分类: 服务器

服务器

在阿里云上搭建ftp服务器

1、使用root用户进入云服务器。

2、rpm  -qa|grep vsftpd 查看是否安装了ftp,一般阿里云服务器你以前没安装过,应该是没有安装过。

3、若是已经安装过的话使用:rpm -e vsftpd 进行卸载。

4、然后安装 vsftpd :  yum -y install vsftpd。

5、设置为开机自启:chkconfig vsftpd on。

6、添加ftp目录添加账号并设置密码 useradd -d /ftp -s /sbin/nologin ftpuser。

7、设置密码:passwd ftpuser ;这个时候密码是看不到了,只要输入的两次密码是一样的就行。

8、去vsftpd配置  vi /etc/vsftpd/vsftpd.conf。

9、阿里云的默认是可以匿名访问的,想要不匿名访问就将anonymous_enable=YES 改为 anonymous_enable=NO,进行修改按Insert或i键就能修改

10、

anonymous_enable=NO    # 不允许匿名访问,禁用匿名登录
chroot_local_user=YES   # 启用限定用户在其主目录下
use_localtime=YES     # 使用本地时(自行添加)
chroot_list_enable=YES
local_enable=YES      # 允许使用本地帐户进行FTP用户登录验证
allow_writeable_chroot=YES # 如果启用了限定用户在其主目录下需要添加这个配置,解决报错 500 OOPS: vsftpd: refusing to run with writable root inside chroot()
xferlog_enable=YES     # 启用上传和下载的日志功能,默认开启。
local_umask=022      # 设置本地用户默认文件掩码022
# FTP上本地的文件权限,默认是077,不过vsftpd安装后的配置文件里默认是022
保存修改,按ESC键,输入:wq

11、ftp默认只有读操作,所以我们给ftp权限就只有读chmod a-w /var/ftp 这样是避免出错我就是出现了这个错(500 OOPS: vsftpd: refusing to run with writable root inside chroot()) 然后在ftp下面建一个文件夹然后赋予这个文件夹所有权限就OK了

12、启动ftp:service vsftpd start

13、重启:service vsftpd restart

14、阿里云的话还需要开放端口

解决方法:开放端口。

登录阿里云ECS服务器控制面板,【网络和安全】->【安全组】,在右边选择【配置规则】->【添加安全组规则】,协议选全部,授权对象填0.0.0.0/0

阿里云服务器搭建FTP技术总结

FTP是File Transfer Protocol(文件传输协议),FTP的端口一般为21。

实现步骤:
(1)打开服务器的21端口(FTP端口)以及所有TCP端口。因为客户端和服务器每次建立连接时,都会使用任意一个TCP端口作为临时的socket。
(2)安装vsftpd:

sudo apt-get update
sudo apt-get install vsftpd
1
2
(3)新建一个文件夹作为FTP的工作目录,并新建FTP用户。通常使用一个独立的用户进行FTP服务,涉及安全问题。
mkdir /home/username(创建用户,其中username是随意的用户名)
sudo useradd username -g ftp -d /home/username -m username(添加用户)
(useradd -g:指定用户所属的群组。值可以使组名也可以是GID。用户组必须已经存在的,期默认值为100,即users)
(useradd -d:指定用户登入时的主目录,替换系统默认值/home/<用户名>)
(useradd -m:自动建立用户的登入目录)
sudo passwd username(设置用户密码)
mkdir /home/username/pub(新建一个pub目录用于存放文件)
chmod 777 -R /home/username/pub(赋予全部访问权限)
(chmod -R:对目前目录下的所有档案与子目录进行相同的权限变更)
usermod -s /sbin/nologin username(限制用户username只能通过ftp登陆,而不能直接登陆服务器)
新建/etc/vsftpd.chroot_list,并将username放进去,一个用户一行。
(4)配置vsftpd.conf(难点),以下简单列举几个,关于具体的配置请移步官方文档。

vi /etc/vsftpd.conf
1
listen=NO
anonymous_enable=NO(拒*匿名登陆)
write_enable=YES(可以上传文件)
connect_from_port_20=YES(绑定20端口)
chroot_local_user=YES
chroot_list_enable=YES
chroot_list_file=/etc/vsftpd.chroot_list
(上面三条配置实现的功能是:用户限制在自己的主目录下,用户名单来源于/etc/vsftpd.chroot_list)
(5)启动vsftpd服务
sudo service vsftpd start
sudo service vsftpd restart
sudo service vsftpd stop

云服务器定时运行py脚本

python定时任务
先查看自己服务器上面python所在位置
which python
一定要使用*对路径,不然会出错!!

