Zabbix在进行监控时，zabbix客户端要安装在被监控设备上，负责定期收集数据，并将其发送给zabbix服务端；zabbix服务端要安装在监控设备上，其将zabbix客户端发送的数据存储的数据库中，zabbixweb根据数据在前端进行展示和绘图。zabbix的数据收集分为两种模式：1、主动模式zabbix客户端主动向zabbixserver请求监控项列表，并主动将监控项内需要的数据提交给zabbixserver。2、被动模式zabbixserver向agent请求获取监控项的数据，zabbixagent返回数据。由此可以看出zabbix的主动和被动模式是以zabbxi客户端为基准的。Zabbix 在一位企业老运维人员眼中,究竟是怎样的存在?时代zabbix建议
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。品质zabbix联系方式太硬核!Zabbix、Prometheus等5种监控工具总结！
使用Prometheus告警功能，需要安装Alertmanager。这是因为Prometheus的警报分为两部分。首先，您在Prometheus服务中定义告警规则，它将告警发送到Alertmanager。然后Alertmanager通过降噪、抑制、聚合和发送通知来管理这些告警。Alertmanager将类似性质的告警聚合，以避免重复。当许多系统同时发生故障时，这在较大的事故中特别有用。与可视化的情况一样，Zabbix具有内置的告警功能。使用Zabbix，可以使用许多不同的渠道和选项将事件的发生通知负责人员。Zabbix告警系统允许以不同的方式管理事件：发送消息、执行远程命令、根据用户定义的服务级别升级问题等等。还可以通过选择要包含的信息（例如日期、时间、主机名、项目的值、触发器的值、主机配置文件、升级历史记录等）来发送指定的人员。
Prometheus为其用户提供强大的查询语言、存储和可视化功能。它可以实时采集指标并将它们记录在时间序列数据库中。Prometheus 提供了一个多维数据模型，允许按名称或标签定义指标，以将它们标识为***时间序列的一部分。它是用 Go 编写的，源代码可在 GitHub 上获得。作为一个开源项目，Prometheus 拥有***的社区支持，全球有很多使用者。
Zabbix 可以监控网络、服务器、应用程序、虚拟机和云服务等。可以收集指标、检测问题、可视化、发送通知。Zabbix 有一个 Web 界面，可以提供所有统计数据、可视化和参数设置。Zabbix 本身不存储数据，但它可以使用常用的数据库。Zabbix 的后端是用 C 编写的，而 Web 前端是用 PHP 编写的。 成熟企业级开源监控解决方案Zabbix6.2关键功能实战。
江苏纵目信息科技有限公司是一家自动化运维及物联网基础平台软件制造商，长期深耕基于Zabbix的产品化二开及行业应用服务。基于Zabbix企业级深度二开，发布有IT运维监控平台商业软件Argus，面向私有化及混合云数据中心提供***多层次的统一监控和运维管理。开源物联网平台的ZeusIoT，以全球**基于Zabbix的物联网分布式数据采集架构，集设备数据采集、存储、分析、观测为一体，致力于让设备接入和数据处理变得开箱即用，使物联网企业得以聚焦行业应用开发，极大的缩短物联网系统的开发周期。Zabbix 应用常见问题和故障解决方法！信息化zabbix共同合作
高可用性功能是否会对网络或Zabbix后端数据库造成性能影响？时代zabbix建议
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。时代zabbix建议
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