NetInside应用实时监控

NetInside: 实时应用性能监控与分析
NetInside应用性能监控系统提供实时动态的应用运行视图,包括应用统计、告警、用户体验、分布概览、访问状况、流量分析、会话分析和失败应用等关键信息。通过监控,可以快速识别性能下降和异常,提升网络应用管理效率。

NetInside应用性能监控

NetInside应用性能监控系统提供实时动态的应用运行状况监控视图,监测和告警大量相关内容,主要包括:应用相关统计数据,如应用数量、服务器响应时间、应用访问数、用户体验;应用告警;用户体验;应用分布概览;应用访问状况;流量分析;会话分析以及失败最多的应用。

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应用相关数据统计

应用相关统计数据部分,实时显示应用关键信息,包括应用质量、应用数量、用户访问量、定义的应用数量等。

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应用告警

系统对于应用运行中出现异常状况时,如应用性能下降等,以饼状图告警,主要包括事件的类型和数量,以告警事件的严重程度标以不同颜色,绿色为轻微,蓝色为重大,紫色为紧急。

业务事件监测通知技术是保障业务高效稳定运行的关键,以下是一些常见的技术: ### 日志监控技术 日志监控是最基础的业务事件监测手段,通过收集、分析系统和应用程序产生的日志,及时发现异常事件。例如,在服务器上部署日志收集工具(如 Filebeat),将各个服务的日志统一收集到日志存储系统(如 Elasticsearch)中,再利用 Kibana 等工具进行可视化展示和分析。当日志中出现特定的错误关键字或异常信息时,触发通知机制,通过邮件、短信或即时通讯工具通知相关人员。 ### 指标监控技术 指标监控主要关注系统和业务的各项性能指标,如 CPU 使用率、内存使用率、网络带宽、请求响应时间等。常见的指标监控工具包括 Prometheus 和 Grafana。Prometheus 负责收集和存储指标数据,Grafana 用于可视化展示和设置告警规则。当指标超过预设的阈值时,系统会自动发送通知,帮助运维人员及时发现潜在的性能问题。 ```python # 示例:使用 Prometheus 客户端库在 Python 中收集指标 from prometheus_client import start_http_server, Summary import random import time # 定义一个指标 REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request') @REQUEST_TIME.time() def process_request(t): """处理请求的函数""" time.sleep(t) if __name__ == '__main__': # 启动 HTTP 服务器,暴露指标 start_http_server(8000) while True: process_request(random.random()) ``` ### 全流量回溯技术 全流量回溯系统(如 NetInside)可以对网络中的所有流量进行记录和分析,提前发现潜在的风险隐患。它可以监控网络连接、数据传输等信息,当检测到异常流量模式(如 DDoS 攻击、异常数据泄露等)时,及时发出通知,为企业预留足够的时间进行预防和优化,提升企业的应变能力和竞争力[^3]。 ### AOP 监测技术 AOP(面向切面编程)可以在不修改原有业务代码的情况下,对业务事件进行监测和记录。通过定义切面和通知,可以在方法执行前后、异常抛出等关键点插入监测逻辑。例如,使用 Spring AOP 可以实现对业务方法的调用记录和异常捕获,将监测信息存储到日志或数据库中,并在必要时发送通知。 ```java import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.AfterThrowing; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.springframework.stereotype.Component; @Aspect @Component public class ExceptionLoggingAspect { @AfterThrowing(pointcut = "execution(* com.example.service.*.*(..))", throwing = "ex") public void logException(JoinPoint joinPoint, Exception ex) { String methodName = joinPoint.getSignature().getName(); System.out.println("方法 " + methodName + " 抛出异常:" + ex.getMessage()); // 可以在这里添加通知逻辑,如发送邮件、短信等 } } ``` ### 分布式链路追踪技术 在微服务架构中,分布式链路追踪技术(如 Jaeger、Zipkin)可以帮助跟踪请求在各个服务之间的调用路径和执行时间。通过收集和分析链路数据,可以发现服务调用中的性能瓶颈和异常情况。当某个服务的响应时间过长或出现错误时,系统可以及时发出通知,帮助开发人员快速定位问题。
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