终端运行
crontab -e

加入要运行的py脚本:

* * * * * /opt/python3/bin/python3 /opt/python3/project/bilibili100.py
1
:wq保存,退出即可。

注意如果程序有操作文件,比如读取或写入的时候,文件路径要用*对路径!不然会保存在根目录下,即在root文件夹下面。

* * * * *
*所代表的的含义
M: 分(0-59)
H:时(0-23)
D:天(1-31)
m: 月(1-12)
d: 周(0-6) 0为星期日

centos下启动、重启、停止、查询状态的命令
service crond start
service crond restart
service crond stop
service crond status

centos下查询日志
tailf /var/log/cron

centos下设置crond【定时任务】为开机启动和开机不启动

systemctl is-enabled crond.service — 查看crond是否为开机自启动
systemctl enable crond.service — 将服务设置为开启启动
systemctl disable crond.service — 关闭服务开机自启动

服务器端配置python运行环境与py文件的运行

配置python环境
我这里只配置了anaconda环境,安装anaconda时需要注意python的版本。
目前很多库对python3.7的支持还不够,依然选择3.6版本。
anaconda官方网站给的anaconda下载链接内置的是python3.7。
可以从下面这个网站中找到anaconda发行的每一个版本:https://repo.continuum.io/archive/
安装教程很多,可以参考这博客或者这博客。

安装所需要的包
根据运行的py文件所需要的包,使用conda install。

py文件的运行
切换到python文件的目录下,给脚本文件运行权限: chmod 755 ./*.py
执行文件:python ./test.py

如果在脚本内容的开头已经给出了类似于如下的注释:#!/usr/bin/env python或者#!/usr/bin/python
切换到python文件目录直接运行:test.py

对于注释头#!/usr/bin/python或者#!/usr/bin/env python
#!/usr/bin/python 是告诉系统使用哪个编译器去执行当前文件。 这里的python是linux自带的python,但是其版本不一定适合当前我们编写的代码。
于是就有了#!/usr/bin/env python, 这里建立了自己的环境,用自定义环境里面的python执行文件。

服务器上使用python

工具:

服务器
xshell
xftp
网页访问服务器方法:

登录xshell,连接到服务器地址。 输入ipython notebook得到一个端口号例如1990
在网页中输入:https://10.117.63.32:9990 看到的是一个目录,进去你想要创建或者查看的目录搞事情。

传输文件

小型文件直接拖拽到服务器上面; 大文件可以用xftp传输,在xshell点击上方
新建文件传输c+a+f,弹出来xftp(前提:安装了xftp)

ipython的使用

只有python2版本可供选择
可以分段式编译,例如import……为*段,之前解释好的内容会保存在服务器里面,这样对于大型代码不会每次都从头开始运行。接着解释例如读入文件的代码,再接着保存参数有关的代码等等。
注意:每次离开的时候如果程序不要运行记着shutdown。

如何在云服务器上自动运行.py文件

如果你在云服务器上运行的目的是保持一直运行,那就继续往下看吧、

有很多种方法,我这里说的是在linux上操作的一种。

利用screen会话分离。

因为在Screen环境下,所有的会话都独立的运行,并拥有各自的编号、
输入、输出和窗口缓存。

所以长话短说:
*步:安装screen :
yum install screen

第二步: 创建screen -S LX (注释:-S,意思是创建一个screen分屏环境。S是大写,LX是分屏的名字)

第三步:运行
创建后会进入一个空白的界面。看起来跟ctrl+L了清屏了一样。不要慌。
你可以直接运行

python3 lxisgoodman.py
1
然后 ctrl+a+d 退出当前csreen环境。记住要一起按

第三步另外一种操作:
你创建完分屏可以直接 ctrl+a+d ,然后在外面

screen -S LX -X screen python3 lxisgoodman.py
1
第四步:查看
其实上面已经达到目的了。如果你要想回去看运行状况的话
screen -ls 查询所以的screen程序。 然后有个pid。就是几个数字

然后 screen -r 88888 重新连接screen (88888是你-ls出来对应的数字)

第五步:终止
不想运行了咋办。
-ls查一下,然后 kill 88888

第六步:dead
-ls出来有dead标志的。说明程序凉了
creen -wipe 清除dead 会话

没了。简单又好用。= =

服务器监控用什么软件好呢?六款软件帮助您!

