metric

代码示例: 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 from django.db import models 5 from django.utils.encoding import python_2_unicode_compatible 6 from apps.ncmdb.models import NcmdbRouterIpTable 7 8 9 TASK_STATUS_NOT_BEGIN = 0 10 TASK_STATUS_READY = 1 11 TASK_STATUS_RUNNING = 2 12 TASK_STATUS_COMPLETED = 3 13 TASK_STATUS_CANCEL = 4 14 TASK_STATUS = ( 15 (TASK_STATUS_NOT_BEGIN, "未开始"), 16 (TASK_STATUS_READY, "准备中"), 17 (TASK_STATUS_RUNNING, "进行中"), 18 (TASK_STATUS_COMPLETED, "已完成"), 19 (TASK_STATUS_CANCEL, "已取消"), 20 ) 21 22 TASK_RESULT_SUCCESS = 1 23 TASK_RESULT_FAILURE = 2 24 TASK

Using the Values and Counts method enables you to publish up to 150 values per metric with one PutMetricData request, and supports retrieving percentile statistics on this data. Each PutMetricData request is limited to 40 KB in size for HTTP POST requests. You can send a payload compressed by gzip. Each request is also limited to no more than 20 different metrics. aws cloudwatch put-metric-data -- namespace "Usage Metrics" --metric-data file://metric.json The values for the metric itself are stored in the JSON file, metric.json . Here are the contents of that file: [ { "MetricName": "New Posts

OpenFalcon 小米的监控系统：OpenFalcon是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案。 一、特点 ①强大灵活的数据采集 自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags） ③高效率的告警策略管理 支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ③高效率的告警策略管理 高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ④人性化的告警设置 最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ⑤高效率的graph组件 单机支撑200万metric的上报、归档、存储（周期为1分钟） ⑥高效的历史数据query组件 采用rrdtool的数据归档策略，秒级返回上百个metric一年的历史数据 ⑦dashboard 多维度的数据展示，用户自定义Screen ⑧高可用 整个系统无核心单点，易运维，易部署，可水平扩展 ⑨开发语言 整个系统的后端，全部golang编写，portal和dashboard使用python编写。 二、结构 每台服务器都安装falcon-agent。falcon

配置使用 RIPv2 实验目的 学会配置 RIP 版本 2 路由协议 预配置 第一步 配置所有接口 R1 路由器 R1(config)#interface s1/2 R1(config-if)#no shutdown R1(config-if)#ip address 192.168.0.1 R1(config-if)#ip address 192.168.0.1 255.255.255.0 R1(config-if)#interface loopback 0 R1(config-if)#ip address 1.1.1 .1 255.255.255.0 R1(config-if)#interface loopback 1 R1(config-if)#ip address 172.16.1.1 255.255.255.0 R1(config-if)#end R2 路由器 R2(config)#interface s2/1 R2(config-if)#no shutdown R2(config-if)#ip a 00:21:55: %LINK-3-UPDOWN: Interface Serial2/1, changed state to up R2(config-if)#ip adde 00:21:56: %LINEPROTO-5-UPDOWN: Line protocol on

网络名称空间的使用 net namespaces是6个名称空间中的一个，可用于隔离网络设备和服务，只有拥有同样网络名称空间的设备猜能看到彼此。而构造一个网络名称空间只需要用到ip netns及ip link相关的子命令即可，下面是一些简单用法。 ip netns add n1 #添加一个网络名称空间 ip netns add n2 ip netns list #查看当前的网络名称空间 ip link add name veth1.1 t ype veth peer name veth1.2 #创建一对虚拟网卡 ip link show #查看当前的网络接口 ip link set dev veth1.1 netns n1 #将veth1.1接到n1名称空间中,同样的方式设置veth1.2 ip netns exec n1 ip link set dev veth1.1 name eth0 #将n1名称空间的veth1.1命名为eth0 ip netns exec n1 ifconfig eth0 10.0.0.1/24 up #设置n1名称空间中的网络地址并激活使用 ip netns exec n2 ifconfig eth0 10.0.0.2/24 up ip netns exec n2 ping 10.0.0.1 #测试两个名称空间的网络 docker的四种网络模型

