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Monitoring
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+ | 监控一直是运维的核心工作,运维工程师们花费了大量时间和精力在监控配置、服务检查、问题定位、决策止损等工作;随着大数据和机器学习的兴起,我们觉得这些技术也能为运维监控所用,希望借此为运维工程师解放更多的时间和精力;本次课程将会主要介绍在大数据智能化监控方向(异常自动检测、数据可视化展现、问题分析定位等)的一系列探索。 | ||
+ | *智能运维监控的背景(一) | ||
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+ | *[http://www.vpsee.com/2015/03/a-modern-monitoring-system-built-with-grafana-collected-influxdb/ 使用 Grafana+collectd+InfluxDB 打造现代监控系统] | ||
+ | *[http://techo-ecco.com/blog/monitoring-apache-hadoop-cassandra-and-zookeeper-using-graphite-and-jmxtrans/ Monitoring Apache Hadoop, Cassandra and Zookeeper using Graphite and JMXTrans] | ||
+ | *[https://www.gitbook.com/book/tvvo/cloud-insight-docs/details Cloud Insight 文档中心] | ||
+ | *[http://docs-ci.oneapm.com/ 用 Cloud Insight 监控一切!] | ||
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2020年12月11日 (五) 09:24的最后版本
- Network Monitoring
- System Monitoring
- Website Monitoring
更多信息:IT management
[编辑] 项目
- Prometheus - Go 语言开发
- Netdata
[编辑] 培训
监控一直是运维的核心工作,运维工程师们花费了大量时间和精力在监控配置、服务检查、问题定位、决策止损等工作;随着大数据和机器学习的兴起,我们觉得这些技术也能为运维监控所用,希望借此为运维工程师解放更多的时间和精力;本次课程将会主要介绍在大数据智能化监控方向(异常自动检测、数据可视化展现、问题分析定位等)的一系列探索。
- 智能运维监控的背景(一)
- 数据采集与处理(二)
- 异常自动检测(三)
- 异常处理办法(四)
- 多指标关联分析(五)
- 数据可视化(六)
- 多维数据分析(七)
- 事件流图与服务视图(八)
- 智能监控的未来(九)
[编辑] 链接
- 使用 Grafana+collectd+InfluxDB 打造现代监控系统
- Monitoring Apache Hadoop, Cassandra and Zookeeper using Graphite and JMXTrans
- Cloud Insight 文档中心
- 用 Cloud Insight 监控一切!
- The Updated List of Website Monitoring Services
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