Windows虚拟化资源监控的实现方案

Windows虚拟化资源监控全面实现方案
一、核心监控工具与技术

原生监控工具‌:

性能监视器(Perfmon)‌:提供400+计数器,支持CPU/内存/磁盘/网络等关键指标监控
资源监视器(Resmon)‌:实时显示进程级资源占用,识别资源冲突与瓶颈
任务管理器‌:快速查看基础资源使用情况,支持GPU监控

虚拟化专用工具‌:

Hyper-V管理器‌:内置CPU/内存/网络/存储监控视图,支持实时和历史数据分析
VM监控计数器‌:专用计数器如\Hyper-V Hypervisor Logical Processor监控虚拟CPU调度

第三方解决方案‌:

Prometheus+Windows Exporter‌:开源方案实现指标采集与可视化
Grafana仪表板‌:预置Windows虚拟化监控模板(如Windows Exporter Dashboard 2024)
System Center Operations Manager‌:企业级监控平台,支持Hyper-V深度集成
二、关键监控维度与实施方法
1. CPU资源监控
监控指标‌:虚拟处理器使用率、CPU就绪时间、上下文切换次数
实施方法‌:
powershell
Copy Code
Get-Counter '\Hyper-V Hypervisor Logical Processor(*)\% Total Run Time'

通过Perfmon配置\Processor(*)\% Processor Time计数器
2. 内存监控
监控指标‌:动态内存分配、页面错误率、气球驱动压力
实施方法‌:
使用\Memory\Available MBytes监控主机内存余量
通过\Hyper-V Dynamic Memory VM(*)\Memory Pressure评估VM内存压力
3. 存储I/O监控
监控指标‌:磁盘队列长度、读写延迟、IOPS吞吐量
实施方法‌:
powershell
Copy Code
Get-Counter '\PhysicalDisk(*)\Avg. Disk sec/Read','\PhysicalDisk(*)\Avg. Disk sec/Write'

配置Perfmon日志记录\LogicalDisk(*)\% Free Space
4. 网络监控
监控指标‌:带宽利用率、丢包率、虚拟交换机吞吐量
实施方法‌:
使用\Network Interface(*)\Bytes Total/sec监控流量
通过vSwitch端口统计检测网络拥塞
三、高级监控策略

多层级监控架构‌:

物理层‌:监控主机服务器硬件健康状态
虚拟化层‌:Hyper-V核心组件性能监控
客户机层‌:各VM内部资源使用详情

自动化告警机制‌:

基于PowerShell脚本设置阈值告警
配置SCOM或Prometheus Alertmanager实现多通道通知

性能基线建立‌:

使用Perfmon创建数据收集器集记录典型负载模式
通过Grafana对比历史数据与实时指标
四、最佳实践建议

监控粒度控制‌:

生产环境:关键指标5分钟粒度,核心业务1分钟粒度
故障排查:临时开启秒级监控

关键计数器组合‌:

CPU:\% Processor Time + \Hyper-V Hypervisor Logical Processor\% Total Run Time
内存:\Available MBytes + \Page Faults/sec
存储:\Disk Transfers/sec + \Avg. Disk sec/Transfer

可视化方案选择‌:

轻量级:Perfmon视图+自定义图表
企业级:Grafana仪表板+Prometheus时序数据库

通过组合原生工具与第三方方案,可实现从基础设施到业务应用的端到端虚拟化资源监控体系。建议根据虚拟化规模选择适当方案,小型环境使用Perfmon+PowerScript即可满足,中大型环境推荐采用Prometheus+Grafana全栈方案。

