<转>Nagios安装及配置

本文详细介绍了Nagios监控系统的安装步骤,包括下载安装包、建立用户、安装配置Nagios及其插件、配置Web接口等内容,帮助读者快速上手。
下面我们来说说如何安装Nagios。

1。 下载安装包

可以在 http://www.nagios.org/download 下载到最新的Nagios Core, Nagios plugin安装包。



2。 建立用户



切换到root用户

/usr/sbin/useradd nagios

passwd nagios

创建一个用户组名为nagcmd 用于从Web接口执行外部命令。将nagios用户和apache用户都加到这个组中。

/usr/sbin/groupadd nagcmd
/usr/sbin/usermod -G nagcmd nagios
/usr/sbin/usermod -G nagcmd apache



3。 安装Nagios



tar xzf nagios-3.0.6.tar.gz
cd nagios-3.0.6.tar.gz
运行Nagios配置脚本并使用先前开设的用户及用户组:

./configure --with-command-group=nagcmd

编译Nagios程序包源码

make all -j8

make install
make install-init
make install-config
make install-commandmode

make install-webconf      #安装Nagios的WEB配置文件到Apache的conf.d目录下

4。 安装Nagios plugin

./configure --with-nagios-user=nagios --with-nagios-group=nagios -prefix=/usr/local/nagios

make -j8

make install

5。 基本配置

配置文件默认位置/usr/local/nagios/etc,只需要做简单修改就可以体验到Nagios啦。

修改/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg,更改email地址nagiosadmin 的联系人定义信息中的EMail信息为你的EMail信息以接收报警内容.(确认你的系统可以发送邮件到相应的接收者)
6。 配置Web接口

创建一个nagiosadmin 的用户用于Nagios的WEB接口登录。记下你所设置的登录口令,一会儿你会用到它。
htpasswd -c /usr/local/nagios/etc/htpasswd.users nagiosadmin
重启Apache服务以使设置生效。
service httpd restart

7。 启动Nagios

chkconfig --add nagios
chkconfig nagios on
service nagios start

这是你可以访问http://localhost/nagios,就可以看到Nagios啦哈哈。





Nagios安装过程中可能还需要其他的一些文件,比如apache。。。。我是在安装了Ganglia的系统上接着安装了Nagios。所以如果你的系统在安装Nagios的时候提示需要某些dependency,那么需要按照提示去做了:)

我在实际安装过程中遇到的最麻烦的问题是:
1。无法启动nagios,在系统log中发现提示无法创建/usr/local/nagios/var/rw/nagios.cmd。我发现没有rw目录。。。我创建了rw目录,并且将其owner改为nagios:nagcmd,权限改为drw-rw----。悲剧的是该错误提示仍然存在。最后我直接将其权限改为drw-rw-rw-。能够工作了,但是root cause我还没有找到。
2。类似的错误。在Nagios上察看log的时候,提示没有相应处理/usr/local/nagios/var/archives的权限。解决方法如上。

总的来说,安装过程比较顺利嘿嘿,运行后如下:
 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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