zabbix监控部署(添加,自动发现,自动注册)

【二】Zabbix的自动发现与自动注册 往后余生,不光风雪是你,风骚也给你。 阅读详情

1、环境:

解析:每个主机都有对方的解析

server1:172.25.17.101zabbix监控部署主机
server2:172.25.17.102agent客户端
server4:172.25.17.104agent客户端

 

 

 

2、server1部署

1、安装软件
yum install \
    zabbix-server-mysql-4.0.5-1.el7.x86_64.rpm \
    mariadb-server \
    zabbix-web-mysql-4.0.5-1.el7.noarch.rpm \
    zabbix-web-4.0.5-1.el7.noarch.rpm \
    php-mbstring-5.4.16-42.el7.x86_64.rpm \
    php-bcmath-5.4.16-42.el7.x86_64.rpm -y
前三个必须安装,后三个解决依赖性关系
收集信息用的
    yum install zabbix-agent-4.0.5-1.el7.x86_64.rpm -y    
图形化管理:
    yum install httpd -y
2、数据库配置
数据库初始化:
    systemctl start mysqld
    systemctl enable mysqld
    mysql_secure_installation
建库zabbix
    create database zabbix character set utf8 collate utf8_bin;
创建zabbix用户并授权
    grant all privileges on zabbix.* to zabbix@localhost identified by 'westos';
导入zabbix数据
    zcat /usr/share/doc/zabbix-server-mysql-4.0.5/creat.sql.gz | mysql zabbix -p
    输入密码,开始导入,需要较长时间,耐心等待
登陆数据库,查看数据是否同步
    mysql -uroot -p
    show databases;
    use zabbix;
    show tables;    可以看到很多表
3、zabbix-server配置
vim /etc/zabbix/zabbix_server.conf
    #和数据库配置时设置的参数保持一致
    DBName=zabbix
    DNUser=zabbix
    DBPassword=westos
systemctl start zabbix-server
systemctl enable zabbix-server
ps ax | grep zabbix    查看进程是否开启
vim /etc/httpd/conf.d/zabbix.conf
    php_value date.timezone Asia/Shanghai    时区改为这个,去掉注释,否则图形化监控的时候会出错

systemctl start httpd
systemctl enable httpd

3、server2部署

下载agent,收集信息
    yum install -y zabbix-agent-4.0.5-1.el7.x86_64.rpm
配置agent:
    vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
        Server=172.25.17.101        监控ip
        ServerActive=172.25.17.101
        Hostname=server2
    systemctl start zabbix-agent
    systemctl enable zabbix-agent

4、浏览器部署

访问:http://172.25.17.101/zabbix,按照流程走,默认登陆用户为Admin,密码为zabbix

登陆成功的界面

5、图形化管理zabbix-server

zabbix信息采集方式:(agent,jmx,ipmi,snmp)
agent(收集信息)->pollers(触发器)->items(监控项)->thigger(触发器)->events(事件)->action(动作)->alert(报警)->media(传送媒介)
一般情况下items里边的内容会很多,会直接导入template
template里边包含:graph,thrigger,items...
host可以加入hostgroup,可以直接链接template,也可以设置为维护状态,不报警

1)、添加主机

配置-->主机(右上选择创建主机)-->输入主机名称,选择群组或者直接链接模版,在最下边选择添加

2)、自动发现

配置-->动作-->启用Auto discovery

配置-->自动发现-->进去local network-->更改ip范围,更新时间-->启用local network

server4配置

安装agent:
    yum install zabbix-agent-4.0.5-1.el7.x86_64.rpm -y
修改配置:
    vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
        Server=172.25.17.101
        ServerActive=172.25.17.101
        Hostname=server4
    systemctl start zabbix-agent
报错如下:
    2482:20190802:030312.897 cannot set resource limit: [13] Permission denied
    2482:20190802:030312.897 cannot disable core dump, exiting...
    2485:20190802:030323.147 Starting Zabbix Agent [server4]. Zabbix 4.0.5 (revisi
解决方法:
    将selinux设置为disabled模式
    /etc/sysconfig/selinux
启动服务
    systemctl start zabbix-agent
    systemctl enable zabbix-agent

在浏览器(配置-->主机)刷新,等待出结果

3)、自动注册

删除自动发现的节点server4,停用local network和Auto discorvery

动作选择自动注册,并创建动作

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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6、API借口管理zabbix-server

获取token
curl -s -X POST -H 'Content-Type:application/json' -d '
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "user.login",
    "params": {
        "user": "Admin",
        "password": "zabbix"
    },
    "id": 1,
    "auth": null
}' http://172.25.17.101/zabbix/api_jsonrpc.php | python -m json.tool

