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    千次阅读 2016-12-18 16:19:56
    What are some of the most useful monitoring tools for Java developers? Monitoring is an essential function in production environments today. Errors and performance issues pop up all the time – not ...


       7 Java Monitoring Tools

    What are some of the most useful monitoring tools for Java developers?

    Monitoring is an essential function in production environments today. Errors and performance issues pop up all the time – not just during business hours – so good monitoring tools need to be active 24/7. There are a lot of tools out there that tackle this issue from different angles, so getting a sense of which ones to consider can be tough.

    Today, I’m taking a look at 7 monitoring tools that are on the newer side or are worth considering as an alternative or addition to tools like New Relic and AppDynamics. The tools comprise a mix of open source and SaaS models, and each of them has their own specialty or lean, be it metrics, visualizations, or error tracking.

    译者信息

       7 Java Monitoring Tools

    Java 开发者最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 Tools

    1. Datadog

    Datadog is SaaS monitoring tool targeted for DevOps teams that takes data from your app and a wide range of other tools and provides insights and visualizations. It unifies data produced from your infrastructure and software into one location, allowing you to build dashboards or search across the data you feed it. They are currently built around aggregating and presenting data rather than performing analytics of their own.

    One benefit of Datadog is that they offer full access to their API, which opens up the flexibility to develop your own metrics or integrations.

    Datadog dashboard

    Example Datadog dashboards

    Downsides: Datadog doesn’t provide much in the way of their own analytics today, which can be something you may be looking for in a monitoring tool. They also require you to weave them into your code, which creates dependencies.

    译者信息

    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。

    Datadog dashboard

    Datadog 仪表盘示例

    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。


    Cost: They have a free version, as well as a Standard version with a sliding scale of $15/host/month. The scale is based on number of hosts.

    The Java Angle: Officially, the Datadog API supports Python, Ruby, and C#. However, thanks to their open API access, the Datadog community has written several libraries for Java, including ones for StatsD and Codahale metrics.

    Takeaway: With their alerting capabilities and performance monitoring, Datadog can be used as a cheaper APM alternative. Their range of integrations helps plug them into your environment without much trouble. Datadog is a solid tool for gathering and visualizing metrics, but they aren’t an analytics tool, so look elsewhere if you want those functionalities.

    译者信息

    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

    Developed by Dynatrace, Ruxit is an application performance monitoring tool that operates in a SaaS model. It was developed to provide a different APM experience through SaaS and to work in high scale environments. It installs as a single agent and doesn’t require you to configure your environment for it, which provides an ease of setup advantage over similar tools like New Relic. They monitor user activity, application performance, servers, and network activity.

    Ruxit

    Ruxit dashboards

    Downsides: Ruxit doesn’t provide as much feature depth as other APM tools in the space.

    Cost: Ruxit costs $0.15/host/hour for application monitoring and $0.15 per 1,000 visits for Real User Monitoring.

    The Java Angle: Ruxit works with any Java server and Java versions 1.5+. Java was one of their first languages, so it has some of the better support.

    Takeaway: Ruxit is a SaaS APM tool that is easy to setup and integrate into your environment. The tool provides a good range of breadth into your environment, providing views into several different areas.

    译者信息

    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。

    Ruxit

    Ruxit面板

    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 tells you when and why your code breaks in production. It detects all types of errors and gives you the code and variable state when they happened. Takipi runs as a Java agent, and has no reliance on log files, which enables it to maintain <3% CPU and IO overhead. On the installation side, it does not require code changes, binary dependencies, or build configurations. With integrations like JIRA and Slack, Takipi is simple to slide into your existing workflow.

    Takipi

    An error analysis view in Takipi

    Downsides: It’s a JVM-level tool exclusively, so non-JVM languages are not supported. Today, it does not have APIs to integrate with other alerting tools.

    Cost: Free tier, sliding scale pro tier of $69/server/month, and enterprise tier. Tiers are based on data retention, error analyses numbers, and deployment options.

    The Java Angle: Takipi is a JVM-level tool. It works for any JVM-based language without requiring workarounds.

    Takeaway: Unlike other tools which stop at the stack trace level, Takipi gets down to the JVM level to bring you the actual code and variable state you need to solve each error. With Takipi, you can tell if a new deployment broke something in your code, get insight into all the errors happening in your application, and zoom in on critical issues.

