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利用Python监控本机资源,并将数据写入InfluxDB,并通过Grafana进行实时监控。

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简介:
通过运用Python编程语言,实时追踪本机所消耗的各项资源,并将这些数据以InfluxDB数据库的形式记录下来。同时,借助Grafana可视化工具对这些资源数据进行持续监控和展示,从而能够全面地观察CPU、内存、磁盘使用率以及网络流量的使用情况。详细的技术实现过程及相关配置信息,请查阅我的博客文章,感谢您的阅读。

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客服
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  • Python其记录到InfluxDB中以供Grafana展示
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    本项目运用Python脚本实时监控本地硬件资源状态,并将数据存储至InfluxDB,以便通过Grafana进行可视化分析与展示。 使用Python监控本机资源情况并将其写入InfluxDB,然后利用Grafana进行展示。具体内容包括对CPU、内存、磁盘使用率以及网络流量的监控与展现。详情可参考相关博客文章。
  • PythonZabbix API获取的方法
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言结合Zabbix API来抓取和分析监控数据,帮助用户实现高效的数据监控与管理。 在IT监控领域,Zabbix是一个广泛使用的开源网络监控解决方案,它可以监控各种IT基础设施的状态,包括服务器、网络设备、应用程序等。Python与Zabbix API的结合则提供了强大的自动化工具,允许用户自定义监控策略和数据获取。本段落将详细介绍如何使用Python通过Zabbix API获取信息以及实现监控。 我们需要了解Zabbix API的基本概念。Zabbix API是Zabbix提供的一个接口,它允许外部程序通过JSON-RPC协议与Zabbix服务器进行交互,进行如数据查询、配置更新等操作。在Python中,我们可以创建一个类(如上面代码中的`ZabbixAPI`)来封装这些调用。 在上述代码中,`ZabbixAPI`类初始化时设置了Zabbix服务器的URL、用户名、密码和请求头。`UserLogin`方法用于登录Zabbix并获取到认证Token,这是后续所有API调用都需要的。这个方法通过POST请求向Zabbix发送登录信息,并返回登录成功的Token。 `PostRequest`方法是通用的API调用方法,接收一个包含JSON格式请求数据的字典,然后将数据编码为UTF-8,通过Python标准库中的`urllib.request`对象发送请求,并处理响应结果。如果响应中没有预期的result键,就会引发KeyError异常。 `HostGet`方法用于获取主机信息。它可以按主机ID或IP地址过滤结果,返回的数据包含了主机的各种详细信息,如主机名、组信息、模板、接口、库存信息、监控项、图形、应用、触发器和屏幕等。这些信息对于监控和分析系统状态非常有用。 `HostCreate`方法则用于创建新主机。需要提供主机名、IP地址,还可以指定主机所属的组ID和应用模板ID。这使得我们可以通过Python脚本动态地添加新的监控目标。 除此之外,Zabbix API还支持许多其他功能,例如: 1. **ItemGet**:获取监控项信息,监控项是Zabbix用来收集数据的最小单位。 2. **TriggerGet**:获取触发器信息,触发器根据监控项的值变化触发警报。 3. **ActionGetActionCreate**:获取或创建操作,当触发器状态改变时,这些操作会被执行,如发送通知邮件。 4. **HistoryGet**:获取监控项的历史数据,用于数据分析和报告。 5. **TemplateGetTemplateLink**:获取模板信息或链接模板到主机,模板可以复用一组监控项和触发器配置。 通过Python调用这些API,我们可以构建自动化的工作流程,比如定期检查系统状态、自动响应异常、批量配置监控等。这种方式极大地提高了IT运维的效率和灵活性。 Python结合Zabbix API提供了强大的工具,使得我们可以轻松地对Zabbix进行编程控制,实现更智能和自动化的监控策略。理解并熟练掌握这一技术,对于提升IT监控系统的效能和自动化水平至关重要。
  • JMeter结合InfluxDBGrafana可视化
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    本项目介绍如何利用JMeter进行性能测试,并将数据实时传输至InfluxDB存储,最后通过Grafana进行数据可视化展示,便于实时监控与分析。 之前运行的JMeter脚本结果不够精细且难以展示。为了使测试更加符合我们行业的需求,我计划采用InfluxDB与Grafana来实现实时监控功能。具体操作步骤如下:首先通过编写JMeter脚本来将测试数据实时写入到InfluxDB中;随后利用Grafana读取数据库中的信息,并以图表的形式进行展示。 安装InfluxDB的方法可以根据官方文档来进行,对于Ubuntu系统而言,可以通过以下命令来设置策略: ``` wget -qO- https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add - echo deb https://repos.influxdata.com/ubuntu $(lsb_release -cs) stable | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb ``` 请注意,上述命令仅适用于Ubuntu系统。不同操作系统可能需要采用不同的安装方法,请根据实际情况选择适合的方案进行操作。
  • C#
