===================================================================== 监控系统预览地址: DEMO地址    GIT代码仓库地址 ===================================================================== JS错误信息已经有办法搜集了,那么如何存下来,如何分析出来有价值的数据,这都需要仰仗后台代码的作用了 作为前端工程师,首选NodeJs作为后台语言,MySQL数

这套前端监控系统用到的技术栈是:React+MongoDB+Node.js+Koa2.将性能和错误量化.因为自己平时喜欢吃菠萝,所以就取名叫菠萝系统.其实在很早以前就有这个想法,当时已经实现了前端的参数搜集,只是后台迟迟没有动手,也就拖着. 目前完成的还只是个雏形,仅仅是搜集了错误和相关的性能参数. 后台样式采用了封装过的matrix. 分析功能还很薄弱,只是做了简单的演示,并且各种基础功能还有待完善. 后面打算强化数据分析,并且还要实现错误的回放机制,思路的话以前也调研过,参考之前的一篇文章.

===================================================================== 前端监控系统: DEMO地址  GIT代码仓库地址 ===================================================================== 前言: 用户对前端程序员来说,就是一个黑匣子. 如果用户上报了一个错误,前端程序员就是两眼一抹黑,因为很多错误是没法复现的.我问过很多前端工程师,他们的回答都是,如果你

===================================================================== 前端性能监控系统: DEMO地址    GIT代码仓库地址 ===================================================================== 对于前端应用来说,Js错误的发生直接影响前端应用的质量.对前端异常的监控是整个前端监控系统中的一个重要环节. 那么如何做到对Js错误的监控呢?对搜集到的js错误

怎样定位前端线上问题,一直以来,都是很头疼的问题,因为它发生于用户的一系列操作之后.错误的原因可能源于机型,网络环境,接口请求,复杂的操作行为等等,在我们想要去解决的时候很难复现出来,自然也就无法解决. 当然,这些问题并非不能克服,让我们来一起看看如何去监控并定位线上的问题吧. 这是搭建前端监控系统的第六章,主要是介绍如何使用js进行页面截屏和录屏,跟着我一步步做,你也能搭建出一个属于自己的前端监控系统. =============================================

怎样定位前端线上问题,一直以来,都是很头疼的问题,因为它发生于用户的一系列操作之后.错误的原因可能源于机型,网络环境,接口请求,复杂的操作行为等等,在我们想要去解决的时候很难复现出来,自然也就无法解决. 当然,这些问题并非不能克服,让我们来一起看看如何去监控并定位线上的问题吧. 这是搭建前端监控系统的第五章,主要是介绍如何处理日志高并发上传的情况,跟着我一步步做,你也能搭建出一个属于自己的前端监控系统. 如果感觉有帮助,或者有兴趣,请关注 or Star Me . ===============

前言 本系列文章旨在讲解如何从零开始搭建前端监控系统. 项目已经开源 项目地址: https://github.com/bombayjs/bombayjs (web sdk) https://github.com/bombayjs/bombayjs-server (服务端,用于提供api)(未完) https://github.com/bombayjs/bombayjs-admin (后台管理系统,可视化数据等)(未完) 您的支持是我们不断前进的动力. 喜欢请start!!! 喜欢请start!

前端监控系统 目前已经上线,欢迎使用! 服务器搭建好了,可以着手开发了. 其实前端需要分析的数据有很多,包括,PVUV, 接口请求统计,耗时统计,JS错误统计,用户使用设备统计,用户地域分布,页面用户行为分析等等.这个系统是由JS错误搜集起源,所以先讲讲JS错误日志搜集篇. 一.创建一个js文件,命名为monitor.js 如果要监控前端项目的数据,就需要在页面的最顶部嵌入一段我们的监控代码,这也是最核心的部分,所以我把它单独拎出来立项. 二.开始监控JS的报错日志 window.onerror

前言 Lepus(天兔)数据库企业监控系统是一套由专业DBA针对互联网企业开发的一款专业.强大的企业数据库监控管理系统,企业通过Lepus可以对数据库的实时健康和各种性能指标进行全方位的监控.目前已经支持MySQL.Oracle.MongoDB.Redis数据库的全面监控. Lepus可以在数据库出现故障或者潜在性能问题时,根据用户设置及时将数据库的异常进行报警通知到数据库管理员进行处理和优化,帮助企业解决数据库性能监控问题,及时发现性能和瓶颈,避免由数据库潜在问题造成的直接经济损失. Lepu

使用目的? 在公司项目中需要做一个日志监控,最开始选择的是efk,但是efk的资料相对较少并且之前对这几个产品都没接触过,使用起来难度.于是选择了zabbix作为项目的运维监控系统. zabbix能做什么? zabbix主要是用来网络监控.系统监控.应用监控等场景.zabbix分为server端和agent端,文章前半部分都是在讲server端的安装操作,后面结尾讲解agent的安装操作. 搭建环境 centos7.0,lnmp集成环境(mysql5.7,php7.2),zabbix4.0版本.

