shinken troubleshooting

最新推荐文章于 2019-10-17 16:50:00 发布
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本文讨论了使用Puppet部署Shinken时遇到的主机监控混乱问题，包括两个Shinken master导致的web UI不稳定，以及配置错误引起的一个主机接收到多个请求的情况。通过分析，提出了解决方案来稳定监控环境。

shinken的安装于配置 参见 litrin大神的博客 ：http://www.litrin.net/2014/05/13/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E5%B9%B3%E5%8F%B0shinken/


在用puppet推shinken的时候出现过几次这种情况：

web ui中的host，一会少一会多，显示的就是shinken监控的hosts一会是这些，一会是那些

几次troubleshooting下来发现有个共同的特点就是 一台装有shinken client的host接受到好几个master的poller发来的请求

第一次是装了2个shinken master，导致web ui不稳定

第二次是在shinken-specific.cfg中出现2个ip相同但是名字不同的Poller Scheduler定义，导致一台机器收到2个请求，就会发生混乱

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边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
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边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
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Shinken监控配置与性能优化指南
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