如何实现zabbix监控windows机器的N卡GPU指标呢? Nvidia卡在安装驱动程序的时候,已经自带安装了一个命令行工具来获取显卡的各个性能指标值 在windows机器上,我们可以把该路径加入环境变量中,在cmd命令行中输入nvidia-smi.exe,即可看到当前显卡的运行状态 当然,我们还可以根据该工具,返回我们特定想要的某些性能指标,比如: 第1张显卡已经使用的显存大小,单位是MiB -i 0 表示第一张显卡 --query-gpu=memory.used 表示查询显存使用值 --

最近在项目中有这么个需求,就是得去实时获取某个在无规律改变的文本文件中的内容.首先想到的是用程序定期去访问这个文件,因为对实时性要求很高,间隔不能超过1S,而且每次获取到文本内容都要去分发给WEB服务器做别的操作,而那个文本的写入有时候会频繁,1秒可能多次,但是也有可能在相当长一段时间内是没有任何写入的.这样一来如果每秒都去访问文件的话,一个是IO问题,还有就是每次操作都会引起后端一系列程序的反应,文本在长时间内无写入的话,一秒一次的触发一系列徒劳的事情太不可取了.最终发现了c#中的FileSy

总结2015搭建日志,监控,ci,前端路由,数据平台,画的图与界面 - hugo - ITeye技术网站 极分享:高质分享+专业互助=没有难做的软件+没有不得已的加班 极分享:高质分享+专业互助=没有难做的软件+没有不得已的加班

在C#使用文件监控对象FileSystemWatcher 实现数据同步 2013-12-12 18:24 by 幕三少, 352 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 最近在项目中有这么个需求,就是得去实时获取某个在无规律改变的文本文件中的内容.首先想到的是用程序定期去访问这个文件,因为对实时性要求很高,间隔不能超过1S,而且每次获取到文本内容都要去分发给WEB服务器做别的操作,而那个文本的写入有时候会频繁,1秒可能多次,但是也有可能在相当长一段时间内是没有任何写入的. 这样一来如果每秒都去访问文件

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

一.OpenSSL及证书服务常用系统监控命令 目标: 本案例要求练习常用的系统监控命令完成以下任务: 使用vmstat命令监控内存及磁盘I/O信息 使用iostat命令监控CPU处理器及磁盘的I/O信息 使用sar命令监控系统最近的CPU/内存等活动 步骤: 步骤一:使用vmstat命令监控内存及磁盘I/O信息 1)报告内存.交换分区.CPU等活动信息,每2秒更新一次数据 [root@svr7 ~]# vmstat 2    procs -----------memory---------- -

http://www.wocaoseo.com/thread-307-1-1.html 光年seo培训想必很多人都知道,他们提出的数据化操作影响了很多的seo从业者,下面是他们的2个数据表,搜集于网络,给有需要的人. 下载地址: 游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复 光年数据分析表(seo数据监控表和爬虫数据监控表) ... 本主题由 jiaoda015 于 2014-1-22 23:01 移动 以上内容由SEO论坛m提供.http://www.wocaoseo.com/

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi

一.监控系统时,需要监控的项 System 系统 Processor 处理器 Memory 内存 PhysicalDisk 磁盘 Server 服务器 二.指标详解 (一). PhysicalDisk--磁盘 (1)%Disk Time-------磁盘利用率 为读或写请求提供服务所用的时间是百分比,放映磁盘工作的繁忙程度.若数值持续超过80%,则可能是内存泄漏. (2)%Idle Time ——磁盘闲置时间的百分比 汇报磁盘系统没在处理任何请求, 而且没有任何工作在队列中的时间的百分比. 注意

转载:https://blog.csdn.net/neven7/article/details/50782451 0.背景 性能测试工具nGrinder支持在无需修改源码的情况下,对目标服务器收集自定义数据,最多支持5类: 在性能测试详细报告页,目标服务器->你的机器ip便签页下,默认只收集CPU, Memory, Received Byte/s, Sent Byte Per Secode/s等4类数据: 可能你还需要监控其它的性能统计数据,用于分析(比如load, Full Gc):本文先介绍

