在当今数字化时代,监控计算机硬件资源利用率对于系统管理和性能优化至关重要。本文将介绍如何使用Python开发一款简单而高效的电脑监控软件,实现对硬件资源利用率的实时监控。我们将重点关注CPU和内存的利用率,并演示如何将监控到的数据自动提交到一个指定的网站。
服务器资源使用情况及硬件监控,是服务器管理员或运维人员必备的技能和工作内容。对于服务器硬件的时时监控,除了需要掌握定的方法外,还常会用到些相应的相关软件程序。
说明 CMDB管理系统,基于Ansible最新版开发,采用前后端分离架构 项目主要结构 ./ ├── ansible_client # ansible_client客户端 │ └── monitor │ ├── cpu.py # 监控cpu │ └── memory.py # 监控内存 ├── api # api部分 │ ├── api_urls.py # api相关的url │ ├── serializers # 序列化相关 │ │ ├── ansi
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
市面上有很多产品是关于家庭监控的,效果不错,但是也少了几分自己动手的快感。另外,我们每天一直接触代码,未免有些太“软”了,适当的向硬件靠一靠总归还是好的。先说好,我们的家庭监控是每分钟的照片的监控,并
从2013年开始接触Zabbix,之前在一家互联网公司任职监控运维,后来在"中国太平洋保险(集团)有限公司"任职,研究大体量环境下的Zabbix监控系统,
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
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。
MacMaster是一款功能强大的高级网络接口管理与监控工具,该工具专为网络安全研究人员打造,支持对各种不同系统网络接口的MAC地址进行管理。
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。
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。
Zabbix 作为一个老牌的开源监控方案,长期被用于生产实践。但是原生方案一般会采用 MySQL 作为后端存储,无法应对更大规模的监控。TiDB 兼容 MySQL 协议,可以替换 MySQL 从而增强 Zabbix 的大规模监控能力,实现新的监控方案 TiZabbix。TiZabbix 通过优化监控实施逻辑,弥补因 TiDB 和 MySQL 差异造成的诸多问题,成功完成了 10000+ 监控对象和 16T 数据存储查询的实践。
关于PiDense PiDense是一款功能强大的无线网络安全监控工具,该工具可以帮助广大研究人员监控恶意的无线网络活动,例如伪造的无线访问点和恶意热点,以及类似KARMA攻击、WiFi Pineapple、类似SSID和OPN网络密度等无线网络威胁。 工具功能 当前版本的PiDense支持监控下列恶意无线网络活动: 1、相似的SSID广播; 2、检测SSID爆破; 3、检测信标洪泛; 4、监控去身份认证攻击; 5、相同的SSID广播; 6、计算未加密的无线网络密度; 7、监控黑名单中的SSID
本文的内容可能和之前的金融企业将 TiDB 应用在业务上的实践不同,下面主要介绍我们如何把 TiDB 应用在金融行业的后台运维监控上。Zabbix 作为一个老牌的开源监控方案,长期被用于生产实践。但是原生方案一般会采用 MySQL 作为后端存储,无法应对更大规模的监控。TiDB 兼容 MySQL 协议,可以替换 MySQL 从而增强 Zabbix 的大规模监控能力,实现新的监控方案 TiZabbix。TiZabbix 通过优化监控实施逻辑,弥补因 TiDB 和 MySQL 差异造成的诸多问题,成功完成了 10000+ 监控对象和 16T 数据存储查询的实践。
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。
在Python性能优化相关的面试中,面试官通常关注面试者对代码级、架构级与系统级优化策略的理解与应用能力。本文将深入浅出地剖析这三类优化手段,探讨面试中常见的问题、易错点及应对策略,并通过代码示例进一步加深理解。
在回答这个问题前,不妨先问大家几个问题:为什么我们需要操作系统?操作系统的出现解决了什么问题?为什么我们的电脑软件需要运行在诸如Win、Linux、MacOS等操作系统之上?
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档,该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档,并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
psutil(process and system utilities)是一个跨平台的库,github、官方文档
一个产业的模型,快速地将它产生出来。“快”是第一位的,不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。饿了么成立已经8年,现在日订单量突破900万,我们也有了较为完善的网站架构。 每周只有两天可以发布; 周末是绝对不可以发布的; 业务的高峰期绝对不允许发布; 等等…… 我们发现,发布的最大问题在于发布上去之后没有简单可执行的回退操作。回退操作到底是谁来执行,是发布人员就可以执行,还是需要专人来执行?如果是发布人员的话,发布人员并非24小时在线工作,出了问
边缘计算网关是实现物联网系统级应用不可或缺的设备,凭借边缘计算实时响应、节省数据通信高效、设备策略智能执行等优势,可应用的行业广泛覆盖了智慧路灯杆、5G多功能杆、智能输配电、工业机器人监测、机械设备监控、智能制造、智慧水利等。针对不同的行业和项目需求,如何定制适用性强、性价比高的边缘计算网关呢?
