Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具. 最近在为公司搭建cacti系统,用于监控公司项目的几十台机器的网卡流量,来达到借鉴与网上好多文章,最后都羽铩而归,网上的文章都大部分都忽略了一个问题,就是PHP插件的问题,最后采用了yum的环境,安装成功,给大家分享一下过程. a.环境的准备 我是在redhat 6.5上搭建成功的,本文的安装的基础是网络yum源,我用的是163的mirror.yum源\ 以下下是我的yum源配置文件,向大家推荐使用

即使估值已经超过450亿美元,小米依然是一家很饥渴的公司. 这家公司的创始人兼首席执行官雷军在最近的一个月中,带着他的自拍杆多次出现在了全球媒体的镜头中,46岁的他看上去意得志满.3月15日,他在朋友圈中贴出了李克强总理答记者问的一段话——“最近互联网上流行的一个词叫风口,我想站在‘互联网+’的风口上顺势而为,会使中国经济飞起来.” 雷军成功地将他的“风口”和“顺势而为”理论输出到了国家领导层.他的另一个身份是全国人大代表,根据耶鲁大学Rory Truex的调查,如果一家公司的CEO当上全国人大

作者:楠沨 [IT战略家] <英雄联盟>世界总决赛于十月落下帷幕,成千上万粉丝观看了S6系列职业联赛,但鲜少有人知道的是,这是一个中国公司全球统治战略的一部分.(注:英雄联盟为当下最为火热的电子竞技类游戏.) 并购之路 & 合作伙伴自主性战略 腾讯作为亚洲最具价值的科技公司,目前市值高达2490亿美元,已经成为全球最大的游戏发行商,收入超过美国知名游戏公司艺电和暴雪.腾讯主导着中国的游戏市场,并不断通过与外国公司建立战略联盟走上全球扩张之路. 腾讯也在尝试出口自己的游戏,但它在全球取得

1. Bloom Filter [Bloom Filter]Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合. 而在能容忍低错误率的应用场合

在实际的工作环境下,许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要难点有以下几个方面: 一.数据量过大,数据中什么情况都可能存在. 如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至 过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时, 前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了. 二.软硬件要求高,系统资源占用率高. 对海量

怎样处理海量数据 在实际的工作环境下,很多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要难点有下面几个方面: 一.数据量过大,数据中什么情况都可能存在. 假设说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,假设有上百条数据,也能够考虑,假设数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,比如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了. 二.软硬件要求高,系统资源占用

1. Bloom Filter [Bloom Filter]Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些"零错误"的应用场合. 而在能容忍低错误率

越是有钱,就越是缺钱.看似很矛盾的事,其实最正常不过--房地产开发商一个个都是最大的"负翁",欠着银行一屁股债.而在科技行业,除了苹果.三星.谷歌等巨头,其他仍在快速增长的企业无一例外的都处于缺钱状态,小米就是其中的代表.前段时间,小米向29家银行贷款10亿美元,"雷布斯"被质疑有450亿身家竟然还缺钱.但事实上,雷军的钱不等于小米的钱,而且小米需要投入的地方实在太多,贷款总比融资压力小一些. 如今,小米有钱了,就继续开始自己的扩张之路,除了海外市场以外,构建内容生

前面我们说海量数据处理提到,从算法的角度去考虑处理海量数据. 1. Bloom Filter [Bloom Filter]Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter