Advertisement

network-traffic-metrics:利用Prometheus和Grafana监测网络流量

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
network-traffic-metrics项目专注于运用Prometheus与Grafana这两款强大工具来监控和分析网络流量数据。通过实时收集关键指标并生成可视化报表,它为优化网络性能提供了有力支持。 网络流量指标可以查看按服务器和客户端细分的入站和出站的所有网络流量。这些数据以字节(bytes)和包数(packets)的形式导出到Prometheus,并被标记为源地址(src)、目标地址(dst)、服务(service)以及协议(proto)等信息。此外,还提供了一个预构建的Grafana仪表板来帮助阅读文档并获取更多支持。 为了监视内部网络与互联网之间的通信情况,通常需要在设备上配置一个桥接网络接口,这样流量才能通过该接口流动。例如,在一台Raspberry Pi上设置LAN(eth0)和WAN(eth1)的桥接以实现这一目的。这同样适用于任何您希望进行监控的特定网络接口。 要运行此代码,请确保您的设备安装了Python 3.7或更高版本,然后按照以下步骤操作: ``` git clone https://github.com/zaneclaes/network-traffic-metrics.git pip install ... ``` 请注意,上述命令中的`...`部分需要根据实际需求补充完整。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • network-traffic-metrics:PrometheusGrafana
    优质
    network-traffic-metrics项目专注于运用Prometheus与Grafana这两款强大工具来监控和分析网络流量数据。通过实时收集关键指标并生成可视化报表,它为优化网络性能提供了有力支持。 网络流量指标可以查看按服务器和客户端细分的入站和出站的所有网络流量。这些数据以字节(bytes)和包数(packets)的形式导出到Prometheus,并被标记为源地址(src)、目标地址(dst)、服务(service)以及协议(proto)等信息。此外,还提供了一个预构建的Grafana仪表板来帮助阅读文档并获取更多支持。 为了监视内部网络与互联网之间的通信情况,通常需要在设备上配置一个桥接网络接口,这样流量才能通过该接口流动。例如,在一台Raspberry Pi上设置LAN(eth0)和WAN(eth1)的桥接以实现这一目的。这同样适用于任何您希望进行监控的特定网络接口。 要运行此代码,请确保您的设备安装了Python 3.7或更高版本,然后按照以下步骤操作: ``` git clone https://github.com/zaneclaes/network-traffic-metrics.git pip install ... ``` 请注意,上述命令中的`...`部分需要根据实际需求补充完整。
  • GrafanaPrometheus控MySQL服务性能
    优质
    本文介绍如何使用开源工具Grafana与Prometheus来构建一个高效的监控系统,以监测MySQL数据库的服务性能,并提供可视化图表帮助分析。 普罗米修斯的主要特点是:采用由度量名称及键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型;具有灵活的查询语言来利用这一维度;不依赖分布式存储,单个服务器节点是自治的;时间序列集合通过HTTP上的拉模型发生,并支持推送时间序列通过中间网关;目标发现可以通过服务发现或静态配置实现。此外,普罗米修斯还提供多种图形和仪表板的支持。 Prometheus生态系统由多个组件组成。
  • Pinger:GrafanaPrometheus实现简易的延迟与丢包-源码
    优质
    本项目通过结合使用Grafana和Prometheus,提供了一个简便的方法来监控网络延迟和丢包情况。它为用户提供了一种有效的方式来实时跟踪网络性能,并以直观的方式展示关键指标。代码开源,便于二次开发与定制。 创建一个简单的网络延迟和丢包监视器,并在 Grafana 中展示漂亮的图表!无需外部依赖! 安装步骤如下: 1. 在本地复制此存储库。 2. 确保有足够的空间来托管收集的数据(大约 1GB)。 3. 创建用于存放数据的目录,例如,在克隆目录中创建 `grafana-data` 和 `prometheus-data` 目录。 对于运行 Linux 的 Docker 主机,请执行以下命令: ```shell mkdir grafana-data prometheus-data chown 472 grafana-data ``` 在 RaspberryPi 3/4 上使用时,需要进行如下配置修改: 1. 更新 docker-compose.yaml 文件。 2. 使用 `nefilim/pinger_arm64:1.1` 镜像替代原有配置。 3. 编辑 etc/application.conf 文件,并添加要监控的主机信息。 最后启动所有服务: ```shell docker-compose up -d ``` 请检查 Pinger 日志,确保一切正常运行。
  • PrometheusGrafana构建JMeter性能控系统.docx
    优质
    本文档详细介绍了如何结合使用Prometheus与Grafana工具来搭建一个用于监测JMeter性能测试结果的数据可视化平台。通过此系统,可以有效地收集、分析及展示性能测试数据,帮助开发者和运维人员更好地理解应用的性能瓶颈。 在使用基于Prometheus+Grafana搭建的JMeter性能测试监控平台进行性能测试时,如果没有养成良好的保存结果的习惯,那么建立一个业务指标监控平台就显得尤为重要了。这样的平台不仅可以实现在线实时监控,还能够用于报告总结和数据持久化存储。数据持久化的优点在于它能显著提高数据分析与问题追踪的效率,使整个流程更加直观高效。
  • PrometheusGrafana控系统
    优质
    简介:本文探讨了Prometheus和Grafana在IT基础设施中的应用,详细介绍了如何利用这两个工具进行高效的数据收集、存储及可视化展示,帮助运维人员实时监控系统的运行状态。 关于Prometheus与Grafana的监控部署教程已经准备好了,每一步都配有详细的文字描述和图片指导,非常适合初学者学习使用。
  • VC++
    优质
    本项目利用VC++编程技术开发网络流量监测工具,旨在实时监控和分析计算机网络传输数据,帮助用户优化网络性能及安全防护。 【VC++ 网络流量监控】是一种技术手段,它允许开发者通过编程来实时监测和管理计算机网络中的数据传输。在Visual C++环境下,可以利用Windows API、Winsock库等工具实现这一功能,并获取有关上传下载速度及总传输量的信息。 要实现在C++中进行网络通信的VC++网络流量监控技术,需要了解以下关键知识点: 1. **Winsock库**:它遵循Berkeley Sockets API,在Windows操作系统下提供了一套编程接口。通过使用Winsock,开发者可以在程序中创建和管理套接字、发送与接收数据以及设置查询连接状态。 2. **套接字编程**:在VC++环境下利用Winsock需要先初始化库环境,然后进行套接字的创建及绑定至特定IP地址和端口。监听并接受来自客户端的请求后,可以开始通信过程中的数据交换。对于流量监控而言,则主要关注发送与接收的数据量以计算网络流量。 3. **获取网络接口信息**:为了实现流量监测功能,需要首先获得相关网卡的信息如名称、IP地址及MAC地址等。这可以通过Windows API函数`GetAdaptersInfo`或`GetAdaptersAddresses`来完成。 4. **统计网络数据**:使用诸如`GetPerAdapterInfo`和`GetIfEntry2`的API可以获取到关于每个接口的数据传输记录,包括接收与发送的数据包及字节数量。通过这些信息开发者能够计算出实际流量值。 5. **实时更新显示**:根据上述统计得出的结果,开发者可进一步计算并展示每秒、分钟或小时内的上传和下载速率。为了保证数据的即时性通常需要设置定时器来周期地刷新界面中的数值。 6. **构建用户交互界面**:在VC++中利用MFC库可以轻松创建出包含进度条或图表等元素的图形化界面,以便直观展示网络流量状况。同时还需要处理诸如选择不同接口或者改变统计数据时间间隔之类的用户操作请求。 7. **多线程技术应用**:由于长时间运行监控任务可能会对程序性能造成影响,因此推荐使用独立于主执行线程之外的新线程来完成这项工作以确保应用程序的响应效率和稳定性不受干扰。 8. **错误处理机制设计**:在开发过程中必须考虑到各种可能发生的异常情况如网络连接问题或者API调用失败等,并采取相应的措施保证软件正常运行并具备良好的容错能力。 通过掌握以上知识点,开发者便可以在VC++环境下构建出一个功能全面的网络流量监控工具。《Visual C++ 程序开发范例宝典》一书中可能包含了许多关于该技术的具体代码示例和详细步骤说明,有助于学习者快速理解和实现此类应用。