本文分别介绍了6款实用的开源监控工具,不仅可以对你的网络资源进行监控,还可以监控服务器、用户请求、网站性能等,给您网站提供全面的,一站式的指导。

iis7服务器监控

iis7服务器监控是一款好用的服务器监控工具,iis7服务器监控工具可以控制iis和MYSQL的开关,也可以修复服务器复制功能,删除系统缓存,也可以重启服务器。还可以开启MYSQL监控和503错误监控,也可以方便的修改端口范围,还可以修改服务器用户名和密码。该程序目前还是免费。

Pingdom

Pingdom是一家知名的监控服务提供公司,由Sam Nurmi创立,而Sam Nurmi曾是瑞典*大的网络托管公司Loopia的CEO。

使用Pingdom可以监控互联网上多个地方的网站和服务器,确保它们运行正常。除了提供网页加载速度、DNS、Ping和路由、FTP服务器、电子邮件等检查,也提供在线时间监控。Pingdom的检查和监控有收费也有免费的。只要注册就可以享受免费版监控,其缺点是只能监测1个站。

Graphite

Graphite是一个企业级的监控工具,使用Python编写,采用django框架。*初由Chris Davis在Orbitz工作时,作为一个辅助项目开发的,*终成一个基本的监控工具。

Graphite可用来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,简单的文本协议和强大的绘图功能可以方便地扩展到任何需要监控的系统上。

Graphite将数据以图形的形式展现出来。它主要做两件事:存储时间序列数据、根据需要呈现数据的图形。目前,Graphite的*新版本是0.9.10,源码托管在launchpad.net上。

Ganglia

Ganglia是UC(University of California)Berkeley发起的一个开源集群监视项目,Ganglia是一个跨平台可扩展的,高性能计算系统下的分布式监控系统。它已被广泛地移植到各种操作系统和处理器架构上,目前在世界各地成千上万的集群中应用。

Ganglia Web 3.5.7版已经发布,托管在Sourceforge上。Ganglia的核心包含了gmond、gmetad以及一个Web前端。

Ganglia主要是用来监控系统性能,如:CPU、内存、硬盘利用率、I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作状态,对合理调整、分配系统资源,提高系统整体性能起到重要作用。

Nagios

Nagios原名为NetSaint,由Ethan Galstad开发并维护至今。Nagios是企业级的监控系统,能有效监控Windows、Linux和Unix的主机状态以及交换机路由器等网络设置,打印机等。

Nagios*大的特点就是能在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警,*时间通知网站运维人员,在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。

collectd

collectd是一款用C语言开发的开源的性能监测工具,无需系统cron支持、简单易用。collectd是插件式架构,主要分为输入、输出类型插件。

当系统运行和存储信息的时候,collectd会周期性地统计系统相关信息。那些信息可以用来找到当前系统性能瓶颈。与其他监测工具相比,collectd它完全是由C语言编写,性能很高、可移植性好,它允许运行在系统没有脚本语言支持或者cron daemon的系统上,比如嵌入式系统。同时,它包含优化以及处理成百上千种数据集的新特性。

collectd包含有超过70多种插件,同时,collectd提供强大的网络联网特性,它能以多种方式来扩充。

而collectd不足之处则是不能直接生成图片。虽然它能写RRD文件,但是它不能从这些文件生成图形。目前collectd的*新版本为5.2.1,源码托管在GitHub上。

以上这些产品大部分是开源的,对于中小型公司来说,利用开源产品能大大提高团队的开发效率。而且这些产品都拥有非常活跃的社区,遇到问题后能得到很好的解决。

服务器运行资源监测工具

背景说明:

对于网站服务器的硬件配置,一直以来都是一个模糊的标准,因为涉及到的硬件指标很多,比如:CPU,内存,硬盘,网络等。

写了个小程序用来记录服务器运行时资源占用的情况,本来windows自带了一个Performance性能计数器的,用C#代码也能读取到其记录的信息,不过经测试,发现windows性能计数器里的数据是准确的,但是代码读取出来的数据并不准确。后面用其他方式实现了;

程序界面:
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linux 系统 可视化工具实时监控

服务器监控工具对于IT基础架构性能、可视化和系统稳定至关重要。合适的工具能够帮助系统管理员面对服务器故障、应用缓慢、停机、内存泄露和配置依赖等挑战。

Nagios、Zabbix等工具是用于监控整个基础结构监控工具。使用它们,系统管理员可以监控几乎所有内容,比如服务器性能,网络性能以及协议,操作系统,应用等等。但如果企业基础架构没那么复杂,或者只需要监控服务器的性能,而不是使用功能强大的端到端工具,就可以使用轻量级的工具来监控服务器状况。