首先在Linux系统上安装一个探测器node explorer, 下载地址https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/ 这个探测器会定期将linux系统的各项硬件指标和内核参数通过9100端口和url metrics暴露给外部. 启动node explorer,显示在9100端口上监听: 浏览器里输入hostname:9100/metrics就可以访问到node explorer收集到的各项参数: 一些例子: CPU在不同工作模式下的使用时间:

Linux监控数据回溯 网络服务监控 应用场景: lvs 后端内网端机器网络波动监控: nginx 80.443端口连接监控: mysql 连接监控 以上为抛砖引玉,根据环境安装到监控工具(open falcon.zabbix.nagios)不同,自定义监控项.想要更精确地网络波动手动ping 将数据输出保存到文件.如以下: ping xxx.xxx.xxx.xxx | awk '{ print $0" " strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",

对于DevOps而言,监控是其中重要的一环,上一次的专题内容中,我们与大家分享了大型企业级监控系统的设计.今天我们将和大家从另一个角度进一步探讨互联网工程技术领域的监控设计(monitoring):系统的可观测性(observerbality). 无论监控,还是可观测性,都是工程界的术语,并非严格定义的概念.人们可以描述它,但很难定义它.所以本文不会纠结于这些名词之间的区别. 在实践中,所有这些概念/术语,目标都是增强工程师对于线上系统运行情况的了解. 对工程师而言,监控/可观测性工程存在的意义

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -

目录 一:rsync实时监控备份流程 1.安装rsync(服务端 与 客服端)守护进程模式 2.修改配置文件(服务端) 3.解析配置内容 4.创建系统用户 5.创建密码文件 6.授权(必须授权为600) 7.创建备份目录(创建模块目录) 8.目录授权(模块目录) 9.关闭防火墙和selinux 10.启动rsyncd服务 二:客户端(备份三种方式) 三:rsync实时同步(产生数据立刻备份) 1.安装inotify(装在客户端) 2.inotify参数介绍 四:开始实时监控 1.开启客户端(复制

需求: kibana监控elasticsearch+kibana+logstash的性能寻找,性能瓶颈! 发现启动logstash加载logstash.yml,不读取配置好的xpack.monitoring.elasticsearch.url: "xxx"的值,而读取的系统默认的"http://localhost:9200"实例进行健康监测!,搞得懵逼了!,搞了好几天最后发现问题了,yaml语言的语法,开启的选项必须对齐. 简单的elk架构 错误日志: [ERROR

一.zabbix监控nginx服务 1)在server2中安装nginx服务 --->  rpm  -ivh  nginx-1.8.0-1.el6.ngx.x86_64.rpm 2)编辑配置文件 --->  vim /etc/nginx/conf.d/default.conf   # 添加如下信息 location /status {         stub_status on;        access_log  off;        allow 127.0.0.1;    # 只允许

最近在项目中有这么个需求,就是得去实时获取某个在无规律改变的文本文件中的内容.首先想到的是用程序定期去访问这个文件,因为对实时性要求很高,间隔不能超过1S,而且每次获取到文本内容都要去分发给WEB服务器做别的操作,而那个文本的写入有时候会频繁,1秒可能多次,但是也有可能在相当长一段时间内是没有任何写入的. 这样一来如果每秒都去访问文件的话,一个是IO问题,还有就是每次操作都会引起后端一系列程序的反应,文本在长时间内无写入的话,一秒一次的触发一系列徒劳的事情太不可取了. 最终发现了c#中的File

1.hadoop的bin目录下,执行命令以下命令清除Hbase数据 hadoop fs -rm -r /hbase 2.连接ZK,执行以下命令清除Hbase数据 rmr /hbase 3.重启ZK.重启hadoop(hdfs.yarn).重启hbase

通过micrometer实时监控线程池的各项指标 前提 最近的一个项目中涉及到文件上传和下载,使用到JUC的线程池ThreadPoolExecutor,在生产环境中出现了某些时刻线程池满负载运作,由于使用了CallerRunsPolicy拒绝策略,导致满负载情况下,应用接口调用无法响应,处于假死状态.考虑到之前用micrometer + prometheus + grafana搭建过监控体系,于是考虑使用micrometer做一次主动的线程池度量数据采集,最终可以相对实时地展示在grafana的