信创环境经典版SuperMap iManager监控外部SuperMap iServer资源失败,无法监控目标GIS服务器CPU与内存使用情况

本文档记录了在银河麒麟Kylin V10操作系统上,搭载鲲鹏920 CPU的环境中,SuperMapiServer 10.2.0在安装SuperMapiManager 10.2.1经典版后,监控外部GIS服务器出现的问题。问题表现为Zabbix监控脚本安装失败,导致无法查看CPU和内存监控。经过检查发现缺少Zabbix依赖库,通过安装缺失库、卸载并重新安装Zabbix解决此问题,最终成功实现监控功能。

一、问题环境

  • 操作系统:银河麒麟kylin V10
  • CPU:鲲鹏920
  • SuperMap iServer 10.2.0
  • SuperMap iManager 10.2.1

二、现象

部署完经典版SuperMap iManager 10.2.1,添加外部GIS服务器(SuperMap iServer)后,安装监控脚本后无法查看所监控GIS服务器的CPU和内存。

三、排错&解决步骤

3.1 访问经典版SuperMap iManager Zabbix UI(88端口),用户名、密码:Admin/zHlmUoU5Zak8

发现有如下报错信息,怀疑监控脚本没有完成安装导致。
zabbix报错信息

3.2 查看SuperMap iServer 安装监控脚本时详细信息,发现有报错信息

监控安装报错

3.3 查看SuperMap iServer 机器 Zabbix 进程发现也没有

ps -ef | grep zabbix 

### 适用于国产化服务器资源监控工具 针对用户的实际需求——查找适合于国产化的服务器资源监控工具,并能查看近一个月的资源使用情况,可以推荐以下方案: #### 工具一:监控监控易是一款由美时代自主研发的分布式、一体化数据采集洞察管理平台。该工具具有全国产化特点,专注于解决ITOT领域的监控难题[^2]。其核心功能包括但限于设备管理、网络管理以及业务管理等模块。通过内置的历史数据分析能力,用户能够轻松获取过去一段时间内的资源使用趋势图,满足查看近一个月资源使用情况的要求。 此外,由于采用了多TS架构设计,即使面对大规模数据中心环境下的复杂场景,也能保持较高的稳定性效率。这使得它非常适合应用于强调自主可控性的环境中。 #### 工具二:TDSQL MySQL版配套监控设施 虽然TDSQL MySQL版主要定位为一款分布式的数据库解决方案,但它同样提供了完善的智能化运维体系作为补充,其中包括了全面的监控告警机制[^4]。借助这些组件,管理员仅可以实时掌握当前系统的健康状态,还可以追溯过往任意时间段(比如最近三十天)的各项指标变化轨迹。 对于那些已经或将要引入腾讯系产品的机构而言,在现有基础上扩展至整个基础设施层面上的整体可观测性建设将会变得更加简便快捷;而且得益于厂商长期积累的技术优势及其持续优化的努力成果,最终呈现出的服务质量也相对更有保障一些[^4]。 #### 推荐理由总结 无论是选择像「监控易」这样专门面向综合型运营管理需求而生的产品还是依托诸如「TDSQL MySQL 版本」自带的强大辅助功能集来达成目标都各有千秋。前者凭借丰富的插件生态链覆盖范围广且灵活性强,后者则因为紧密贴合具体应用场景从而降低了额外学习成本的同时提高了兼容匹配度。两者均能满足对环境下长时间跨度统计分析任务的支持诉求。 ```python import datetime def get_resource_usage(start_date, end_date): """ 获取指定日期范围内资源使用的模拟函数 参数: start_date (datetime): 开始日期 end_date (datetime): 结束日期 返回: list: 每日资源利用率列表 """ usage_data = [] current_date = start_date while current_date <= end_date: # 假设每天随机生成一个0到1之间的浮点数值表示当天CPU平均占用率 daily_usage = round(random.uniform(0, 1), 2) usage_data.append((current_date.strftime("%Y-%m-%d"), daily_usage)) current_date += timedelta(days=1) return usage_data if __name__ == "__main__": one_month_ago = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=30) today = datetime.datetime.today() resource_usages = get_resource_usage(one_month_ago, today) print(resource_usages[:5]) # 输出前五条记录用于验证逻辑正确性 ``` 以上代码片段展示了一个简单的Python脚本来演示如何提取某段时间区间内每日的资源利用状况样本数据集合过程。当然实际情况当中可能涉及更多维度考量因素以及更加复杂的算法模型计算方法论支撑起精确的结果产出链条。
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