Ward

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Ward提供了与服务器有关的主要信息。它与所有流行的操作系统兼容。Ward使用OSHI,这是一个免费的Java库,用于检索操作系统和硬件信息。它共享操作系统版本,内存,处理器,磁盘和分区,CPU使用率等信息。

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要运行Ward,可以创建jar文件并运行它,或者下载*新版本的jar文件并运行。也可以在docker容器中启动Ward。

Netdata

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Netdata是免费的开源软件,用于实时监控系统和应用程序。它可以在Linux,FreeBSD,macOS,docker容器,IoT设备上运行。用户可以在系统,应用程序或容器上安装Netdata代理,它将实时提供所有性能和运行状况信息。

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Netdata可以轻松地与其他工具集成,比如Prometheus,AWS Kinesis,Graphite,MongoDB等。Netdata安装简单,能够监控每个节点1000个指标,存储每秒的历史数据。

Prometheus+Grafana

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Prometheus是用于监控系统指标的开源工具,而Grafana是开源可视化平台。集成的Prometheus和Grafana设置是一个强大的环境,可高效地监控服务器。

Prometheus服务器会定期收集所有数据,Prometheus成为Grafana的数据源,并且Grafana在仪表板上可视化所有指标。甚至可以在Grafana中选择查询要可视化的指标。

Glances

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Glances是用Python编写的跨平台监控工具。它仅支持python2.7或python3.4以上版本,它使用python库(psutil)收集所有系统信息。

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Linux Dash

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Linux Dash是Linux系统的Web仪表板。Linux Dash的UI基于Angular构建,并且多种语言支持服务器端。系统状态选项卡显示有关RAM使用率,CPU平均负载,CPU使用率,CPU和RAM进程,CPU温度和Docker进程的信息。Linux Dash支持WebSocket来提供实时系统数据可视化。

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Conky

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Conky可以在许多不同的平台上运行,比如Windows,Linux,Mac OS和大多数BSD上运行。它使用简单的文本或总线进度条,以及使用不同字体和颜色的图形窗口显示信息。优势在于用户界面简单,300多个内置对象来显示系统状态。

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推荐7个超棒的监控工具

        Java 开发者*有用的监控工具有哪些呢?

  监测是当今生产环境中很重要的一个功能。错误和性能问题任何时间都会出现 —— 不仅仅在业务时间内 —— 所以好的监控工具需要 7 天 24 小时。目前有许多从不同角度解决这个问题的工具,所以弄清楚去采用哪个不是那么简单。

今天,我带来了 7 个监测工具以及它们的新一面,它们都是值得考虑作为像 New Relic 或 AppDynamics 的替代或补充。这些工具包括混合开源和 SaaS 模式,它们每个人都有其在度量、可视化或跟踪错误方面的专长或缺憾。

SaaS工具

1. Datadog

Datadog 是 SaaS 监测工具,针对 DevOps 团队,从你的 app 或者其他各种工具获取数据并提供数据可视化功能。它把从你基础设备和软件采集的数据统一处理并存储。允许你创建仪表盘和搜索访问你提供的数据。他们目前提供数据的聚合和展示而不是提供数据分析。

Datadog 的一个优点是了开放所有 API,可以让你很灵活的开发自己的指标或整合。

缺点: Datadog 尚未提供太多数据统计功能,做为一个监控软件,这些功能可能恰恰是你正在寻找的。他们还需要植入你的代码,这会产生代码依赖。

费用:它有免费版本和15美元/台/月的标准版本,标准版费用可上下浮动,浮动的多少要看主机的数量。

java支持方面:官方文档中说明,Datadog API 支持 Python,Ruby 和 C#。不过,由于它的 API 访问是开放的,因此 Datalog 社团编写了几个 Java 方面的库,其中包括对 StatsD 和 Codahale 测量支持的库。

其他:由于 Datadog 具有告警功能,而且可监控性能,因此它可作为一个价格相对便宜的应用程序性能监控器(APM)。有许多集成方案可以让你毫不费力地把它集成到你的运行环境中。Datadog 是一个强大的采集并可视化测量结果的工具,而不是分析工具,因此如果你需要的是分析工具,那就要另寻它物了。

