这里以监控内存使用率为例,写的一个简单demo性程序,具体操作根据51reboot提供的教程写如下。
一、建库建表
创建falcon数据库:
mysql> create database falcon character set utf8; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
创建内存监控使用的表stat,表结构如下:
CREATE TABLE `stat` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `host` varchar(256) DEFAULT NULL, `mem_free` int(11) DEFAULT NULL, `mem_usage` int(11) DEFAULT NULL, `mem_total` int(11) DEFAULT NULL, `load_avg` varchar(128) DEFAULT NULL, `time` bigint(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `host` (`host`(255)) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8;
二、flask web端设置
首先我们设计一个web服务,实现如下功能:
完成监控页面展示
接受POST提交上来的数据
提供json数据GET接口
具体框架结构图如下:
目录结构如下:
web ├── flask_web.py └── templates └── mon.html
flask_web代码如下:
import MySQLdb as mysql import json from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) db = mysql.connect(user="361way", passwd="123456", \ db="falcon", charset="utf8") db.autocommit(True) c = db.cursor() @app.route("/", methods=["GET", "POST"]) def hello(): sql = "" if request.method == "POST": data = request.json try: sql = "INSERT INTO `stat` (`host`,`mem_free`,`mem_usage`,`mem_total`,`load_avg`,`time`) VALUES('%s', '%d', '%d', '%d', '%s', '%d')" % (data['Host'], data['MemFree'], data['MemUsage'], data['MemTotal'], data['LoadAvg'], int(data['Time'])) ret = c.execute(sql) except mysql.IntegrityError: pass return "OK" else: return render_template("mon.html") @app.route("/data", methods=["GET"]) def getdata(): c.execute("SELECT `time`,`mem_usage` FROM `stat`") ones = [[i[0]*1000, i[1]] for i in c.fetchall()] return "%s(%s);" % (request.args.get('callback'), json.dumps(ones)) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8888, debug=True)
这里使用的汇图JS为highcharts、highstock ,具体模板页面内容如下:
[root@91it templates]# cat mon.html
<title>memory monitor</title> <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>Highstock Example</title> <!-- <script type="text/javascript" src="{{ url_for('static', filename='jquery.min.js') }}"></script> --> <script type="text/javascript" src="http://ajax.useso.com/ajax/libs/jquery/1.8.2/jquery.min.js"></script> <style type="text/css"> ${demo.css} </style> <script type="text/javascript"> $(function () { $.getJSON('/data?callback=?', function (data) { // Create the chart $('#container').highcharts('StockChart', { rangeSelector: { inputEnabled: $('#container').width() > 480, selected: 1 }, title: { text: 'memory monitor' }, series: [{ name: 'memory monitor', data: data, type: 'spline', tooltip: { valueDecimals: 2 } }] }); }); }); </script> </head> <body> <!-- <script src="{{ url_for('static', filename='highstock.js') }}"></script> --> <script src="http://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highstock/2.0.4/highstock.js"></script> <!-- <script src="{{ url_for('static', filename='exporting.js') }}"></script> --> <script src="http://code.highcharts.com/modules/exporting.js"></script> <div id="container" style="height: 400px"></div> </body> </html>
注:这里的JS代码都直接使用互联网上的代码,如果主机无法连接互联网的,可以将上面的三段代取取下来,在templates 的同级目录创建static 目录,将下载下来的三个文件放到该目录,删除模板中三处引用javascript处的代码,使用当前注释的三段。
三、agent被监控端设置
web展示页面完成了,运行起来:python flask_web.py 监听在8888端口上。我们需要做一个agent来采集数据,并通过post方法请求flask_web页面,将数据上传写入数据库。这里以监控内存为例,具体监控代码如下:
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import inspect import time import urllib, urllib2 import json import socket class mon: def __init__(self): self.data = {} def getTime(self): return str(int(time.time()) + 8 * 3600) def getHost(self): return socket.gethostname() def getLoadAvg(self): with open('/proc/loadavg') as load_open: a = load_open.read().split()[:3] return ','.join(a) def getMemTotal(self): with open('/proc/meminfo') as mem_open: a = int(mem_open.readline().split()[1]) return a / 1024 def getMemUsage(self, noBufferCache=True): if noBufferCache: with open('/proc/meminfo') as mem_open: T = int(mem_open.readline().split()[1]) F = int(mem_open.readline().split()[1]) B = int(mem_open.readline().split()[1]) C = int(mem_open.readline().split()[1]) return (T-F-B-C)/1024 else: with open('/proc/meminfo') as mem_open: a = int(mem_open.readline().split()[1]) - int(mem_open.readline().split()[1]) return a / 1024 def getMemFree(self, noBufferCache=True): if noBufferCache: with open('/proc/meminfo') as mem_open: T = int(mem_open.readline().split()[1]) F = int(mem_open.readline().split()[1]) B = int(mem_open.readline().split()[1]) C = int(mem_open.readline().split()[1]) return (F+B+C)/1024 else: with open('/proc/meminfo') as mem_open: mem_open.readline() a = int(mem_open.readline().split()[1]) return a / 1024 def runAllGet(self): #自动获取mon类里的所有getXXX方法,用XXX作为key,getXXX()的返回值作为value,构造字典 for fun in inspect.getmembers(self, predicate=inspect.ismethod): if fun[0][:3] == 'get': self.data[fun[0][3:]] = fun[1]() return self.data if __name__ == "__main__": while True: m = mon() data = m.runAllGet() print data req = urllib2.Request("http://test.361way.com:8888", json.dumps(data), {'Content-Type': 'application/json'}) f = urllib2.urlopen(req) response = f.read() print response f.close() time.sleep(60)
nohup python moniItems.py >/dev/null 2>&1 & 在被监控主机上运行,如果出于实验目的,想尽快的看到展示效果,可以将time.sleep(60) 改为time.sleep(2) ,这样每2秒就会取一次数据写入数据库。
访问 http://test.361way.com:8888 就可以看到我们的监控数据了:效果图如下
highcharts支持将按时间拖动,也支持按指定时间段查看。并且查看到的图片可以直接保存为png、jpg或pdf、csv等格式查看。

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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