文件系统监控是许多应用程序的关键部分,用于实时检测文件和目录的更改。Python Watchdog是一个优秀的第三方库,用于实现高效的文件系统监控。它提供了一种简单而强大的方式来监控文件和目录的创建、修改、删除等事件。
Pyinotify 是一个简单而实用的 Python 模块,它用于通过 inotify 实时监控Linux文件系统的更改。用于在Linux中实时监控文件系统的变化。
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。被广泛的用于对服务器的运维监控中,Cacti提供了一种插件式的管理,只要按要求写好特定的模板,那么你就可以对任何服务进行流量监控。本文就是要为大家介绍两个模板,分别是MongoDB和Redis的Cacti模板,使用它,你可以对你的MongoDB和Redis服务进行流量监控。
最近做了一个分布式的项目用到了FastDFS,关于FastDFS这里就不阐述了,有兴趣了解的小伙伴,请到官网:http://bbs.chinaunix.net/forum-240-1.html。这里着重介绍FastDFS客户端(Python版),此版客户端已经用于实际项目,目前运行稳定。项目托管于git,地址:https://github.com/cosysun/FastDFSClient_Python.git。
Attack Monitor是一款Python应用程序,可以帮助安全研究人员增强Windows 7/2008(及所有更高版本)工作站或服务器的安全监控功能,并且能够自动对恶意软件进行动态分析。
前两天看到张善友老师的一篇文章《先定个小目标, 使用C# 开发的千万级应用》,里面给出了一张腾讯OA基础服务中redis运行情况的一张监控图,然后想到自己的项目中前不久也上了redis缓存,所以也想找个监控工具。搜索一番,决定使用RedisLive来做监控。
Linux 2.6.13 内核中引入了新的文件系统变化通知机制 inotify ,使用该特性提供的用户态调用 api ,可以方便的完成文件变化监听。
有一批windows系统需要监控,无论是zabbix、nagios都需要安装相关插件,操作起来比较麻烦。
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章,结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得,希望结识更多的爬虫技术大佬,一起游弋在代码世界中。
植入式攻击入侵检测解决方案 ---- 目录 1. 什么是植入式攻击? 2. 为什么骇客会在你的系统里面植入木马? 3. 什么时候被挂马? 4. 在那里挂马的? 5. 谁会在你的系统里挂马? 6. 怎样监控植入式攻击 6.1. 程序与数据分离 6.2. 监控文件变化 6.3. 安装日志收集程序 7. 延伸阅读 1. 什么是植入式攻击? 什么是植入式攻击,通俗的说就是挂马,通过各种手段将木马上传到你的系统,修改原有程序,或者伪装程序是你很难发现,常住系统等等。 2. 为什么骇客会在你的系统里面植入木马? 通常挂
进程监控工具supervisor 启动Mongodb 一什么是supervisor Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具。 Supervisor是一个Python开发的client/server系统,可以管理和监控*nix上面的进程。不过同daemontools一样,它也不能监控daemon进程 官网:http://supervisord.org/ 二为啥用supervisor 部署简单 : 为啥简单呢?因为咱们通常管理linux进程的时候,一般来说都需要自己编写一个能够实现
无论是自动化构建系统、文件同步工具还是相关的自动化程序,都需要对系统中文件的变化(创建、修改、删除等)做出及时响应。
Lepus是一套开源的数据库监控平台,目前已经支持MySQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Redis等数据库的基本监控和告警(MySQL已经支持复制监控、慢查询分析和定向推送等高级功能)。Lepus无需在每台数据库服务器部署脚本或Agent,只需要在数据库创建授权帐号后,即可进行远程监控,适合监控数据库服务器较多的公司和监控云中数据库,这将为企业大大减化监控部署流程,同时Lepus系统内置了丰富的性能监控指标,让企业能够在数据库宕机前发现潜在性能问题进行处理,减少企业因为数据库问题导致的直接损失。
提供一种思路,临时启动一个 nginx 容器作为服务器来开发前端应用,nginx 作为静态页面发布器,并可以代理远端 API。同时,我们也可以在 shell 中操作打开浏览器,并监控文件的改变并刷新浏览器。php,python 等脚本类的 web 开发也可以使用这个方法,只需要更换相应的 server 镜像作为容器运行的基础环境。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。
修改runserver访问地址和端口的配置文件:templates目录下的env_list.html。
笔者为了简单快速,是直接调用rocketmq-console的ajax/http取现成数据,所以本例rocketmq-exporter的运行必须有对应的rocketmq-console实例。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、 glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
说明 CMDB管理系统,基于Ansible最新版开发,采用前后端分离架构 项目主要结构 ./ ├── ansible_client # ansible_client客户端 │ └── monitor │ ├── cpu.py # 监控cpu │ └── memory.py # 监控内存 ├── api # api部分 │ ├── api_urls.py # api相关的url │ ├── serializers # 序列化相关 │ │ ├── ansi
近期打算基于django最新版本写一套监控类管理系统,以该项目为例,讲解django如何创建项目。
新建一个项目并写一个简单的flask web 服务器app 目录~/Desktop/flask_deploy/manager.py
supervisor是一个用python语言编写的进程管理工具,它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程。当一个进程意外被杀死,supervisor监听到进程死后,可以很方便的让进程自动恢复,不再需要程序员或系统管理员自己编写代码来控制。
