接下来的这个专题为将Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中
分享提要 在平时的工作中,Zabbix对于运维来说是一个非常重要的工具,在马哥的课程中也有相当的体现。Zabbix的图形界面已经相当漂亮了,今天Derek老师就会带领大家一起来定制属于自己的监控页面哦! 大咖身份 Derek 国内某小型互联网运维工程师,51CTO推荐博客博主、5年linux一线经验,擅长shell脚本、python开发、自动化运维、web应用等,曾就
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、 glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
前两天看到张善友老师的一篇文章《先定个小目标, 使用C# 开发的千万级应用》,里面给出了一张腾讯OA基础服务中redis运行情况的一张监控图,然后想到自己的项目中前不久也上了redis缓存,所以也想找个监控工具。搜索一番,决定使用RedisLive来做监控。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来 然后讲述自定义命令相关的知识
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算,常用的数值计算库如下所示。
在购物中,了解商品价格的变动对于节省成本和抓住优惠机会非常重要。本文将介绍如何使用Python爬虫建立一个某电商商品价格监控系统,帮助你持续跟踪商品价格的变动,并提供完善的方案和代码,让你能够轻松操作。
导读:Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
基于Golang的分布式爬虫管理平台,支持Python、NodeJS、Java、Go、PHP等多种编程语言以及多种爬虫框架。
【导读】这是一篇关于使用基于深度学习的目标检测来实现监控系统的快速教程。在教程中通过使用 GPU 多处理器来比较不同目标检测模型在行人检测上的性能。
项目地址:https://github.com/alexmojaki/heartrate
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中,从文件路径也可以大概看出,GradientTape是eager模式下计算梯度用的,而eager模式(eager模式的具体介绍请参考文末链接)是TensorFlow 2.0的默认模式,因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。
今天要推荐的就是这款超级好用的数据可视化插件「pyecharts」,使用 pip install 即可安装。无论你是练习用,还是结合框架用,甚至前后端分离用,它都完美支持。Django、Flask 洒洒水啦 ~ 重要一点:它生成的不是一张静态图片,而是交互式的动态反馈页面
Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。被广泛的用于对服务器的运维监控中,Cacti提供了一种插件式的管理,只要按要求写好特定的模板,那么你就可以对任何服务进行流量监控。本文就是要为大家介绍两个模板,分别是MongoDB和Redis的Cacti模板,使用它,你可以对你的MongoDB和Redis服务进行流量监控。
对于一些刚入门 Python 的朋友来说,代码稍微复杂些就难以搞懂代码内部到底是怎么运行的了,而且有时一运行就报错,难以一下发现错误,只会用 Print 去慢慢找异常的地方,效率很低下。
Grafana是一套开源的监控图表显示框架,可以很方便地和监控框架结合来显示精美的监控图,比如常见的基于Zabbix监控来显示图表,这方面本文不细说了。
原文链接:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/5571185.html
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级,企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成,常见是A卡(申请评分卡)、B卡(行为模型)、C卡(催收模型)和F卡(反欺诈模型)。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程,数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。
如果您使用监控系统(如Zabbix或Nagios),那么您就知道监控的工作原理。简而言之,它可以描述如下:监控系统接收各种指标(CPU /内存使用,网络利用率等)。一旦其中一个指标的值超出预定阈值,它就会激活相应的触发器,监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值,这不太方便。
随着iOS16系统的正式推出,用户升级到iOS的量级也在不断增加,最近一段时间有用户反馈在iOS16系统上播放视频、音频有明显的发热和卡顿。所以我们也把iOS16的性能测试提到了日程上了,但是由于我们之前使用的性能测试工具已经无法支撑日常工作了。
作为一名运维工程师,大家都知道。早在几年前,偏传统运维,以 cacti、nagios 为主流,到后来的 zabbix、Prometheus、Open-Falcon 等,也是现在大多数企业用的偏多的运维监控平台。甚至有些企业,都是自主研发。
本篇的目的是介绍Python包Domonit, 一个基于Python语言开发的API封装的轻量监控程序.