Cynthion 是一款用于构建、测试、监控和试验 USB 设备的一体化工具。Cynthion 的数字硬件围绕独特的 FPGA 的架构构建,可以完全定制以适应当前的应用。因此,它可以充当不折不扣的高速 USB 协议分析仪、USB 黑客多功能工具或USB 开发平台。
supervisor是一个用python语言编写的进程管理工具,它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程。当一个进程意外被杀死,supervisor监听到进程死后,可以很方便的让进程自动恢复,不再需要程序员或系统管理员自己编写代码来控制。
IoTShark是一款物联网监控服务平台,它可以帮助广大研究人员监控其物联网设备所发送或接收的数据趋势。通常情况下,采取适当的配置来设置中间人攻击测试需要花费相当长的时间,对于那些在计算机安全甚至计算机科学方面几乎没有经验的人来说,这几乎是一项不可能完成的任务。
Glances的一大亮点是其支持容器监控功能,使其能够监视由Docker和LXC等系统管理的多个容器。该工具的仪表板提供用户友好的界面,方便用户一目了然地进行系统分析,同时还支持通过Web界面或命令行界面进行远程监控。
📷 项目介绍 1. WumeiSmart是一个简单易用的生活物联网平台。可用于搭建物联网平台以及二次开发和学习。适用于智能家居、智慧办公、智慧社区、农业监测、水利监测、工业控制等。 2. 系统后端采用Spring boot;前端采用Vue;消息服务器采用EMQX;移动端支持微信小程序、安卓、苹果和H5采用Uniapp;数据库采用Mysql、TDengine和Redis;设备端支持ESP32、ESP8266、树莓派、合宙等; 系统功能 • 权限管理: 用户管理、部门管理、岗位管理、菜单管理、角色管理、字典和参
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树莓派加上温度传感器实现室内温度监控。可用于家庭,轿车,工业,农业 等许多方面。可做温度预警,自动降温等操作。各位小伙伴可自行脑补发挥。
身边朋友在装修新房,顺便来吐槽甲醛检测麻烦,比如 有检测无监测(一次性),比如测试复杂(现场+人工)等等。刚好做为云产品经理,经常想的就是如何了解和验证多云产品组合方案的可用性问题,索性结合一下,直接把这个需求上云,然后就有了这套系统。老规矩,先上结论。
导语 扔掉小瓶盖,腾讯云带你体验在线甲醛监测系统!本文详述腾讯云多产品组合设计和体验报告 之 “树莓派+腾讯云=在线甲醛监测系统”。涉及腾讯云产品:API网关、无服务器云函数、云数据库、腾讯云图。 正文 身边朋友在装修新房,顺便来吐槽甲醛检测麻烦,比如 有检测无监测(一次性),比如测试复杂(现场+人工)等等。刚好做为云产品经理,经常想的就是如何了解和验证多云产品组合方案的可用性问题,索性结合一下,直接把这个需求上云,然后就有了这套系统。老规矩,先上结论。 系统概要 产品设计特性 原型验证:验证多产品联
可能很多同学在学习python之前都听说过什么:前端程序员,后端程序员,安全工程师,运维,爬虫,全栈程序员等等各种各样的头衔名称,搞得大家都不知道该怎么选择了。我当初学编程之前也有过类似的经历,所以这里我尽可能给大家解释明白。
启科量子研发团队持续推进QuBranch研发工作,已在量子编程集成环境软件开发方面取得重大进展。对量子计算而言,量子硬件与软件如同鸟之两翼,只有并行发展才能实现量子计算腾飞。QuBranch是基于VS Code庞大的生态群,专为开发者们开发的一种量子编程工具,包括编辑、调试、量子模拟执行等功能,可为量子计算编程提供一站式集成开发环境,支持Windows、Mac、Linux等操作系统。量子编程开发工具QuBranch已完成三期功能研发,可以进行量子程序编辑、调试、模拟执行等,模拟运行Grover等多种量子算法。后续,启科量子研发团队还将开发和完善代码编辑、调试、量子模拟执行、经典宿主语言支持等相关功能,为量子开发者们提供更高效智能的QuBranch。
支持Windows、Linux、MAC 符合IEC 61131-3标准要求(可编程序控制器第3 部分:编程语言),国标为GB/T 15969.3。 三个组成部分:
随着技术的发展,DBA所做的工作不仅仅是对数据库的维护,所需要的知识可能更多,本文从开发语言、硬件、运维工具、关联软件,网络知识、Linux技能、数据库类型和数据库技能等八个方面对DBA技术栈进行总结,每种分类的简要内容如下: 开发语言: 开发语言可以分为四类,运维开发语言,数据库运维,大数据开发语言,数据库内核开发,牵扯的语言主要是Python,Shell和Go等 硬件方面: RAID卡,SSD固态硬盘,网卡等 运维工具: 包含运维部署工具,监控报警工具,日常运维工具以及一系列压测工具。 关联软件: 包括消息队列,缓存,搜索,服务发现,审计和版本控制等 网络方面: 包含TCP/IP,ethtool,iptables,DNS以及网络硬件 Linux技能: 常用命令,文件系统,系统层命令,IO管理层命令 数据库种类: 关系型(MySQL,SQL server,Oracle),新型数据库(mongodb),大数据(Hbase)。 数据库技能: 数据库开发规范,事务,锁,索引,存储引擎,备份恢复,中间件,优化,高可用,SQL审核 后续随着技术的进步,可能还需要进行一系列的补充。