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    本文介绍了如何使用C#编程语言来开发本地资源监控工具的方法和技巧,涵盖系统性能、内存使用及CPU占用率等多方面内容。 获取本机信息: 1. 内存大小及内存使用率; 2. CPU 使用率; 3. 网络适配器的 Kbps 和网络使用率(类似于任务管理器中显示的信息); 4. 检测指定端口是否被占用。
  • 缺货商品到货
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    本工具提供实时监控电商平台上的缺货商品,并在商品有库存时即时向用户发送到货通知服务。 缺货商品的实时监控与有货提醒服务。
  • PythonLinux服务器
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    通过编写Python脚本来自动化监测Linux服务器的各项性能指标(如CPU使用率、内存占用等),确保系统的稳定运行并及时发现潜在问题。 在Linux环境下存在一些用Python编写的系统监控工具,例如inotify-sync(用于文件系统的安全监测)以及glances(资源监视器)。实际工作中,Linux管理员可以根据各自服务器的特定需求编写简单的脚本来实现对服务器的有效监控。接下来我们将介绍如何使用Python来检测和分析Linux服务器上的CPU情况。 Python是一种由Guido van Rossum开发并免费提供的高级解释型语言,它以简洁明了的语法、强大的面向对象编程特性以及高度灵活性著称,并且可以在多种平台上广泛运用。本段落中所使用的操作系统为Ubuntu 12.10,而Python版本则是2.7。
  • Shell脚Linux系统与
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    本文将介绍如何使用Shell脚本来实现对Linux系统的性能及进程资源的有效监控,帮助用户掌握实用技巧。 在服务器运维过程中,通常需要监控各种资源状态以及时发现并处理异常情况。本段落将介绍如何使用Linux系统下的Shell脚本来满足常见的监控需求,包括但不限于进程存在性检查、CPU利用率检测、内存使用量监测以及句柄使用量的查看等。 文章目录如下: 1. 使用 Shell 检查 Linux 中特定进程是否存在 2. 利用 Shell 脚本评估 Linux 系统中某个进程中 CPU 的消耗情况 3. 通过 Shell 命令了解某程序在Linux系统中的内存占用状况 4. 运行Shell脚本来查看Linux环境下某一应用程序的句柄使用量 5. 使用 Shell 检查特定TCP或UDP端口是否被监听服务开启 6. 利用 Shell 脚本统计 Linux 系统中某个进程名对应的运行实例数量 以上内容将详细讲解如何编写Shell脚本来实现这些监控需求,帮助运维人员提高工作效率。
  • 使Shell脚磁盘发送邮件
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    本项目利用Shell脚本来自动化监测系统磁盘空间,并在空间不足时通过电子邮件发出警告通知。 在使用此代码时,请注意以下几点:1. 确保users_cc.conf、users_to.conf、diskName.conf这几个文件与脚本在同一目录下且必须存在。2. 脚本中的邮件发送者名字可以根据个人喜好进行更改,具体位置为代码的第十行:user_from=master@linux.com # 邮件的发送者。
  • InfluxDB的可视化与
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    本篇文章主要介绍如何使用时序数据库InfluxDB进行数据存储,并通过配套工具实现数据的可视化与系统性能监控。 InfluxDB 是一种专门用于处理时间序列数据的高效高性能数据库系统,在信息化高度发达的时代背景下应运而生。它能够快速、高效地存储并查询如日志文件、监控指标以及传感器读数等大量涌现的时间序列数据。 以下是 InfluxDB 的一些核心特性: 1. **性能卓越**:InfluxDB 使用内存映射技术优化写入和查询过程,从而在处理大规模时间序列数据时表现出色。其特有的 TS(Time Series Index)索引进一步提升了大数据量下的性能表现。 2. **专为时间序列设计的数据模型**:每个数据点包含时间戳、测量名称、字段集以及标签集,这种基于时间戳的设计使处理时间序列数据更为直观且便捷。 3. **易于使用**:InfluxDB 提供了简单的 HTTP API 和命令行工具来方便地进行数据写入和查询操作。同时支持复杂的时序查询语言 InfluxQL 来执行多维度的聚合与分析任务。 4. **可扩展性强大**:通过添加更多的节点,构建分布式集群的方式实现水平扩展,从而能够处理更大的数据量及更高的并发请求。 5. **可视化友好**:InfluxDB 与 Grafana 等可视化工具配合良好,用户可以轻松创建实时仪表板展示和分析监控数据。这对于系统运维以及业务监控至关重要。 6. **应用场景广泛**:从服务器、网络设备的性能指标到物联网(IoT)传感器读数再到金融交易记录及网站分析等众多领域均有应用实例。 7. **InfluxDB Studio**:`InfluxDBStudio-0.1.0` 可能是一个用于管理和操作 InfluxDB 的图形化工具,提供了一个友好的界面帮助用户更直观地进行数据管理、查询和可视化工作,简化了使用流程。 总结来说,InfluxDB 是一款针对时间序列数据分析优化的强大数据库系统,在各种需要实时监控与分析的场景中发挥重要作用。结合如 InfluxDB Studio 这样的图形化工具可以更加有效地管理和利用这些数据以支持业务决策。
  • ESP8266连接手热点阿里云制和LED灯光
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    本项目展示如何使用ESP8266模块连接至手机热点,并借助阿里云平台实现远程控制与监测LED灯。此方案适用于智能家居爱好者及物联网开发者。 ESP8266可以连接手机热点,并通过阿里云实现对LED灯的控制与监控。作为客户端,ESP8266连接到手机创建的Wi-Fi网络,在阿里云物联网平台上能够远程操控LED灯的开关状态。