一、zabbix服務器監控 概念 1.服務器上安裝zabbix-agent 2.啟動zabbix-agent服務 二、監控遠程linux服務器 1.將server的hosts文件復制到agent上 上安裝zabbix-agent 3.配置agent端并啟動服務 4.管理界面創建監控主機 三、為zabbix agent創建自定義模板 1.創建模板 四、基于Template模板創建自定義監控項 五自定義鍵值logusers，該鍵值要求監控有多少個用戶連接agent端 應用集為ssh六、創建Template模板的圖形，將以上5個監控項制作成圖形七、創建聚合圖形，將監控項cpu1分鐘平均負載和有多少個用戶連接agent端圖形制作成聚合圖形八、收藏該聚合圖形，讓其在儀表板中顯示九、創建觸發器，設置超過7個用戶連接agent端，發出告警信息。如何為Zabbix選擇高可用方案？上海zabbix套餐

監控數據的另一個特點體現在監控數據的熱值以及熱數據的規模方面。如果將數據的每分鐘訪問次數定義為數據的熱值，那么監控數據的熱值與數據的存活時間（也就是年齡）直接相關。在監控數據寫入數據庫之前，需要完成數據采集、數據傳輸和預處理，在這個時間段，Zabbix需要在**短的時間內快速處理完數據，因此其熱值很高，但是這時的熱數據范圍很小，主要是每個監控項的當前值。而在觸發器表達式計算階段，當前值的處理會引起對該監控項下的多個歷史值的訪問，此時熱數據的范圍**增加。如果某個觸發器表達式需要使用**近60分鐘的數據，那么熱數據的范圍就擴增到60分鐘。天津zabbix功能Zabbix6.2驚喜發布!特別優化中大型環境部署的性能!

假設有一個監控系統存在100萬個監控項，30萬個觸發器，nvps值為一萬，意味著每秒需要處理1萬個值，而每處理1個值都需要從100萬個監控項中找到所對應的item狀態信息。同樣地，在計算觸發器時也需要從大量觸發器中查找目標。對于這一查找問題，Zabbix通過哈希表結構來解決，也就是，以itemid、hostid、triggerid等作為鍵，構建哈希表來組織這些需要頻繁查找的數據。哈希表結構存在于配置緩存、歷史緩存、歷史索引緩存、值緩存valuecache和趨勢緩存中，配置信息緩存中的哈希表主要是解決剛才說的頻繁查找大規模元數據的問題。歷史緩存和歷史索引緩存中也使用了哈希表，當有大量的監控數據來不及處理時，可以先放到歷史緩存的哈希表中，等待historysyncer進程處理。由于使用了哈希表，即使有大量監控項的數據進入緩存，historysyncer進程仍然可以以固定的時間復雜度來查找這些數據。

監控數據的存儲是由historysyncer進程負責寫入數據庫，historysyncer進程應對大流量數據的方式是，一方面通過批量插入來提高寫庫的效率，另一方面通過多進程的方式來擴展數據處理能力。在寫庫過程中，歷史數據寫入history表，即使數據變為冷數據也需要留在history表中供前端UI訪問。趨勢數據寫入trends表，相較于歷史數據，趨勢數據的寫庫負載要低的多，是因為對于每個監控項來說，平均每小時只需要寫庫一次，其他時間只需要更新趨勢緩存，不需要寫庫。在historysyncer進程的觸發器計算階段，主要訪問值緩存，但是如果值緩存不能命中則需要查詢history表，這種情況下就需要使用history表索引了。考慮索引對insert操作的影響，索引在提高查詢速度的同時也降低了寫入性能。觸發器計算之后生成的event信息也需要寫入數據庫，這些信息存儲在events表、problem、escalation等表中。因此，這些表的數據增長率取決于Zabbix生成的事件的數量，當事件數量陡增時，這些表的寫入壓力也會隨之增加。在數據存儲方面主要體現了熱數據和冷數據的轉換過程以及數據規模對讀寫性能的影響。主流監控組件對比 —— Zabbix、Open-Falcon、Prometheus。

Prometheus為其用戶提供強大的查詢語言、存儲和可視化功能。它可以實時采集指標并將它們記錄在時間序列數據庫中。Prometheus 提供了一個多維數據模型，允許按名稱或標簽定義指標，以將它們標識為***時間序列的一部分。它是用 Go 編寫的，源代碼可在 GitHub 上獲得。作為一個開源項目，Prometheus 擁有***的社區支持，全球有很多使用者。

Zabbix 可以監控網絡、服務器、應用程序、虛擬機和云服務等。可以收集指標、檢測問題、可視化、發送通知。Zabbix 有一個 Web 界面，可以提供所有統計數據、可視化和參數設置。Zabbix 本身不存儲數據，但它可以使用常用的數據庫。Zabbix 的后端是用 C 編寫的，而 Web 前端是用 PHP 編寫的。 監控工具之Zabbix,搭建過程和使用心得。什么zabbix效果

Prometheus的優劣勢與Zabbix的對比！上海zabbix套餐

對于大部分監控項而言，隨著時間流逝，監控數據會快速地脫離Zabbix server的使用范圍，進入冷數據區。雖然冷數據脫離了Zabbix server的使用范圍，但是Zabbix仍然不能對冷數據進行離線化，因為前端UI和網絡API需要訪問這些冷數據，這些訪問一般***于少量監控項的讀取。從Zabbix server的角度來說，對于任一特定監控項，數據的熱區和冷區分界線是固定的，并且熱區的數據量相對于冷數據要小得多。如果使用mysql來存儲監控數據，由于索引的存在，數據的寫入性能會隨著存儲規模的增加而降低，查詢性能也是一樣。因此，控制數據規模成為解決數據庫訪問性能的關鍵。如果將熱數據和冷數據分開存儲，并且在需要時讓數據在兩者之間進行流動，則對于Zabbix server而言，可以**降低數據規模。如果進一步考慮如何實現熱數據表的**小化，就需要建立一種動態機制，每次修改觸發器表達式后按照觸發器的數據需求量在冷熱數據之間進行雙向調整。上海zabbix套餐

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