假若当前有个新的监控要求：业主希望快速将一批主机的某个监控项关联到一张图上来（非grpfunc叠加），即以CPU、MEM、DISK等维度纵向对比这批主机的资源使用情况。很显然，当主机数超过一定量时手工创建会非常枯燥和繁琐，所幸Zabbix提供了API。我们通过分析Zabbix Docs中的图表接口，得知要提供的主机HostID、监控项键值ItemID，使用到的Zagbix Method主要有：User Host HostGroup Item Graph等5种方法。如上图，描述本次批量创建图表的主要脚本逻辑，即先获取Zabbix的身份验证令牌，然后查询主机或主机群获得其HOSTID，接着以HOSTID依次获取指定监控键值ID加入列表池，***一次性请求进行图表创建。Zabbix具有足够的灵活性和通用性，可以全栈监控从硬件层到比较上层业务服务的整个IT基础架构。企业级zabbix有服务保证吗
对于大部分监控项而言，随着时间流逝，监控数据会快速地脱离Zabbix server的使用范围，进入冷数据区。虽然冷数据脱离了Zabbix server的使用范围，但是Zabbix仍然不能对冷数据进行离线化，因为前端UI和网络API需要访问这些冷数据，这些访问一般***于少量监控项的读取。从Zabbix server的角度来说，对于任一特定监控项，数据的热区和冷区分界线是固定的，并且热区的数据量相对于冷数据要小得多。如果使用mysql来存储监控数据，由于索引的存在，数据的写入性能会随着存储规模的增加而降低，查询性能也是一样。因此，控制数据规模成为解决数据库访问性能的关键。如果将热数据和冷数据分开存储，并且在需要时让数据在两者之间进行流动，则对于Zabbix server而言，可以**降低数据规模。如果进一步考虑如何实现热数据表的**小化，就需要建立一种动态机制，每次修改触发器表达式后按照触发器的数据需求量在冷热数据之间进行双向调整。哪里有zabbix行业Zabbix6.2惊喜发布!特别优化中大型环境部署的性能!
综合来看，Zabbix 的成熟度更高，上手更快，但更好的集成导致灵活性较差，问题更大是，监控数据的复杂度增加后，Zabbix 做进一步定制难度很高，即使做好了定制，也没法利用之前收集到的数据了（关系型数据库造成的问题）。目前很多zabbix监控的企业案例，要想再度升华zabbix可用性，基本都是找成熟的zabbix开发公司定制，比如乐维软件或者直接找zabbix官方购买定制服务。Prometheus 基本上是正相反，上手难度大一些，但由于定制灵活度高，数据也有更多的聚合可能，起步后的使用难度远小于 Zabbix。但如果已经对传统监控系统有技术积累的话，还是要谨慎考虑更换监控。
Zabbix官方提供各平台发行版的安装包，并提供虚拟化容器镜像。提供RHEL8、CentOS8、OracleLinux、Debian、SUSE、Ubuntu、Raspbian、AlmaLinux、RockyLinux等Linux发行版。
为了升级到Zabbix6.2，需要升级包并下载并安装新的Zabbix组件包（Zabbix服务器、代理、前端和其他Zabbix组件）。当启动ZabbixServer时，会执行自动数据库架构升级。Zabbix代理向后兼容；因此，不需要安装新的代理版本。如果需要，可以稍后再做。对于容器化部署的实例，只需拉取Zabbix组件镜像，并部署。一旦Zabbix服务器容器连接到后端数据库，将自动执行数据库升级。 zabbix支持CyberArk vault进行机密存储，确保安全。
各个大厂都有提供相关监控产品，比如说微软的SCOM，IBM的Tivoli，华为的Esight，HP的BSM等，如果环境都是单一的某一家厂家的产品，用该厂家提供的监控工具肯定是合适的，笔者就曾经深度使用过SCOM，2005年还叫MOM，是SystemCenter中的一个套件，这个产品对于微软周边的产品如AD、Exchange、Windows、SQLServer、SharePoint、Lync等监控非常深入，同时微软官方还提供了相关故障知识库，报表也做得非常不错。但是，如果拿SCOM去监控Linux、AIX、Oracle或者网络通讯设备就显得不合适了。Zabbix很好地平衡了监控的深度和广度，而且源于开源的力量，在全球用户的持续贡献下，他的深度和广度是在持续不断地延展的。在所有Zabbix Agent配置文件中的Server和ServerActive参数中列出Zabbix Server集群节点信息;zabbix 6.2怎样监控k8s
成熟企业级开源监控解决方案Zabbix6.2关键功能实战。企业级zabbix有服务保证吗
假设有一个监控系统存在100万个监控项，30万个触发器，nvps值为一万，意味着每秒需要处理1万个值，而每处理1个值都需要从100万个监控项中找到所对应的item状态信息。同样地，在计算触发器时也需要从大量触发器中查找目标。对于这一查找问题，Zabbix通过哈希表结构来解决，也就是，以itemid、hostid、triggerid等作为键，构建哈希表来组织这些需要频繁查找的数据。哈希表结构存在于配置缓存、历史缓存、历史索引缓存、值缓存valuecache和趋势缓存中，配置信息缓存中的哈希表主要是解决刚才说的频繁查找大规模元数据的问题。历史缓存和历史索引缓存中也使用了哈希表，当有大量的监控数据来不及处理时，可以先放到历史缓存的哈希表中，等待historysyncer进程处理。由于使用了哈希表，即使有大量监控项的数据进入缓存，historysyncer进程仍然可以以固定的时间复杂度来查找这些数据。企业级zabbix有服务保证吗
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