    译者信息

    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。Takipi

    Takipi 的错误分析界面

    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 focuses on error tracking and monitoring. They use stack tracing to capture errors in your application. The upside of this is that it can work with a wide range of languages and environments. Rollbar offers the ability to go in and report exceptions and events manually as well. Beyond tracking uncaught exceptions, they also provide some alerting and analysis capabilities.

    Rollbar

    Rollbar Dashboard

    Downsides: Rollbar can only capture uncaught exceptions. If you want to capture caught exceptions or anything else, you have to do so by hand. By relying on top-level uncaught exception handlers, it can miss exceptions that are swallowed up by your framework to prevent thread death.

    Cost: Free version, $29/month, $99/month and $249/month versions based on number of events tracked and length of data retention.

    The Java Angle: Rollbar does not have official libraries for Java, but their community has written a few that can send your logs to Rollbar.

    Takeaway: Rollbar is a stack trace-based error tracking application that can play well with most languages. The tradeoff for that is that they can only capture uncaught exceptions and events you manually send them.

    译者信息

    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。

    Rollbar

    Rollbar 仪表板

    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。

    Open Source

    5. Sensu

    Sensu is an open source monitoring framework for application and system services. It can collect and ship metrics to a variety of tools and provide alerts for defined events. Written in Ruby, Sensu uses a “checks and handlers” setup, wherein periodic check scripts are run to look for pre-defined conditions, which are then reported to handlers if present. Handlers are used to send notifications or take other actions.

    Sensu alerts

    Alerts in Sensu

    Downsides: Sensu isn’t as broadly reaching as true APM tools like Ruxit. It’s focus is on server monitoring. On the installation front, Sensu has dependencies on RabbitMQ and Redis, as well as several other dependencies wrapped in their required repositories. There are some concerns around scaling capabilities and maintenance complications, but your mileage may vary.

    Cost: Sensu Core (their open source project) is free, but they also offer Sensu Enterprise, which adds additional integrations, support, and features. Sensu Enterprise costs $2/server/month, with volume discounts at high scale.

    The Java Angle: Sensu check and handler scripts can be written in any language, and the Sensu community has written some plugins for Java.

    Takeaway: Sensu is an open source framework alternative for cloud and server monitoring. There are some questions around high scale and complexity, but it’s a strong tool for metrics gathering and service monitoring.

    译者信息

    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。

    Sensu alerts

    Sensu中的警报

    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

    The ELK Stack isn’t exactly new, but we’d be remiss to make this list and leave it off. Made up of ElasticSearch, Logstash, and Kibana, the ELK stack is a popular set of open source tools for monitoring, logging, and visualizing your data. Elasticsearch handles the search and analytics, Logstash is the log aggregator, and Kibana does the fancy dashboard visualizations. We’ve been using it at Takipi for a while, feeding it from Java through our logs and Redis, and it’s in use both by developers and for BI. Today, Elasticsearch is pretty much built-in with Logstash, and Kibana is an Elastic product as well, making integration and setup very simple. You can mix and match the three tools if you’d like as well.

    When a new deployment rolls out, the dashboards follow custom indicators that you can set up about your app’s health. These indicators update in real time, allowing close monitoring when freshly delivered code takes its first steps after being uploaded to production.

    The ELK stack

    An ELK Stack view

    译者信息

    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。

    The ELK stack

    ELK Stack 视图


    Downsides: The ELK Stack faces the standard downsides for open source tools (namely that setup costs and deployment issues are yours to shoulder). At higher scale, the number of machines needed to run ELK Stack starts to multiply aggressively, which creates a need to upkeep and monitor them yourself. One possible solution is using hosted services like Logz.io to help manage this pressure.

    Cost: As open source tools, the ELK Stack doesn’t have a price barrier, although there are professional support and services available from Elastic.

    The Java Angle: The ELK Stack is designed for Java. In fact, a Java runtime is required to run ElasticSearch and Logstash. Elastic recommend having at least Java 7, and all ElasticSearch nodes should run on the same JVM version.

    Takeaway: ELK stack, the name for ElasticSearch, Logstash, and Kibana, is a set of open source tools that delivers search & analytics, logging, and visualization capabilities. The tools are built to integrate well together, so using the full set is simple (although not required).

    译者信息

    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 版本最低为 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 is a visualization tool for monitoring metrics in your application. Made up of three components (Carbon, Whisper, and Graphite-web), its open source nature makes it easy to customize and tinker with. We wrote about building your own Graphite architecturehere.