2. Ruxit

它由 Dynatrace 开发,Ruxit 是一个应用性能监控工具,它作用于 SaaS 模型。它通过 SaaS 提供不同的 APM 体验,并工作在高扩展性环境中。它作为一个代理安装,不需要你配置环境,它还提供了一个类似于 New Relic 的易于安装的工具。他们监控用户的活动,应用性能,服务器和网络活动。

缺点: Ruxit 没有在空间上提供很多深度功能给其他的 APM 工具。

消耗: Ruxit 监控应用会消耗 $0.15/主机/小时,并且对真实的用户监控(Real User Monitoring)来说每 1000 个访问者就花费 $0.15。

The Java Angle: Ruxit 可以工作在任何 Java 1.5 版本以上的 Java 服务器上。Java 是他们首选语言,因此能获得更好的支持。

Takeaway: Ruxit 是一个 SaaS APM 工具,并且它易于安装也易于集成到你的环境中去。工具为你的环境提供一个良好的范围广度,并提供几个不同区域的视图。

3. Takipi

Takipi 告知你生产环境下的代码在什么时候、因什么原因而终止执行。它对所有错误进行检测,同时会给出出现错误时代码的位置和变量的状态。Takipi 是以 Java 代理的身份运行的,与任何日志文件无关,这样就会减少小于 %3 的 CPU 和 IO 运行花费。安装 Takipi 的时候,也不需要进行代码更改,不需要安装二进制依赖包或者进行构建配置的设置。就像集成 JIRA 和 Slack 那样,Takipi 可以非常简单地插入到工作流程中。

缺点:它是一个只可用在 JVM 层上的工具,因此 JVM 不支持的语言它也不支持。目前,它也没有可以与其他告警工具集成在一起的 API。

费用:免费级;专业级,其费用可上下浮动,69美元/服务器/月;企业级。级别的划分是根据保存的数据量,分析的错误数和部署选项而确定的。

Java支持方面:Takipi 是运行在 JVM 层上的工具。任何不需要其它环境就可以运行在 JVM 上的语言,它都支持。

其他:与其他停留在栈追踪层级的工具不同,Takipi 深入到 JVM 层级上,可以按照你的要求向你展示实际运行的代码和变量的状态,以达到对每个错误的解析。通过 Takipi,你可以确定是否是新部署终止了正在运行的代码, 通过深入地分析应用出现的所有错误,聚焦出问题的关键所在。

4. Rollbar

Rollbar 着眼于错误追踪与监控。它使用堆栈追踪来捕捉应用中出现的错误。这样做的好处是可以支持更多的语言和环境。Rollbar 也提供手工方式深入异常、事件内部,并提供报告的能力。除提供强大的异常捕获能力外,还提供了一些警报和分析能力。

劣势: Rollbar 仅能捕获“程序未捕捉异常”。如果你打算捕获程序捕捉异常或其他,只好手工来做。由于依赖顶层程序未捕捉异常处理器,它能忽略由框架产生的异常,避免线程死锁。

成本: 免费版本, $29/每月, $99/月 and $249/月,区别在与追踪到的事件数量及数据保留长度.

Java支持: Rollbar 没有提供 Java 的官方支持库,但社区提供了一些实现,可以讲你的日志发给 Rollbar.

概述: Rollbar 是基于堆栈的错误追踪应用,它能兼容大多数开发语言。但负面影响是它仅能捕获程序未捕捉异常及手动发送的事件。

开放源代码(的监控工具)

5. Sensu

Sensu 是一个面向应用和系统服务的开源监控框架。它能收集和使用多种工具的度量值,并提供已定义事件报警。Sensu,使用 Ruby 实现,采用“检查和处理器”设定,周期性运行检查脚本,查找预定义条件,如果条件满足,则向处理器报告。处理器用于发送通告或采取其他处置方法。

劣势: 不像 Ruxit,Sensu 并没有真正的实现 APM 工具。它着重于服务器监控。在安装前端, Sensu 依赖 RabbitMQ 和 Redis,及其他依赖,这些依赖包可以在指定的软件仓库中找到。还有一些对于可扩展能力和维护复杂性的担忧。当然,你的需求可能不同。

成本: Sensu Core 核心版(其中的开源项目)免费, 但也提供企业版本,企业版提供附加的集成、支持和特性。企业版费用标准: $2/每服务器/每月, 大规模部署享受折扣。