实验环境 centos 7.5 主机名 IP地址 配置 应用 controlnode 172.16.1.120/24 4核/8G/60G java-1.8.0-openjdk zabbix server 4.0.23 LTS mysql 5.7.31 nginx 1.19.2 php 5.6.36 JavaGateway 4.0.23 ZabbixAgent 4.0.23 grafana6.7.4 docker(Prometheus) slavenode1 172.16.1.121/24 2核/

上一篇介绍了如何安装Nagios Core,这一篇跟大家分享一下如何将一台远程的Linux服务器加入纳入监控范围. 第一部分:在远程Linux上安装Nagios Plugins和NRPE   第一步:下载Nagios Plugins和NREP扩展的安装程序   cd Downloads wget http://nagios-plugins.org/download/nagios-plugins-2.0.tar.gz 访问 http://www.nagios.org/download/addons

分享了如何监控Linux服务器,我们来看看使用Nagios如何监控Windows服务器. 第一部分:配置被监控的Windows服务器   首先,访问 http://sourceforge.net/projects/nscplus/,下载符合自己服务器的 NSClinent++.我下载下来以后的文件名为:NSCP-0.4.1.73-Win32.msi 双击安装程序,选择 Complete Install,并且选择生成实例配置文件,其他的就一路下一步就OK了. 其次,在 NSClient++ 的安装

以西门子PLC举例; 西门子PLC有几个型号:S7-200SMART,S7-1200,S7-300,S7-400,S7-1500,价格从低到高. 1个项目中要求的IO数量:600点的DI+DO,若干个AI+AO.PLC组成结构可以是这样: (1):4个S7-200SMART 1个CPU SR60+4个扩展模块EMDR32+1个EM AE08+1个EM AQ04.数字量IO点数=60+(4*32)=60+128=188,模拟量I0点数=12 (2):3个S7-1200 1个S7-1215C-AC/

目录 前言 收集哪些数据 性能 错误 辅助信息 小结 客户端SDK(探针)相关原理和API Web 微信小程序 编写测试用例 单元测试 流程测试 提供Web环境的方式 Mock Web API的方式 结语 一.前言 随着前端的发展和被重视,慢慢的行业内对于前端监控系统的重视程度也在增加.这里不对为什么需要监控再做解释.那我们先直接说说需求. 对于中小型公司来说,可以直接使用三方的监控,比如自己搭建一套免费的sentry就可以捕获异常和上报事件,或者使用阿里云的ARMS,功能比较全面也并不会太贵.

前端监控系统 目前已经上线,欢迎使用! 背景:应工作要求,需要整理出前端项目的报错信息,尝试过很多统计工具,如: 腾讯bugly.听云.OneApm.还有一个忘记名字的工具. 因为各种原因,如: 统计的日志无法正确分类,收费太高,存储数量有限制等等,都放弃使用了. 后来,我说:"我们自己来分析吧",后来,我就开发了这个系统. 既然要做,就要做的像样一点. 准备工作. 一.监控系统必须是独立出来的服务,这样才能够服务于多个前端项目. ①购买阿里云服务器(双核,4G内存,3M带宽) ②安装

1. 为什么需要一个前端监控系统 通常在一个大型的 Web 项目中有很多监控系统,比如后端的服务 API 监控,接口存活.调用.延迟等监控,这些一般都用来监控后台接口数据层面的信息.而且对于大型网站系统来说,从后端服务到前台展示会有很多层:内网 VIP.CDN 等. 但是这些监控并不能准确地反应用户看到的前端页面状态,比如:页面第三方系统数据调用失败,模块加载异常,数据不正确,空白开天窗等.   相关厂商内容 Native动态化最新技术解析 不可错过的智能时代的大前端 性能优化最佳实践经验谈 百

前言介绍 如果你是一位前端工程师,那你一定不止一次去解决一些顽固的线上问题,你也曾想方设法复现用户的bug,结果可能都不太理想. 怎样定位前端线上问题,一直以来,都是很头疼的问题,因为它发生于用户的一系列操作之后.错误的原因可能源于机型,网络环境,复杂的操作行为等等,在我们想要去解决的时候很难复现出来,自然也就无法解决. 身为一名前端工程师,我每天都要面临很多线上的问题,一时间让我焦头烂额.公司其他的监控系统也有,但是每次解决问题都需要辗转于各种监控系统之间,亦是疲惫不堪.所以,我便为自己(前端

作者:彭莉,火山引擎 APM 研发工程师,2020年加入字节,负责前端监控 SDK 的开发维护.平台数据消费的探索和落地. 摘要 字节内部应用环境多样( Web 应用.小程序.Electron 应用.跨端应用等等), SDK 如何保证底层逻辑的复用.上层逻辑的解耦. 在业务庞杂.监控需求多样的背景下, SDK 如何做到足够灵活,如何实现插件化,并且支持业务自行扩展的. 大型 C 端业务非常注重业务自身的正确性和性能,监控 SDK 如何保证原有业务的正确性:如何保持 SDK 自身的性能,减少对业务

作者:彭莉,火山引擎 APM 研发工程师.2020年加入字节,负责前端监控 SDK 的开发维护.平台数据消费的探索和落地. 有必要针对 JS 错误做监控吗? 我们可以先假设不对 JS 错误做监控,试想会出现什么问题? JS 错误可能会导致渲染出错.用户操作意外终止,如果没有 JS 错误监控,开发者完全感知不到线上这些异常情况.特别是像电商.支付这类业务,用户无法下单和付款.即便站点有反馈渠道,但是等到有用户反馈的时候,说明影响面已经不小了. 因此像 JS 错误监控这类异常监控的存在,就是为了能及