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Python 解释器:(确保它是 venv 解释器)例如 ~/venv/sentry/bin/python
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Ceph的监控有很多啊,calamari或inkscope等,我开始尝试安装这些的时候,都失败了,后来Ceph-dash走入了我的眼帘,Ceph-dash根据官方描述,我个人觉得是最简单安装的了,但是安装过程中出现的不好使用的情况,加上目前互联网上缺乏相关的Ceph-dash的安装资料,还是花费了我不少的时间的。
本博客旨在分享在实际开发过程中,开发者需要了解并熟练运用的 Linux 操作系统常用命令。Linux 作为一种操作系统,与 Windows 或 MacOS 并驾齐驱,尤其在服务器和开发环境中占据重要地位。Linux 命令,简而言之,就是指导计算机执行特定操作的指令。
Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具,是一个Python开发的client/server系统,可以管理和监控unix上面的进程。同daemontools一样,它也不能监控daemon进程。
Circus是与supervisor类似的进程监控工具,它也是使用Python编写的。
现在,我们已经把一个Web App的框架完全搭建好了,从后端的API到前端的MVVM,流程已经跑通了。
如果是一台服务器很好管理,但是服务器多了,就很容易忘记,因此就需要一个监控的平台。serverstatus是一个开源的服务器监控系统,可以利用serverstatus可以自己搭建服务器监控平台,通过web页面同时检测多台服务器的流量、硬盘、内存等多个参数。今天就通过serverstatus中文版介绍下这个多服务器探针的用法。 项目在线演示 https://tz.cloudcpp.com 下面我们就开始部署自己的多服务器监控 搭建web环境 我使用的是宝塔面板安装 yum install -y wget
对于脚本文件的运行,常常使用nohup的方式后台运行,这样在ctrl + c 或者当前终端退出的时候可以保证脚本不会停止, 但是并不能监控这个脚本的运行状态,也不能在这个程序异常退出后能自动重启。
📌 猫头虎博主回归! 在日常的运维工作中,自动化是提高效率的关键。Python,作为一种强大且易于上手的编程语言,已经成为许多运维工程师的首选工具。在本文中,我将为你展示如何使用Python编写实用的运维脚本,从基础任务自动化到复杂系统管理,一切都为了提高你的工作效率。 以确保每位渴望提高运维效率的工程师都能找到这里。猫头虎与你一同,探索Python运维的神奇之旅!
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档,该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档,并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
安装成功之后,运行echo_supervisord_conf就会输出一个配置的样本,因此可以执行以下命令来创建配置文件。
在这之前的笔记里,将大部分的常用shell基本语法已经介绍完了,在这之后就是实战一些小项目了。这个项目是做一个简单的告警系统,用于完成一些简单个性化的需求。
原文链接:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/5571185.html
Crysadm 是由第三方开发的迅雷水晶网页监控程序,能够方便的部署在 VPS 上对迅雷水晶的运行情况进行不间断监控。相比于官方软件,除了支持在电脑端查看外,还支持时段统计以及自动收取等功能。不过官方安装教程基于 Ubuntu 14 / Debian 8 ,并不能很好的适应 Debian 7。经过摸索实践,现将适用于 Debian 7 的迅雷云监工部署方法记录于此,除了和大家一起分享之外,也能够记录备查。
newrelic-admin 命令调用的是 newrelic.admin:main,这是代码的入口。首先看一下 newrelic/admin/目录。
java应用监控之调用链跟踪选型之Zipkin、Pinpoint、SkyWalking、CAT
Graphite 是一个Python写的web应用,采用django框架,Graphite用来进行收集服务器所有的及时状态,用户请求信息,Memcached命中率,RabbitMQ消息服务器的状态,Unix操作系统的负载状态,Graphite服务器大约每分钟需要有4800次更新操作,Graphite采用简单的文本协议和绘图功能可以方便地使用在任何操作系统上。
在现代IT领域,随着系统和网络规模的不断扩大,运维工作变得日益复杂。为了应对这一挑战,Python编程语言已经成为自动化运维的瑞士军刀,帮助企业提高效率、降低风险。本文将深入探讨Python在自动化运维中的应用,介绍其强大的功能和优势,为您提供深入的见解和实用的建议。
1.1 Docker 的基本概念 1.2 为什么使用 Docker 1.3 Docker 体系结构简介 1.4 Docker 容器技术的应用场景
资产收集则更偏向于针对一个网站,一个公司,一个域名全方面的信息收集,信息资产包括但不限于子域名,app,小程序等。
Client-go是kubernetes官方发布的调用K8S API的golang语言包,可以用来开发K8S的管理服务、监控服务,配合前端展示,就可以开发出一款定制化的、可视化的管理或监控工具。目前最新版本为7.0,对应K8S的版本为1.10,访问链接:https://github.com/kubernetes/client-go 其中client-go与K8S版本对应关系为:
监控和运维,是互联网工业链上非常重要的一环。监控的目的就是防患于未然。通过监控,我们能够及时了解到企业网络的运行状态。一旦出现安全隐患,你就可以及时预警,或者是以其他方式通知运维人员,让运维监控人员有时间处理和解决隐患,避免影响业务系统的正常使用,将一切问题的根源扼杀在摇篮当中。
Xilinx Pynq 框架允许我们将 Python 和可编程逻辑结合起来。让我们看看如何为自己的ZYNQ板卡创建 Pynq 镜像。
运维工作中可能会遇到这么一个痛点,因线上机器基本都是单机多实例,有时候会出现因为某个实例而影响了整个机器的性能。因缺少进程级别的监控,事后想分析是哪个实例跑满了系统资源往往比较困难。为了解决这一痛点,迫切希望实现进程级别的监控。
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