执行结果:
{
    "id": 1,
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": "5e1a8acbb1460f92a33659eca1ebe3cb"
}
获取zabbix监控的主机和主机id
curl -s -X POST -H 'Content-Type:application/json' -d '
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "host.get",
    "params": {
        "output": ["host"]
    },
    "auth": "5e1a8acbb1460f92a33659eca1ebe3cb",
    "id": 1
}' http://172.25.17.101/zabbix/api_jsonrpc.php | python -m json.tool 格式化输出
运行结果:
{
    "id": 1,
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": [
        {
            "host": "server2",
            "hostid": "10265"
        },
        {
            "host": "Zabbix server",
            "hostid": "10266"
        }
    ]
}

 

创建主机

curl -s -X POST -H 'Content-Type:application/json' -d '
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "host.create",
    "params": {
        "host": "server6.example.com",
        "interfaces": [
            {
                "type": 1,
                "main": 1,
                "useip": 1,
                "ip": "172.25.17.103",
                "dns": "",
                "port": "10050"
            }
        ],
        "groups": [
            {
                "groupid": "2"    在浏览器选择(配置->主机群组->选择要加入的群组,url中会有组id)
            }
        ],
        "templates": [
            {
                "templateid": "10110" 在浏览器中选择(配置->模版->选择要用的模版,url中会有模版)
            }
        ]
    },
    "auth": "9c9e60d2752e9b70e96a3a3c6adaba94",        执行获取token的脚本,会获取到token
    "id": 1
}' http://172.25.17.101/zabbix/api_jsonrpc.php | python -m json.tool
删除主机
curl -s -X POST -H 'Content-Type:application/json' -d '
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "host.delete",
    "params": [
        "10112"         hostid号
    ],
    "auth": "9c9e60d2752e9b70e96a3a3c6adaba94", token数值
    "id": 1
}' http://172.25.27.101/zabbix/api_jsonrpc.php | python -m json.tool

 

 

 

 

 

易智联LM401模块学习(四)——双串口收发 串口的发送和接受有三种方式,分别是阻塞发送和接收(轮询)、中断方式发送和接收、DMA方式发送和接收。这里我使用阻塞+中断的方式实现双串口通信。简单的串口收发。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Zabbix

一、zabbix定义zabbix(音同 zæbix)是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。zabbix能监视各种网络参数,保证服务器系统的安全运营;并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。zabbix由2部分构成,zabbix server与可选组件zabbix agent。zabbix server可以通过SNMP,zabbix ...

Wk_yyy的博客 1万+

企业级分布式监控zabbix(3)——在zabbix的web界面中添加agent被监控端(手动添加+自动发现+自动注册)

文章目录1.在server2和server3上面下载并配置zabbix-agent服务2.在浏览器zabbix的web界面中(server1)添加被监控的主机server2(agent)2.1.`手动添加`2.2.`自动发现`2.3.`自动注册` 1.在server2和server3上面下载并配置zabbix-agent服务 监控首先要安装被监控的服务zabbix-agent 只有server2和server3上都安装了zabbix-agent这个服务之后server1才可以对server2和server3

weixin_21583810的博客 309

Zabbix——部署Zabbix监控平台(内含添加监控的三种方式)

一.什么是zabbix Zabbix简介: zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 zabbix能监视各种网络参数,保证服务器系统的安全运营;并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。 zabbix由zabbix server与可选组件zabbix agent两部门组成。 zabbix server可以通过...

试试看吧。 1813

Zabbix监控原理及架构

前言: 什么是Zabbix? Zabbix是一个用于网络,操作系统和应用程序的开源监控软件,它旨在监视和跟踪各种网络服务, 服务器和其他硬件的状态。 为什么需要对各类系统运行进行监控? 当系统构建时的正常流程中,通常是不允许未被监控的系统或应用上线的,因为 来被监控的系统存在不可预知性,故障未知等不确定因素,且无法及时被发现并 排除的,这时整个架构或系统来说都是非常大的风险因患...

weixin_43831670的博客 5067

zabbix(2)添加agent监控端

首先在server2,3上安装agent [root@server2 ~]# yum install zabbix-agent.x86_64 -y [root@server3 ~]# yum install zabbix-agent.x86_64 -y 配置文件 [root@server2 ~]# vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf Server=192.168...

passnetY的博客 526

Linux系统——Zabbix监控

Zabbix概述(简介、监控原理、组成部分Server和Agent、主要特点、运行机制、监控对象、监控模式、Zabbix程序、Zabbix架构(Server-Client、Server-Proxy-Client、Master-Node-Client))、Zabbix的Server和Agent安装部署、在Web页面的操作(自动发现、自动注册、代理服务器)、SNMP监控模式

一坨小橙子的博客 5218
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