    Graphite has a powerful querying API and a fairly feature-rich setup. It doesn’t capture its own metrics, but the Graphite metric protocol is often chosen the de facto format for many metrics gatherers, so feeding it data is rarely a problem. Using Graphite enables you to create an extensive range of views into your application.

    graphite

    The default Graphite dashboard GUI

    译者信息

    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。

    graphite

    默认的Graphite仪表盘GUI

    Downsides: Graphite faces the standard downsides for open source tools (namely that setup costs and deployment issues are yours to shoulder). Additionally, Graphite can run into problems at higher scale thanks to design decisions it made for its Carbon and Whisper components. This one is a matter of preference, but many people aren’t too enthused with the default GUI either.

    Cost: Downloading Graphite is free, but you’ll need to factor in the hardware and associated costs to run it. Many of the alternative pieces to Graphite, such as Grafana and InfluxDB are also free. If you want to use Graphite without having to deploy it yourself, there are hosted options as well for a subscription fee.

    The Java Angle: Graphite is language agnostic, and there are many tools that can collect metrics from Java applications and send them to Graphite.

    Takeaway: Graphite is a popular open source tool for visualizing and querying metrics you gather from your application. It has the standard open source downsides as well as some limitations around scaling, but both of those can be overcome in various ways if you’re willing to either pay or customize.

    译者信息

    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。

    Conclusion

    Monitoring tools are an essential inclusion in production environments today. Visualizing metrics, tracking errors, monitoring performance, and analyzing your application are all key activities for gaining insight into the workings of your application. Recognizing the need is easy, but choosing which monitoring tool or set of tools to use can be difficult.

    The seven tools I wrote about here – Datadog, Ruxit, Takipi, Rollbar, Sensu, ELK Stack, and Graphite – are worthwhile tools to check out. They’re all either on the newer side or provide a valuable alternative to some of the larger tools out there. Part of choosing which tool to deploy is knowing where to start your search. The tools here make for a good starting point.

    译者信息

    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。这些工具要么是最近才创建的,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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  • API Monitor是一个免费软件,可以让...API监控支持监控的64位应用程序和服务。 64位版本只能用来监视64位应用程序和32位版本仅可用于监测的32位应用程序。 要监视在64位Windows的32位应用程序,您必须使用32位版本。...

    API Monitor是一个免费软件,可以让你监视和控制应用程序和服务,取得了API调用。 它是一个强大的工具,看到的应用程序和服务是如何工作的,或跟踪,你在自己的应用程序的问题。

    64位支持

    API监控支持监控的64位应用程序和服务。 64位版本只能用来监视64位应用程序和32位版本仅可用于监测的32位应用程序。 要监视在64位Windows的32位应用程序,您必须使用32位版本。 请注意,64位安装程序的API监测包括64位和32位版本。

    摘要视图与语法高亮

    摘要窗口显示的API调用的信息。 这包括线程ID,并且作出API调用,与所有的参数和返回值的语法高亮API调用的DLL的名称。 如果API调用失败,也显示有关错误的信息。

    1

    13000 API定义,1,300多种COM接口

    API显示器自带的API定义为超过13,000 API的几乎200 DLL的和超过17,000方法从1,300多种COM接口(Shell,Web浏览器,DirectShow,DirectSound,DirectX,Direct2D,DirectWrite,Windows图像处理组件,调试器引擎,MAPI等)。 API的被组织成类别和子类别(如MSDN中指定)。 该API捕获过滤器允许您选择的API进行监视。

    2

    结构,联合,枚举和标志

    API Monitor可以解码和显示2000种不同的结构和联合,1000+枚举数据类型,800+标志。 数组内的结构,缓冲器和数组,也可以观看。

    34

    缓冲区查看

    API监视器可以显示输入和输出缓冲区。 显示的数据的量是从其他参数的API,或从所述API返回值自动计算。 数据的被捕获的最大量是可配置的。 下面的屏幕截图显示了ReadFile的 API调用后缓冲区。 长度lpBuffer通过查看lpNumberOfBytesRead的值的API调用已经执行后计算。 在这种情况下,返回的值是174,这是所显示的缓冲区的长度。

    56

    调用树

    API监测显示一个调用树,显示API调用的层次结构。 下面的屏幕截图显示了CoGetClassObject调用由Visual Basic应用程序加载微软的Winsock ActiveX控件打了一个调用树。 ActiveX控件MSWINSCK.OCX使得调用WSAStartup和CreateWindowExA从DllMain中。