前言 本文来自 Prometheus官网手册1 、 Prometheus官网手册2 和 Prometheus简介 说明 Prometheus从根本上存储的所有数据都是 时间序列 : 具有时间戳的数据流只属于单个度量指标和该度量指标下的多个标签维度。除了存储时间序列数据外，Prometheus还可以生成临时派生的时间序列作为查询的结果。 metrics和labels(度量指标名称和标签) 每一个 时间序列数据由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定。 这个metric度量指标名称指定监控目标系统的测量特征（如： http_requests_total - 接收http请求的总计数）。 注意： 冒号保留用于用户定义的录制规则。 它们不应被exporter或直接仪表使用。 labbels开启了Prometheus的多维数据模型：对于相同的度量名称，通过不同标签列表的结合, 会形成特定的度量维度实例。 (例如：所有包含度量名称为 /api/tracks 的http请求，打上 method=POST 的标签，则形成了具体的http请求)。这个查询语言在这些度量和标签列表的基础上进行过滤和聚合。改变任何度量上的任何标签值，则会形成新的时间序列图。 metric度量指标可能包含ASCII字母、数字、下划线和冒号，他必须配正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0

PC 路由设置-pc电脑添加路由 电脑 PC 设置静态路由 完成了，thanks ， C:\Users\Administrator>route 操作网络路由表。 ROUTE [-f] [-p] [-4|-6] command [destination] [MASK netmask] [gateway] [METRIC metric] [IF interface] -f 清除所有网关项的路由表。如果与某个 命令结合使用，在运行该命令前， 应清除路由表。 -p 与 ADD 命令结合使用时，将路由设置为 在系统引导期间保持不变。默认情况下，重新启动系统时， 不保存路由。忽略所有其他命令， 这始终会影响相应的永久路由。Windows 95 不支持此选项。 -4 强制使用 IPv4。 -6 强制使用 IPv6。 command 其中之一: PRINT 打印路由 ADD 添加路由 DELETE 删除路由 CHANGE 修改现有路由 destination 指定主机。 MASK 指定下一个参数为“网络掩码”值。 netmask 指定此路由项的子网掩码值。 如果未指定，其默认设置为 255.255.255.255。 gateway 指定网关。 interface 指定路由的接口号码。 METRIC 指定跃点数，例如目标的成本。 用于目标的所有符号名都可以在网络数据库 文件 NETWORKS

理解时间序列 在1.2节当中，通过Node Exporter暴露的HTTP服务，Prometheus可以采集到当前主机所有监控指标的样本数据。例如： # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node_load1 1m load average. # TYPE node_load1 gauge node_load1 3.0703125 其中非#开头的每一行表示当前Node Exporter采集到的一个监控样本：node_cpu和node_load1表明了当前指标的名称、大括号中的标签则反映了当前样本的一些特征和维度、浮点数则是该监控样本的具体值。 样本 Prometheus会将所有采集到的样本数据以时间序列（time-series）的方式保存在内存数据库中，并且定时保存到硬盘上。time-series是按照时间戳和值的序列顺序存放的，我们称之为向量(vector). 每条time-series通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示，可以将time-series理解为一个以时间为Y轴的数字矩阵： ^ │ . . . .

rabbitmq3.6.10版本 rabbitmq监控要点 具体监控什么东西，主要是rabbitmq-web监控页面的overview内容 还有就是队列堆积数，如果超过某个数值，比如5000个就立马报警 添加rabbitmq脚本 [root@test-mq02 ~]# ll -al /etc/zabbix/script/rabbitmq/ total 44 drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 6 11:22 . drwxr-xr-x 3 root root 4096 Feb 1 15:48 .. -rwxr-xr-x 1 root root 13155 Feb 1 16:29 api.py -rwxr-xr-x 1 root root 424 Jul 21 2017 list_rabbit_nodes.sh -rwxr-xr-x 1 root root 426 Jul 21 2017 list_rabbit_queues.sh -rwxr-xr-x 1 root root 430 Jul 21 2017 list_rabbit_shovels.sh -rw-r--r-- 1 root root 138 Feb 6 11:22 .rab.auth -rwxr-xr-x 1 root root 782 Jul 21 2017 rabbitmq-status