我又肝完了一门课,嵌入式课程设计==>基于Proteus,Arduino,Flask搭建的智能大棚管理系统
响应国家停课不停学的号召,学生们都开始了网上授课,但由于课程繁多,消息繁杂,经常错过课堂签到,针对这一难题,博客主作为Python爱好者,完全使用Python语言写了本篇博客,希望能够帮助小伙伴们完成上课签到问题(注:只是帮你签到,而不是叫你代签,我的出发点是帮助记性不是很好的同学签到,防止漏签被老师点名),所以希望大家能理解博主的苦心。
Python黑帽编程 3.2 ARP监控 在第3.1节《ARP欺骗》中,我们学习了ARP的基本原理,使用Python实现了我们自己的ARP欺骗工具。在上一节的基础上,我们来实现一个ARP监控程序,该程序存储局域网中所有的IP和MAC对应关系,如果有新加入的机器会动态添加到列表中,如果有机器的ARP记录发生了变化,会发出警告。 实现这个程序的关键,只有一点,就是监听网络中ARP数据包。Scapy中的sniff方法可以满足我们对ARP监听的需求。 3.2.1 SNIFF方法 sniff方法是用来嗅探数据的,我们
基于Proteus,Arduino,Flask搭建的智能大棚管理系统 ✨博主介绍 智能大棚监测管理系统简介 主要内容 采用的工具 系统简介 需求分析和概要设计 需求分析 概要设计 数据监控模块 数据传输模块 硬件到数据库 服务器到硬件 控制模块 自动控制模块 手动控制模块 警示灯模块 数据库模块 服务器模块 前端模块 系统设计与实现 硬件设计与实现 硬件总体电路原理图 硬件系统设计 数据监控与传输 自动控制和手动控制 数据库设计与实现 服务器设计与实现 串口连接和数据插入 服务器框架设计与实现 前端设计与实
您跳转到此页面的原因是学习资源库流量太大了,导致API访问次数激增,达到上游服务限制,无法访问…
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具,你用过没?》中,我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息,比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打造一个分布式服务器监控平台
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉,通过日志可以分析出很多有用的监控信息,如下面的这些信息。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来
如何使用Python破解门禁系统 前言 Solesec白帽团队楚轩大校原创文章 正文 说起黑客,从小的我就觉得黑客很炫酷,我以前经常看小说,说的一般就是一个黑客一下子就可以把监控啊啥的黑掉。还可以让所有的门一瞬间打开。和同学合作忙了好几天,终于做到了使用python让整栋楼的门一瞬间全部打开且都关不上。事情从头说起。 我们这学期有python课,期末考试说的是用python来做一个项目进行答辩。我们学校有一个信息安全工作室,我一般就在里面学习,但是经常有人来敲门,就觉得很麻烦,就
4.3. 机房迁移 总结一下5年前的工作,在不写下来自己都快忘光了,工作关系现在已经不涉及运维这块的工作。 4.3.1. 拓扑确立 首先制定服务器拓扑图,拓扑图应该有两套,一套是物理拓扑图,另一套是基于业务的虚拟拓扑图。 物理拓扑图包含机柜,机位,例如防火墙,核心交换机,机柜交换机,服务器,存储等等他们之间的物理关系。如果是云主机也许标注出来。 接下来分配IP地址以及服务端口号 最后制定虚拟拓扑图,是各种服务间的关系图,由IP地址和端口组成,标住出他们之间的关系。 4.3.2. 存储规划 什么东西放在什么
很多博客中提到的 models/(位于根目录下,该目录下存放这多个使用python实现的模型实例),我并没有看到。估计是最新版的Tensorflow源码取消了这个文件夹。
做过Android自动化测试的同学想必都知道,最开始用的UiAutomator是Google提供的⽤来做安卓⾃动化测试的⼀个Java库,基于Accessibility服务,功能强⼤,但仅⽀持Java语⾔,并原生框架一开始并不⽀持Python。
全民制作人大家好,我是学习python两天半的练习生王忘杰,喜欢路由交换、linux、网络安全,开整!这是我的第二篇0基础python文章,请大家支持,谢谢~
由于业务需要,我司的产品越来越多,api接口监控相对比较薄弱,对此要搭建HTTP(s)的监控系统,之前一直使用第三方的监控系统,比如阿里云的云监控。
节选自 《Netkiller 系列手札》 5.3. 机房迁移 5.3.1. 拓扑确立 5.3.2. 存储规划 5.3.2.1. RAID Disk Group 规划 5.3.2.2. 文件系统规划 5.3.2.3. 目录规划 5.3.3. 设备上架 5.3.4. 操作系统初始化 5.3.5. 服务器及运行环境 5.3.6. 部署应用程序 5.3.7. 监控系统 5.3.8. 日志中心 5.3.9. 测试 5.3. 机房迁移 总结一下5年前的工作,再不写下来自己都快忘光了,工作关系现在已经不涉及运维这
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示,数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
运维工作中可能会遇到这么一个痛点,因线上机器基本都是单机多实例,有时候会出现因为某个实例而影响了整个机器的性能。因缺少进程级别的监控,事后想分析是哪个实例跑满了系统资源往往比较困难。为了解决这一痛点,迫切希望实现进程级别的监控。
我们有个数据处理平台,有两个用 docker 运行的数据处理模块,分别是:data_api, 和 processor_api,故名思义:
经过之前的学习 《 Python 系统资源信息获取工具,你用过没?》、《【一】从0开始,用flask+mongo打造分布式服务器监控平台》, 召唤师峡谷萌新 已经可以启动一个 Web 页面了,并且已经通过 MongoEngine 定义了一个 ORM。接下来我们应该对每个模块功能进行编写,并且为每个编写好的模块编写视图。
app组件加载异常监控 软件异常监控常常直接关联到软件本身的质量,完备的异常监控体系常常能够快速定位到软件运行中发生的问题,并能帮助我们快速定位异常的源头,提升软件质量。在服务端的话,可以通过tomcat日志查看定位,在native开发的app中我们也可以通过各种异常监控工具去监控,但是对于混合开发的app来说,通过上面的方式就不那么容易做到了。通常混合开发的app通过webview本地加载html、js、css,如果发生错误,应该怎样去捕获并传送给服务器呢?前端错误日志传送给服务器很简单,在异常发生
1.环境:Centos7+Python3.6 rrdtool(round robin database)工具为环状数据库的存储格式,round robin是一种处理定量数据以及当前元素指针的技术。rrdtool主要用来跟踪对象的变化情况,生成这些变化的走势图,比如业务的访问流量、系统性能、磁盘利用率等趋势图,很多流行监控平台都使用到rrdtool,比较有名的为Cacti、Ganglia、Monitorix等。更多rrdtool介绍见官网rrdtool。
画流程图一直是研发的一个难题,如何画得通俗易懂已经够让人头疼了,还要美观大方。用 d2 的语法描述下流程,d2 会自动帮你生成一张配色极佳的流程图。说到研发的选择,本周特推的 choiceof.dev 罗列了众多开发过程中会遇到的选项,你可以自测下你同主流研发的契合度。
近年来“自动编程”、“智能编程”方面的项目层出不穷,例如 AutoML、kite,以及最近风靡一时的 python_autocomplete,这些项目有一个共同点,就是基于机器学习模型,致力于提升代码补全和自动生成水平。
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