网络性能监控

# vi /etc/yum.repos.d/dag.repo[dag]name=Dag RPM Repository for Red Hat Enterprise Linuxbaseurl=http://apt.sw.be/redhat/el$releasever/en/$basearch/daggpgcheck=1gpgkey=http://dag.wieers.com/rpm/packages/RPM-GPG-KEY.dag.txtenabled=1 搞定后,直接yum安装如下:#yum i

需求描述: 笔者的公司目前面临这样的情况,在国内有七八家分公司,分公司与总公司之间通过MPLS-VPN来进行连接.如何实时的掌握总公司与分支机构之间的网络状态是笔者目前面临的一个问题.经常会遇到用户反映网络慢,无法收到邮件的问题.因MPLS线路属于电信托管,本地IT没有权限查看路由器状态. 处理方案: 根据目前的实际,笔者决定采用Ping的方式,记录实时的Ping值,通过Ping值的收集,来对网络性能进行判断.从一台监控主机向各个地点发送Ping请求,根据各地的返回值,保存到数据库中.同时,根据

现代网络性能监控工具应具备何种技能.以前,企业网络工程师不得不为各种连接的服务器.应用程序和终端设备提供网络接入和足够的带宽.从OSI模型角度看,这些工具主要关注于1-4层网络.由于通过一个网络的所有流量和数据流都共享全部的带宽和队列资源,更高的OSI层次多少被忽略了. 网络问题 除了提供简单的在线/断线状态和使用率信息,网络性能监控产品还能执行更复杂的自动化网络故障修复任务.这其中包括路由协议监控和计划外路由变化警报.此外,有一些产品还能使用智能技术去理解各种WAN技术.虚拟堆叠和QoS特性的

如今,越来越多的公司开始 Docker 了,「三分之二的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它」,也就是说 Docker 的转化率达到了 67%,同时转化时长也控制在 60 天内. 既然 Docker 这么火,Docker 监控是不是也该提上日程?或许具体问题要具体分析,但是似乎大家都在寻找新一代 Docker 监控的工具. 本次技术公开课将会给大家带来全方位的 Docker 实践,从监控之道到监控方案,让你了解到 Docker 实时性能状况,精准定位到性能薄弱的环节,从而优化应用,让监控之

最近需要整理关于设备性能监控的命令(linux) 1．uptime eg: 22:59:10 up 50 days, 23:05,  3 users,  load average: 0.29, 0.43, 0.94 分别显示一分钟,五分钟,十五分钟负载 表示单位时间cpu等待队列中平均有多少进程在等待 2．free ［-b | -k| -m］  指定输出单位 eg: total       used       free     shared    buffers     cached Mem:

使用prometheus+blackbox_exporter监控http.icmp网络性能 话不多说,网络还是需要监控起来的.转载的上一篇博客最后面我贴了下prometheus的监控图表,这里详细介绍下用法. 安装prometheus.grafana的步骤略过,不是这里的重点,需要的话,可以翻翻我之前的博客笔记. cd  /usr/local/prometheus vim prometheus.yml 添加如下内容(51cto编辑器会自动把yml的缩进弄丢了,因此这里贴的是图片) 需要指出的是

Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求.持久连接.发送响应内容.关闭连接.等待连接 Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接.读取请求.读取POST数据.处理请求.发送响应内容.关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请求.处理请求

1,Top命令:用于按一定的顺序显示所有正在运行而且处于活动状态的实时进程,而且会定期更新显示结果.这条命令显示了CPU的使用率.内存使用率.交换内存使用大小.高速缓存使用大小.缓冲区使用大小,进程PID.所使用命令以及其他.它还可以显示正在运行进程的内存和CPU占用多的情况. [email protected]:~$ top -H top - 22:00:25 up 1 min, 1 user, load average: 1.08, 0.37, 0.13 Threads: 222 total

当今,虚拟化技术广泛运用,数据中心变得越来越不透明,传统的监控管理方式对虚拟化环境"看不见",使得企业IT部门渴望一种工具,让他们可以通过应用程序及网络架构的关联,来确定是什么原因使得应用程序变慢. 数据中心网络基础架构的基本组件(CPU.内存.网络和装置)都有自己的管理工具,但是,这些工具无法让我们全局化地来审视整个系统,或是了解各种资源统计信息与特定应用程序性能之间的关联性.其结果是,IT部门缺乏手段,来更快.更有效地解决应用程序的性能问题,更多情况的是,花很多宝贵时间去充当&qu