    7

    解码参数和返回值

    两个参数和返回值可以显示为一个用户友好的格式。 下面的第一张截图,为参数值正常观看。 第二个屏幕显示经解码的参数值。 对于dwShareMode,API监视器显示FILE_SHARE_DELETE | FILE_SHARE_READ,而不是5,当解码参数值启用选项。此选项无论在参数窗格和摘要窗格可用。

    89

    断点

    API监视器可以让你通过API调用设置断点控制目标应用程序。 断点可以在API调用前被触发,在API调用后,在API故障,或如果API生成异常。 预调用断点允许你修改它们的参数传递给API之前,还是跳过API调用,并指定返回值和过去的错误代码。 后打电话错误断点允许你修改参数,返回值和过去的错误代码它们传递给调用者之前。 异常断点使你可以捕捉异常,以防止一个目标应用程序可能的崩溃。 全球断点也可以在API错误和异常引发的。 全部自动完成支持适用于所有支持枚举数据类型和标志。

    10

    监控,而无需创建定义

    API监控器现在可以监控任何DLL任何API,而无需XML定义来创建的。 新添加的外部DLL筛选允许DLL的添加和一个根据需要去除。 一旦DLL被添加,过滤器的工作原理完全一样,捕获过滤器; 个别的API可以被选择用于监测和断点可以设置。 此外,可任意指定从它们这些API的捕获参数的数目。 外部DLL过滤器也可以保存到一个文件中,允许多个集的DLL的基于目标应用程序加载。

    11

    进程内存编辑器

    API监测包括内存编辑器,可以让你查​​看,编辑和在任何过程中分配内存。 内存编辑器还允许您更改的内存区域的保护。 在一个断点,内存编辑器可用于在目标进程查看和修改缓冲区。 在运行过程中的窗口上的任何程序或服务右键单击启动内存编辑器。

    12

    调用过滤

    API监控包括动态调用过滤功能,它允许您隐藏或显示基于一定的标准API调用。 超过25个不同的领域可以根据被过滤。 过滤可以用于,例如,发现时间超过50毫秒,以执行或以查看失败并返回错误代码2的Unicode API调用调用。

    13

    COM监控

    API监视器支持监视COM接口。 下面的屏幕截图显示了DirectShow中取得的GraphEdit COM方法调用。

    14

    API监视器可以解码GUID的,IID的和REFIID的,并在人类可读的格式显示出来

    15

    解码错误代码

    当API调用失败,API Monitor可以调用相应的错误函数来获取有关该错误的附加信息。 GetLastError函数,CommDlgExtendedError,于WSAGetLastError功能的支持。 此外,NTSTATUS和HRESULT错误代码可以显示在一个友好的格式。 在下面的截图中,API 连接失败。 API监视器确定的错误代码通过调用于WSAGetLastError并显示两个错误代码和红色的错误消息。

    16

    调用堆栈

    API监视器可以让你捕获和查看每个API调用的调用堆栈。 下面的屏幕截图显示了NtCreateFile API调用堆栈。

    17

    多个布局选项

    在此版本的图形用户界面已被完全写入,并提供了许多有用的功能。 一些预先定义的布局可供选择,但是,您可以选择创建自己的自定义布局。 该GUI分为可停靠窗口“API捕获过滤器”,“正在运行的进程”,“输出”,“参数”,“十六进制缓冲区”,“调用栈”和“上钩进程”。 每个这些窗口可以被设置为“对接”,“浮动”,“隐藏”或“自动隐藏”。

    进程视图

    正在运行的进程窗口显示正在运行的进程和服务,可以挂接的列表。 您也可以右键点击任何程序来启动内存编辑器。

    18

    服务监控

    支持Windows服务的监控。 下面的屏幕截图显示,当一个文件被打印到Microsoft XPS文档作家的Print Spooler服务的呼叫。 请注意,以使监控的服务,您的用户帐户必须有足够的权限(在Vista及以后系统中管理员模式)。

    19

    自定义DLL监控

    API监视器支持创建任何DLL定义。 定义XML格式创建

    21

    主题

    带钩进程窗口显示先前上瘾或正在监视的进程。 不断扩大的过程中显示该进程中的所有线程。 标有“M”的线程是该进程的主线程。 标有“W”线程的工作线程。 不活动的主题是灰色的,并且还标有其图标的红色正方形。 每个线程显示线程ID,开始地址为线程。

    20

    要求

    Windows 2000和Windows XP 32位的Windows XP 64位版x64,Windows Vista 32位版,Windows Vista 64位版x64,Windows 7 32位,Windows 7的64位x64 的Windows 8 32位,Windows 8的64位x64