TensorFlow是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它和Theano一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和Caffe一样是用C++编写的,使用C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python则会比较消耗资源,并且执行效率不高)。除了核心代码的C++接口,TensorFlow还有官方的Python、Go和Java接口,是通过SWIG(Simplified Wrapper and Interface Generator)实现的,这样用户就可以在一个硬件配置较好的机器中用Python进行实验,并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延迟的环境中用C++部署模型。SWIG支持给C/C++代码提供各种语言的接口,因此其他脚本语言的接口未来也可以通过SWIG方便地添加。不过使用Python时有一个影响效率的问题是,每一个mini-batch要从Python中feed到网络中,这个过程在mini-batch的数据量很小或者运算时间很短时,可能会带来影响比较大的延迟。现在TensorFlow还有非官方的Julia、Node.js、R的接口支持。
上篇给大家介绍了去哪儿支付系统架构演进的服务化拆分(点击阅读原文可查看上篇内容),接下来介绍一下在服务化拆分过程中遇到的一些问题与挑战,拆分过程中的DB处理、异步化,监控&报警等内容。
Lepus(天兔)数据库企业监控系统是一套由专业DBA针对互联网企业开发的一款专业、强大的企业数据库监控管理系统,企业通过Lepus可以对数据库的实时健康和各种性能指标进行全方位的监控。目前已经支持MySQL、Oracle、MongoDB、Redis数据库的全面监控。
作为一名后端开发人员,我经常需要同时运行多个 Jetbrains IDE (集成开发环境),所以经常面临笔记本电脑过热问题。我曾尝试过各种散热方法,从传统的风扇到更先进的半导体冷却系统,但这些方法都带来了新的问题,如噪音和耗电等。
OpenLMI(全称 Open Linux Management Infrastructure)顾名思义就是开放式的 Linux 管理基础架构。OpenLMI 是开源项目,旨在提高使用 WBEM 标准的 Linux 系统管理。OpenLMI 项目为管理 Linux 系统提供常用的基础设施。它还可让用户配置、管理并监控硬件、操作系统及系统服务。本文以最新 Fedora 21 为平台介绍 OpenLMI 的部署过程和使用方法。
Prowler是一款功能强大的分布式网络漏洞扫描工具,该工具可以在一个树莓派集群上实现其功能。在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松对目标网络执行安全扫描、收集设备指纹、查看开放端口和常用服务、以及常规的安全漏洞扫描等等。
源码:https://github.com/liubw320/10billionhongbaos
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
Xilinx Pynq 框架允许我们将 Python 和可编程逻辑结合起来。让我们看看如何为自己的ZYNQ板卡创建 Pynq 镜像。
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。
来源:github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/
前几天,偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》(url)一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经是2016年末,但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴,。同时作为一个工程师,看完以后又会思考,学习了这样的文章以后,是否能给自己的工作带来一些实际的经验呢?所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,能否自己实践一下100亿次红包请求呢?否则读完以后脑子里能剩下的东西 不过就是100亿 1400万QPS整流 这样的字眼,剩下的文章将展示作者是如何以此过程为目标,在本地环境的模拟了此过程。
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