  • Winpcap
    优质
    WinPcap(Windows Packet Capture)是一款用于捕获和实时分析网络数据包的强大工具,广泛应用于网络安全、协议分析及性能测试等领域。 VC+Winpcap网络流量监控涉及使用Visual C++编程语言结合Winpcap库来实现对计算机网络流量的实时监测与分析功能。该技术能够帮助开发者深入理解数据包在网络中的传输过程,为网络安全、性能优化等领域提供技术支持和解决方案。
  • Linux服务器控(Grafana+Prometheus
    优质
    本项目采用开源工具Grafana与Prometheus构建Linux服务器监控系统,提供实时、高效的数据可视化及警报功能,助力运维人员轻松管理大规模集群。 一、使用缘由 目的:通过监控观察压测结果,并根据各项数据尝试调整参数以完成单机调优,主要关注内存、CPU等指标。 目前的自动化构建与压测流程如下: 1. 当项目(例如Java案例)提交时,通过webhook触发Jenkins进行构建。 2. Jenkins构建完成后将交付物上传至云仓库。 3. 服务器从云仓库拉取交付物(如jar包),部署启动环境,并同时启动项目。 4. 配置JMeter分布式压测,在多台机器上同时发起请求。 5. 开始执行JMeter的压测。
  • IoT23-network-traffic-anomalies-classification: 基于IoT23数据集的异常分类...
    优质
    本项目基于IoT23数据集进行网络流量分析,旨在识别和分类物联网环境中的异常行为,增强网络安全防护能力。 网络流量异常的检测和分类实验基于数据集的不同版本进行。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 安装项目依赖项 | 序号 | 名称 | 版本 | 描述 | | ---- | ------------ | ------- | --------------------- | | 1 | Python | 3.8.8 | 程式语言 | | 2 | scikit-learn | 0.24.1 | Python机器学习工具 | | 3 | NumPy | 1.19.5 | Python科学计算工具 | | 4 | pandas | 1.2.2 | Python中的数据分析和数据处理工具| | 5 | Matplotlib | 3.3.4 | Python可视化库 | | 6 | seaborn | 0.11.1 | 统计数据可视化 | | 7 | psutil | 5.8.0 | 跨平台库,用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率(CPU、内存、磁盘、网络、传感器)的信息| | 8 | plotly | 0.3.7 | 可视化库 | | 9 | joblib | -- | Python对象序列化的模型序列化工具| #### 1.2 下载并提取数据集 下载较轻版本的数据集(存档大小约为8.8GB),该版本仅包含带标签的流而没有pcaps文件。然后,从存档中提取文件(大小约44GB)。 ### 2 安装项目 - 克隆此仓库。 - 安装缺少的库。 - 打开config.py并进行相应的配置修改。
  • 详解使PrometheusGrafana控Springboot应的方法
    优质
    本篇文章将详细介绍如何利用Prometheus与Grafana这两款强大的开源工具来高效地监控Spring Boot应用程序的各项性能指标。通过本文的学习,读者能够掌握从配置Prometheus抓取数据到在Grafana中创建可视化仪表盘的全过程,从而实现对应用运行状态的有效跟踪和管理。 本段落主要介绍了如何使用Prometheus和Grafana来监控Springboot应用,并通过实例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中需要进行此类配置的读者具有参考价值。