    下载

    API Monitor v2 (Alpha-r13) - x86 32-bit - - 32-bit for Windows 2000, Server 2003, XP, Vista, Windows 7, Server 2008 and Windows 8 
    API Monitor v2 (Alpha-r13) - x64 64-bit - - 64-bit for Windows XP, Vista, Windows 7, Server 2008 and Windows 8 x64 (Includes 32-bit version) 
    API Monitor v2 (Alpha-r13) - Portable - - Portable - Runs without installing - 32-bit and 64-bit

    参考资料

    API Monitor(API监控工具)

    API Monitor官网

    转载于:https://www.cnblogs.com/xumaojun/p/8527715.html

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  • 推荐7个超棒的监控工具

    千次阅读 2017-04-06 19:59:03
    推荐7个超棒的监控工具 发布时间: 2017-3-31 10:25:55  Java 开发者最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...

    推荐7个超棒的监控工具




    发布时间: 2017-3-31 10:25:55  

      Java 开发者最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。



      Datadog 仪表盘示例


      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。



      Ruxit面板


      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。



      Takipi 的错误分析界面


      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。


      Rollbar 仪表板


      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。



      Sensu中的警报


      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。



      ELK Stack 视图


      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 版本最低为 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。



      默认的Graphite仪表盘GUI


      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。这些工具要么是最近才创建的,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。


      来源:oschina

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  • 4个开源监控工具介绍

    千次阅读 2018-12-28 22:37:52
    围绕监控的术语近年来引起了很多混乱,导致一些糟糕的工具宣称能够以一种格式完成所有事情。可观测性的支持者认识到观察一个系统有许多层次。度量标准聚合中最主要的是时间序列数据,这里有许多工具可用,包括开源和...

    围绕监控的术语近年来引起了很多混乱,导致一些糟糕的工具宣称能够以一种格式完成所有事情。可观测性的支持者认识到观察一个系统有许多层次。度量标准聚合中最主要的是时间序列数据,这里有许多工具可用,包括开源和商业。我们将专注于开源工具,但其中有包含带有付费组件的开放核心模型。

    Prometheus

    这是原生云应用程序中最受认可的时间序列监控解决方案。目前它由Cloud Native Computing Foundation 基金会(CNCF)托管,但之前是由Matt Proud和Julius Volz创建,由SoundCloud赞助,很多早期的贡献者也提供了帮助。

    Prometheus是一个基于拉的系统,它使用本地配置来描述要收集的端点以及收集所需的间隔。每个端点都有一个客户端收集数据并在每次请求时更新该代理人(或者配置客户端)。收集此数据并将其保存在本地磁盘上的高效存储引擎中。存储系统每个度量标准使用仅附加文件。这种存储不是有损的,这意味着一年前数据的保真度与您今天收集的数据一样高。但是,您可能不希望在本地保留那么多数据。幸运的是,有一个远程存储选项可用于长期保留和分析。

    Prometheus包含一种高级表达式语言名为PromQL,用于选择和显示数据。数据可以通过REST API以图形方式,表格方式或由外部系统使用。表达式语言允许用户创建回归,分析实时数据或趋势历史数据。标签也是过滤和查询数据的绝佳工具。标签可以与每个度量标准名称相关联。

    Prometheus还提供联邦模式,通过允许团队拥有自己的Prometheis来鼓励更多的本地化控制,而中央团队也可以拥有自己的Prometheis。中央系统可以抓取与本地Prometheis相同的端点,但它们也可以获取本地Prometheis正在收集的聚合数据。这减少了端点上的开销。此联合模型还允许本地实例相互收集数据。

    Prometheus附带AlertManager来处理警报。该系统允许聚合警报以及更复杂的流量以限制发送警报的时间。

    假设在同一时间10个节点突然关闭。您可能不需要发送有关10个节点的警报,因为接收它们的每个人在修改交换机之前可能无法执行任何操作。使用AlertManager,可以仅向交换机的网络团队发送警报,并包含有关可能受影响的其他系统的其他信息。也可以向系统团队发送电子邮件(而不是页面),以便他们知道这些节点已关闭。除非系统在交换机修复后没有出现,否则他们不需要响应。如果发生这种情况,则AlertManager将重新激活由交换机警报抑制的那些警报。

    Graphite

    Graphite已经存在很长时间了,James Turnbull出版的“监测艺术”一书详细介绍了Graphite。Graphite已经在该行业中普遍存在,许多大公司大规模使用它。

