zabbix监控平台

本文介绍了Zabbix监控平台的主动模式与被动模式的区别,适用于不同规模的监控需求。详细讲解了如何添加监控主机、自定义模板以及处理图形中的乱码问题。此外,还提到了自动发现功能的配置,以便自动监控服务器的各个组件。

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主动模式与被动模式

  • 主动模式和被动模式的针对对象是客户端。

  • 主动模式是指客户端会主动把监控数据汇报给服务端,服务端只负责接收即可。

  • 定义完监控项目后,就会去采集相关的数据,比如CPU使用率,磁盘I/O等,固定时间(监控中心定义)把数据上报给服务端,服务端会把数据存储在数据库对应的表里。

  • 被动模式是指服务端会主动客户端获取监控项目数据,客服端被动地接收连接,并把监控信息传递给服务端,时间间隔也是在监控中心定义的。

  • 当客户端数量非常多时,建议使用主动模式,这样可以降低服务端的压力。

  • 服务端有公网ip,而客户端就只有内网ip,但是可以连外网,这种情况就必须使用主动模式了 。

    • 公司体量不是很大的话(几十或者几百台服务器),那么主动模式与被动模式都是可以使用的。

添加监控主机

  • 添加主机就是把被监控的主机加入到监控中心,这样就可以监控它的一些项目了,比如监控cpu、内存、磁盘和网络等。
    1 . 在浏览器中去访问服务端的IP进去监控中心,添加主机前需要先添加一个主机组,依次点击:配置 → 主机群组 → 创建主机群组 → 设置组名
    这里写图片描述
    2 . 创建主机

这里写图片描述
应用集 :就是监控项目的集合,比如CPU相关的应用集、内存相关的应用集,应用集里面有具体的监控项。
监控项 :就是要监控的项目,比如内存、CPU使用率等
触发器 :是针对某个监控项做告警规则,比如磁盘使用量超过80%就触发了告警机制,然后就告警。(级别:未分类、信息、警告、一般严重、严重、灾难)
图形:就是图形显示
自动发现 :是zabbix特有的一个机制,它会自动地去发现服务器上的监控项目,比如网卡就可以自动发现网卡设备并监控起来。
Web场景:可以去监控指定网站的某个URL访问是否正常,比如状态码是否为200,或者访问时间是否超过了某个设定的时间段。


添加自定义模板

  • 需求: 当添加一些具有某些个性化监控项目的的服务器时,这些项目就可以自定义到一个模板中,方便给后续新增主机添加监控项目。
  • 添加:

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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