一:SSDT表的hook检测和恢复 ~!~~~ 二:IDT表的hook检测和恢复 ~~~~~~(idt多处理器的恢复没处理,自己机器是单核的,没得搞,不过多核的列举可以) 三:系统加载驱动模块的检测 通过使用一个全局hash表(以DRIVEROBJECT为对象)来使用以下的方法来存储得到的结果,最终显示出来 1.常规的ZwQuerySystemInformation来列举 2通过打开驱动对象目录来列举 3搜索内核空间匹配驱动的特征来列举(这个功能里面我自己的主机一运行就死机,别的机器都没事,手动设置热键来蓝屏都不行,没dump没法分析,哎,郁闷) 4从本驱动的Modulelist开始遍历来列举驱动 四:进程的列举和进程所加载的dll检测 采用以下方法来列举进程: 1ZwQuerySystemInformation参数SystemProcessesAndThreadsInformation来枚举 2进程EPROCESS 结构的Activelist遍历来枚举 3通过解析句柄表来枚举进程 4通过Handletablelisthead枚举进程 5进程创建时都会向csrss来注册,从这个进程里面句柄表来枚举进程 6通过自身进程的HANDLETABLE来枚举进程 7通过EPROCESS的SessionProcessLinks来枚举进程 8通过EPROCESS ---VM---WorkingSetExpansionLinks获取进程 9暴力搜索内存MmSystemRangeStart以上查找PROCESS对象 进程操作: 进程的唤醒和暂停通过获取PsSuspendProcess和PsResumeProcess来操作的 进程结束通过进程空间清0和插入apc。 采用以下方法查找DLL: 1遍历VAD来查找dll 2挂靠到对应的进程查找InLoadOrderLinks来枚举dll 3暴力搜索对应进程空间查找pe特征来枚举dll DLL的操作: Dll的卸载是通过MmUnmapViewOfSection和MmmapViewOfSection(从sdt表中相应函数搜索到的)来实现的(本来想直接清0 dll空间,有时行有时不行)(只要将这个进程的ntdll卸载了,进程就结束了,一个好的杀进程的办法撒,绿色环保无污染),注入dll使用的是插入apc实现的。(注入的dll必须是realse版的。Debug版会出现***错误,全局dll注入貌似也是)插入apc效果不是很好,要有线程有告警状态才执行。 五:线程信息的检测 遍历ThreadList来枚举线程 线程的暂停和唤醒都是通过反汇编获取PsResumeThread和PsSuspendThread直接从r3传来ETHREAD来操作的,通过插入APC来结束线程 六:shadow sdt表的hook检测与恢复 没有采用pdb来解决函数名问题,直接写入xp和03的shandow表函数名(主要是自己的网不稳定,连windbg有时都连不上微软) 七:系统所有的过滤驱动的检测 查看各device下是否挂接有驱动之类的,可直接卸载 八:系统常用回调历程的检测和清除 只检查了PsSetLoadImageNotifyRoutine PsSetCreateThreadNotifyRoutine PsSetCreateProcessNotifyRoutine CmRegisterCallback这几个,至于那个什么shutdown回调不知道是啥玩意,就没搞了,有知道的顺便告诉我下撒,谢谢 九:文件系统fat和ntfs的分发函数检测 直接反汇编fat和ntfs的DriverEntry得到对应的填充分发的偏移,然后和当前已经运行的文件系统的分发相比是否被hook,并附带恢复 十:文件查看功能 自己解析ntfs和fat的结构,来实现列举文件和直接写磁盘删除。附带有普通的删除和发生IRP来删除。不过这里面有点问题,ntfs删除有时把目录给搞坏了,大家凑合着吧, Ntfs网上删除这些操作的代码不多,就是sudami大大的利用ntfs-3g来实现的,看了下,太多了,充满了结构。然后自己对照着系统删除文件时目录的变化来自己实现的。只处理了$BITMAP对应的位清除,父目录的对应文件的索引项的覆盖,删除文件对应的filerecord清0. 另外偷懒时间都没处理,呵呵,y的,一个破时间都都搞好几个字节移来移去的。 十一:常用内核模块钩子的检测和恢复 这里只检测了主要的内核模块nkrnlpa**.exe的.win32k.sys,hal.dll,比对它们的原始文件从而查找eat inline hook,iat hook ,和inline hook。Inline是从TEXT段开始一段位置开始比较的。(有点慢貌似,等待显示扫描完成就好了) 十二:应用层进程所加载dll的钩子 应用层钩子检测和内核模块钩子检测原理一样,不过为了能读写别的进程的空间,并没有使用openprocess去打开进程,而是通过KiattachProcess挂靠到当前进程,然后通过在r0直接读写进程空间的。
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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