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。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？北京zabbix哪里买
开放性：源代码全公开，任何用户都可以编译和发布自己的版本。同时，社区和互联网可以找到大量的模版。可扩展性：支持用户自定义监控项，只要能想得到的KPI，基本都能监控的到。数据采集：可用性和性能检测，自动发现，支持agent、SNMP、JMX、telnet等多种采集方式，支持主动和被动模式数据传输高可用：server对设备性能要求低，支持proxy分布式监控，分布式集中管理，开放式接口，扩展性强告警管理：支持多条件告警，支持多种告警方式，模板能力：支持多组模板，模板继承。告警设置：告警周期，告警级别，告警恢复通知、告警暂停，时段阈值、支持维护周期、支持单机停用历史数据：历史数据查询可配置，内置housekeeping数据清理机制安全审计：具备安全的用户审计日志，权限认证，用户可以限制允许维护的列表。无商业版本：平台本身没有商业版和社区版本的区分，ZABBIX只对商业服务收费（如培训、定制开发、部署服务等）。技术zabbix联系人集群节点发送到数据库后端的心跳是非常小的消息，记录在一个较小的Zabbix数据库表中，故性能影响忽略不计。
监控数据的存储是由historysyncer进程负责写入数据库，historysyncer进程应对大流量数据的方式是，一方面通过批量插入来提高写库的效率，另一方面通过多进程的方式来扩展数据处理能力。在写库过程中，历史数据写入history表，即使数据变为冷数据也需要留在history表中供前端UI访问。趋势数据写入trends表，相较于历史数据，趋势数据的写库负载要低的多，是因为对于每个监控项来说，平均每小时只需要写库一次，其他时间只需要更新趋势缓存，不需要写库。在historysyncer进程的触发器计算阶段，主要访问值缓存，但是如果值缓存不能命中则需要查询history表，这种情况下就需要使用history表索引了。考虑索引对insert操作的影响，索引在提高查询速度的同时也降低了写入性能。触发器计算之后生成的event信息也需要写入数据库，这些信息存储在events表、problem、escalation等表中。因此，这些表的数据增长率取决于Zabbix生成的事件的数量，当事件数量陡增时，这些表的写入压力也会随之增加。在数据存储方面主要体现了热数据和冷数据的转换过程以及数据规模对读写性能的影响。
二开zabbix能够提升互联网使用的价值
互联网的使用对于革新市场的发展作用是非常大的，尤其从其对于作用的发挥到价值的实现更是体现出互联网的意义。而zabbix对于互联网的价值更好的实现有不可替代的助力作用，尤其通过zabbix二开新参考价格更是可以看出，从整体综合的价值来看，实力强的zabbix二开还是可以更好完善综合价值的更好实现。可以看出不管是从zabbix本身的价值需求来看，还是从其的功能实现来看，导入功能多的zabbix二开还是非常有必要的，尤其依赖现代化多功能的zabbix二开落实对于稳定互联网环境的意义非凡，能够更好的助力运维管理的更好实现，从而***有效的为办公优化和安全保障的实现保驾护航。 zabbix数据结构设计—解决处理速度问题。
从统计意义上说，每次接受连接的时候，对于每个trapper进程来说都有相同的概率获得连接，***的结果就是所有连接在所有trapper进程之间均衡分配。如果考虑每个连接中包含的数据量不均衡，那么当某个trapper进程接受的某个连接包含较多的数据时，意味着该进程需要花更多的时间来读取和处理数据，这就意味着下一次接受连接的时间被推迟。对于poller进程，道理也是一样，每个poller进程都以相同的概率从Zabbixserver端的配置缓存接收到任务，从而实现数据分配均衡。预处理进程的工作模式与trapper进程不同，预处理进程采用manager-worker模式，即manager进程是***的数据入口，负责从trapper和poller接收所有数据，然后通过unix域套接字将数据分配给各个worker进程处理。其分配的规则是，每次每个worker只分配一个数据，只有当worker完成前一个任务之后才会分配下一个任务。***，historysyncer进程之间的数据均衡也是遵循机会均等的机制。其主要特点是，每个循环**多处理1000个监控值，所以每次写数据库的监控值也不会超过1000个。我们会发现，总体的数据处理过程都基于监控数据之间的**性，从而可以灵活地在各个进程之间调度。zabbix通过一系列的UI/UX优化、新监控项和配置选项以及中大型环境部署的性能优化。国内zabbix效果
Zabbix如何实现对大流量监控数据的高效处理？北京zabbix哪里买
对于成功的企业，您需要引入一个有效的监控系统，涵盖您的业务和基础设施的所有领域——服务器、数据库、服务、存储、应用等。一个高效的监控系统应该为指标的收集、存储、计算/预测、可视化和告警提供服务。找到一个可以符合自己公司环境的监控工具更是一个相当大的挑战。在运维监控选择中，开源工具是运维人员经常会考虑到的，本文重点讲下Prometheus和Zabbix，Zabbix是老一代工具，Prometheus是新一代工具。两者有何不同？Prometheus vs Zabbix 简单对比北京zabbix哪里买
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