Java视角: Sensu 的检查和处理器脚本能用任何开发语言编写, Sensu 社区提供了Java支持插件。

概述: Sensu 是云和服务器监控的一个开源替代框架实现,在搞扩展性和复杂性上还存在一些问题,但它仍然不失为一个度量参数值收集和服务监控的强力工具。

6. ELK stack

ELK Stack,严格来讲,不是一个新产品,但我们常常忽略掉它,不放到我们的讨论列表中。 ELK stack 是一个流行的工具套件,功能涵盖监控、日志和数据可视化。它由 ElasticSearch, Logstash, and Kibana 三部分组成。其中,Elasticsearch 负责搜索和分析,Logstash 是日志聚积器,而 Kibana则提供华丽的可视化仪表盘。我们已经在 Takipi中 使用 ELK Stack一段时间,使用 java 通过日志和Redis 提供输入。这既适用于开发者,同样可用于 BI。今天, Elasticsearch 完美内置了 Logstash, Kibana 也是灵活的独立工具。它们集成和设置都很简单。你可以按照你的需要灵活搭配这三个工具使用。当实施(推出)新的部署时,仪表盘会遵照你设定的应用健康参数阀值指示器工作。这些指示器会实时更新,同样允许你在上传产品补丁代码时,暂时关闭监控。

劣势:ELK Stack 有着开源工具所通用的缺点(即你需要自己承担工具的安装成本和部署问题)。在大规模数据情况下,需要运行 ELK Stack 的机器数量成倍增长,这就需要你自己来监控和维护这些额外的机器。一种可行的方案是使用托管服务,例如 Logz.io 来减轻这种监控的压力。

成本: 作为开源工具,ELK Stack 没有任何价格负担,但它也可以提供来自 Elastic 专业的服务支持。

Java视角: ELK Stack 转为 Java 设计。事实上,ElasticSearch 和 Logstash 运行在 Java 环境。Elastic 要求的 Java 版本*低为 Java7,且所有的 ElasticSearch 节点的 JVM 版本必须相同。

其他: ELK Stack,包括 ElasticSearch Logstash, 和 Kibana,是一整套提供搜索分析日志并带有可视化功能的开源工具。这一套工具整合地非常好,所以使用起来也很简单(虽然它并不是必须的)。

7. Graphite

Graphite 是应用程序监控度量值的可视化工具,包括三个组件 (Carbon, Whisper, 和Graphite-web),它的开源特性使得它能被方便定制和改进. 如何构建你自己的 Graphite 构架,可以参看我们的文章here。

Graphite 提供了强大的查询访问API和特性丰富的设置。它并不需要设置自身的度量,而是提供Graphite metric protocol ,被多种度量采集器选择的事实协议格式。因此,输入给它的数据完全不是问题。使用 Graphite 能使你为你的应用创建各种视图。

缺点: Graphite 面临开源工具的共同困境(也就是,安装的开销以及部署的问题)。另外,Graphite 在大规模的情况下会遇到问题,这些问题是由 Carbon 和 Whisper 组件的设计决策而来。这是一个偏好问题,但是人们对默认的 GUI 也没有太大的热情。

开销: 下载 Graphite 是免费的,但是你需要将硬件的因素以及运维的开销考虑在内。 相对于 Graphite 而言,也有许多替代品,如 Grafana 和 InFluxDB 也是免费的。如果你想使用 Graphite,而不希望自己部署,也可以通过付费的方式进行托管。

Java视角: Graphite 是语言无关的,有许多工具可以从 Java 应用程序收集指标,并将它们发送给 Graphite。

纪要: Graphite 是一个受欢迎的开源软件工具,它以可视化的方式展示从应用程序收集的指标。它有开源软件共同的缺点,以及规模化的限制。不过,如果你愿意付费或者定制,这两方面的缺点都可以通过许多不同的方式来克服。

结论

如今,监控工具是生产环境的重要组成部分。测量结果的可视化、错误追踪、性能监控和应用分析是对应用的运行状况进行深入观测的基本手段。认识到这一需求非常容易,但要选择哪一款监控工具或者哪一组监控工具却异常困难。

上面我提到的7个工具:Datalog,Ruxit,Takipi,Rollbar,Sensu,ELK Stack 和 Graphite 都是值得考虑的。这些工具要么是*近才创建的,要么是这篇文章中未提到的一些大型监控工具的替代工具。选择部署哪款监控工具要明确在哪儿才能搜索这些工具。这儿所提到的工具就是一个很好的开始。

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