    Graphite是一个基于推送的系统,通过让应用程序将数据推送到Graphite的Carbon组件中,从应用程序接收数据。Carbon将此数据存储在Whisper数据库中,Graphite Web组件读取该数据库和Carbon,允许用户在浏览器中绘制数据图或通过API提取数据。一个非常酷的功能是能够将这些图形导出为图像或数据文件,以便将它们轻松嵌入到其他应用程序中。

    Whisper是一个固定大小的数据库,可以随时间快速,可靠地存储数字数据。它是一个有损数据库,这意味着您的指标的解决方案会随着时间的推移而降低。它将为最新的集合提供高保真度量标准,并逐渐降低保真度。

    Graphite还使用点分隔命名,这意味着维度。此维度允许对指标和指标之间的关系进行一些创造性聚合。这样就可以跨不同版本或数据中心聚合服务,并且(更具体地说)在特定Kubernetes集群中的一个数据中心中运行的单个版本。还可以进行粒度级比较以确定特定群集是否表现不佳。

    Graphite的另一个有趣功能是能够存储应该与时间序列指标相关的任意事件。特别是,可以在Graphite中添加和跟踪应用程序或基础架构部署。这允许操作员或开发人员对问题进行故障排除,以获得有关正在调查的异常行为的环境中发生的事情的更多上下文。

    Graphite还有大量可应用于度量的函数。但是,它缺乏强大的查询语言,它还缺少警报功能或内置警报系统。

    InfluxDB

    InfluxDB是一个相对较新的参赛者,比Prometheus更新。它使用开放核心模型,这意味着有额外的扩展和集群成本。InfluxDB是更大的TICK堆栈(Telegraf,InfluxDB,Chronograf和Kapacitor)的一部分,因此我们将在此分析中包含所有这些组件的功能。

    InfluxDB使用名为tags的键值对为度量添加维度,类似于Prometheus和Graphite。结果类似于我们之前讨论的其他系统。度量标准数据可以是float64,int64,bool和具有纳秒分辨率的字符串。这个范围比这个领域的大多数其他工具更广泛。事实上,TICK堆栈更像是一个事件聚合平台而不是本机时间序列指标聚合系统。

    InfluxDB使用类似于日志结构合并树的系统进行存储。在此上下文中,它被称为时间结构合并树。它使用预写日志和一组只读数据文件,这些文件类似于排序字符串表,具有系列数据而不是纯日志数据。这些文件按时间块进行分片。要了解更多信息,请在InfluxData网站上查看这个优秀的资源

    TICK堆栈的体系结构根据它是开源还是商业版本而有所不同。开源InfluxDB系统是独立于一个主机中的,而商业版本质上是分布式的。其他中心组件也是如此。在开源版本中,一切都在一台主机上运行。外部系统上没有存储任何数据或配置,因此管理起来相当容易,但它不如商业版那么强大。

    InfluxDB包含一种类似SQL的语言,名为InfluxQL,用于查询数据库中的数据。查询数据的主要方法是HTTP API。查询语言没有像Prometheus那样多的内置辅助函数,但熟悉SQL的人可能会对这种语言感觉更舒服。

    TICK堆栈还包括警报系统。该系统可以进行一些温和的聚合,但不具备Prometheus的AlertManager的全部功能。但它确实提供了许多集成。此外,为了减少InfluxDB的负载,可以安排连续查询来存储Kapacitor将采取警报的查询结果。

    OpenTSDB

    正如其名称所暗示的,OpenTSDB是一个开源时间序列数据库。它在这个工具集中是独一无二的,因为它将其指标存储在Hadoop中。这意味着它具有固有的可扩展性。如果您已经拥有Hadoop集群,那么对于您希望长期存储的指标,这可能是一个不错的选择。如果您没有Hadoop集群,那么运营开销可能会给您带来太大的负担。但是,OpenTSDB现在支持Google的Bigtable作为后端,这是一种您无需操作的云服务。

    OpenTSDB与其他系统共享许多功能。它使用键值配对系统,它调用标签来识别指标和添加维度。它有一种查询语言,但它比Prometheus的PromQL有限。但是,它有几个内置功能,有助于学习和使用。API是查询的主要入口点,类似于InfluxDB。除非在HBase中设置了生存时间,该系统还可以永久存储所有数据,因此您不必担心保真度降低。

    OpenTSDB不提供警报功能,这将使您很难与事件响应流程集成。这种类型的系统可能对于长期Prometheus数据存储和执行更多历史分析以揭示系统性问题非常有用,而不是作为快速识别和响应急性问题的工具。

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