《控件》专题

为了全面了解系统状态以及用户使用情况，Talos提供了比较完善的Counter系统，Counter系统设计的初衷为了了解以下方面的信息： 系统性能、负载状况；例如latency，qps等 数据存储情况；例如Topic数据量，Partition当前的offset range情况: [start, end] 数据消费情况；例如consumer group消费记录的checkpoint，消费数据堆积情况

控制器层负责处理传入的请求, 并返回对客户端的响应。 为了创建一个基本的控制器，我们必须使用装饰器。多亏了他们，Nest 知道如何将控制器映射到相应的路由。 cats.controller.ts import { Controller, Get } from '@nestjs/common'; @Controller('cats') export class CatsController {

Tsar 介绍 Tsar是淘宝的一个用来收集服务器系统和应用信息的采集报告工具，如收集服务器的系统信息（cpu，mem等），以及应用数据，收集到的数据存储在服务器磁盘上，可以随时查询历史信息，也可以将数据发送到nagios报警。 Tsar能够比较方便的增加模块，只需要按照tsar的要求编写数据的采集函数和展现函数，就可以把自定义的模块加入到tsar中 Tsar 安装 开源版 #git clone

监控统计界面入口 控制台->结构化存储->下图中的“统计监控”按钮 监控统计指标 监控统计支持观测表的各项指标，目前支持（监控界面从上至下)： 允许读/拒绝读 允许写/拒绝写 操作成功/操作失败 读吞吐/读延迟 写吞吐/写延迟 增量吞吐/增量延迟 删除吞吐/删除延迟 扫描吞吐/扫描延迟 批处理吞吐/批处理延迟 监控统计单位 SDS的“监控统计”采用的是指数加权移动平均法(EWMA)，目前有一下两种

控制器定义 控制器文件通常放在application/module/controller下面，类名和文件名保持大小写一致，并采用驼峰命名（首字母大写）。 一个典型的控制器类定义如下： <?php namespace app\index\controller; use think\Controller; class Index extends Controller { public fu

访问控制器 ThinkPHP引入了分层控制器的概念，通过URL访问的控制器为访问控制器层（Controller）或者主控制器，访问控制器是由\think\App类负责调用和实例化的，无需手动实例化。 URL解析和路由后，会把当前的URL地址解析到 [ 模块/控制器/操作 ]，其实也就是执行某个控制器类的某个操作方法，下面是一个示例： <?php namespace app\index\contro

配置控制台 您可以在 config/kibana.yml 文件中添加以下配置： console.enabled 默认: true 。设置为 false 以禁用控制台。切换此配置将导致服务器在下次启动时重新生成资源，这可能会造成页面开始服务之前有些延迟。

资源控制器 资源控制器可以让你轻松的创建RESTFul资源控制器，可以通过命令行生成需要的资源控制器，例如： // 生成index模块的Blog资源控制器 php think make:controller index/Blog 或者使用完整的命名空间生成 php think make:controller app\index\controller\Blog 然后你只需要为资源控制器注册一个资源路

大屏监控用于管理员对客服团队的业务数据，目前访客情况和坐席的工作状态进行一个实时的屏幕投放和监控。 8.1 大屏模块权限 大屏监控模块的权限针对不同版本的超级管理员开放： 1、在线旗舰和企业版+呼叫版本---在线监控、呼叫监控 2、在线旗舰和企业版---在线监控 3、呼叫版本----呼叫监控 8.2 默认大屏 进入大屏监控模块，根据权限系统默认展示在线大屏

falcon-vsphere 这是一个适用于Open-Falcon的，用于监控Vsphere及由Vsphere监管的所有esxi性能指标的agent。地址:https://github.com/tpinellia/vsphere 一.特性 支持多vsphere同时采集 支持vsphere与esxi监控项归并/拆分,支持自定义endpoint或监控项头部 esxi监控项包含基础跟扩展监控两类，扩展监

在数据采集一节中我们介绍了常见的监控数据源。open-falcon作为一个监控框架，可以去采集任何系统的监控指标数据，只要将监控数据组织为open-falcon规范的格式就OK了。 docker container的数据采集可以通过micadvisor_open来做。 工作原理 micadvisor-open是基于open-falcon的docker容器资源监控插件，监控容器的cpu、内存、dis

在数据采集一节中我们介绍了常见的监控数据源。open-falcon作为一个监控框架，可以去采集任何系统的监控指标数据，只要将监控数据组织为open-falcon规范的格式就OK了。 Windows主机的运行指标的采集，可以写Python脚本，通过windows的计划任务来每分钟执行采集各项运行指标，包括内存占用、CPU使用、磁盘使用量、网卡流量等。 可以直接使用以下 window 监控程序进行 w

在数据采集一节中我们介绍了常见的监控数据源。open-falcon作为一个监控框架，可以去采集任何系统的监控指标数据，只要将监控数据组织为open-falcon规范的格式就OK了。 交换机设备的运行指标的采集，可以写脚本，通过SNMP协议来采集交换机的各项运行指标，包括内存占用、CPU使用、流量、ping延时等。 可以直接使用 swcollector 来实现对交换机设备的监控指标采集。 工作原理

在以前，我们发展工程还未服务化的时候，我们可能只单单关注单个请求的耗时等基本指标，对其作出优化或者业务上的调整，其内容往往也只是一人从顶到底，一人即可了解其中的逻辑层次。但随着服务化的到来以及业务逻辑愈来愈复杂，一个前端 web 层的请求需要调用很多服务才可以完成一次请求，当请求变的比较慢或者发生故障，我们很难看出是哪个服务或者哪台机器发生的问题，所以需要一个调用链的监控，来快速复现出完整的请求链