抛砖引玉--批量建立nagios配置文件

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批量建立nagios配置文件:
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# Purpose: 批量建立nagios配置文件
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# USER          YYYY-MM-DD – ACTION
# Oldboy        2010-06-09 – Created
# QQ:31333741   老男孩       mail:31333741@qq.com
# 网站运维专家QQ群欢迎你!群号: 37081784 (进群务必先看公告)

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     好多兄弟们都说nagios配置麻烦,都来问过我如何管理,为了提高解答效率,所以这里统一总结下,供大家参考。呵呵。
这是 以前的一个例子,抛砖引玉下,你可以拓展做成菜单式等更详细的配置,如果你足够努力,可以做到一键 部署几百
台服务器的服务监控,是没有问题的(包括host.cfg,service.cfg等),如果配置支持目录就更简单了。。欢迎随时交流。

1.建立 机器名和IP对应列表

cat >host.list <<EOFoldboy
oldboyVM-001 192.168.1.1
oldboyVM-002 192.168.1.2
oldboyVM-003 192.168.1.3
oldboyVM-004 192.168.1.4
EOFoldboy
#提示:上面列表可以手工编辑或者脚本批量去取


2.批量生成 nagios host配置文件
rm -f new.host
exec <host.list
while read line
do
 echo 'define host {' >>new.host
 echo '        use                     linux-server' >>new.host
 echo "        host_name               `echo $line|awk '{print $1}'`" >>new.host
 echo "        alias                   `echo $line|awk '{print $1}'` " >>new.host
 echo "        address                 `echo $line|awk '{print $2}'` " >>new.host
 echo "}" >>new.host
done

3.最终host内容
$ cat new.host
define host {
        use                     linux-server
        host_name               oldboyVM-001
        alias                   oldboyVM-001
        address                 192.168.1.1
}
define host {
        use                     linux-server
        host_name               oldboyVM-002
        alias                   oldboyVM-002
        address                 192.168.1.2
}
define host {
        use                     linux-server
        host_name               oldboyVM-003
        alias                   oldboyVM-003
        address                 192.168.1.3
}
define host {
        use                     linux-server
        host_name               oldboyVM-004
        alias                   oldboyVM-004
        address                 192.168.1.4
}
 

本文出自 “老男孩的linux博客” 博客,请务必保留此出处http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/476889

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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