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1.vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码)
2.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
3.网站预警机网站预警机简介
4.FLINK 部署（阿里云）、监控监控监控 和 源码案例
vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码)
运行环境及配置说明：本示例代码依赖Node.js环境，推荐使用Node版本..1。网站网站您可以使用vscode或其他开发工具进行开发。源码源码配置步骤如下：首先下载示例源码，监控监控并在vscode中打开。设备设备店铺溯源码接着，网站网站依次执行以下命令：安装依赖包（npm i），源码源码启动开发环境（npm run dev），监控监控以及打包发布版本（npm run build:release）。设备设备
示例效果展示：由于视频流在线地址无法访问，网站网站视频流效果未能呈现。源码源码源码仅供参考，监控监控具体实现方式可参考以下内容。设备设备
实现思路：首先在萤石官网添加视频设备，网站网站并开启直播以获取RTMP或HLS格式的视频流。然后，利用js插件video.js及videojs-flash等，结合leaflet地图在网页上展示视频监控播放效果。萤石官网提供了丰富的示例和开发文档，您可以参考以下链接获取更多信息：萤石官网（），萤石开发文档（open.ys7.com/doc/zh/）。
源码下载：感兴趣的朋友，可通过私聊我获取核心源码，cocos creator麻将源码仅需8.8元。
基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
见字如面，大家好，我是小斐。延续前文，本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。
首先，我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作，访问地址分别为：...:/ 和 ...:/。
以node_exporter数据采集器为例，先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据，需在该主机安装node_exporter采集器。
在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息，具体操作为：在scrape_configs下添加job_name，指定静态目标，添加...:目标。
配置文件配置完成后，由于是静态的，需要重新加载配置文件，重启Prometheus以生效。
在targets中查看是否已抓取到目标，根据上图可见，斗地主源码cocos...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性，点击http://...:/metrics 可查看抓取的所有数据。
查看数据信息，输入node_memory_MemTotal_bytes查询该主机内存数据是否正确，可以看到G总内存，与我本机内存相符，说明数据正确。
至此，我们可以确定数据抓取是成功的。
数据生成大屏数据UI，展示放在Grafana中，打开Grafana：http://...:/，点击数据源：关联Prometheus数据源。
输入Prometheus的地址：http://...:，下载Grafana的面板，json模版可在Grafana官网模版库中找到。在此，我选择了一个模版，具体链接为：Linux主机详情 | Grafana Labs。
添加模版：点击import，导入下载下来的json文件。
或者根据ID来加载。盗取QQ代源码如果对面板数据和展示的风格不适用，可单独编辑变量和数据查询语句，关于Grafana的变量和数据查询语句后续单独开篇说明，在此只采用通用的模版展示数据。
关于SNMP数据采集，我们可以通过SNMP协议来监控交换机、路由器等网络硬件设备。在一台Linux主机上，我们可以使用snmpwalk命令来访问设备通过SNMP协议暴露的数据。
简单查看后，我们需要长期监控，这个时候就要借助SNMP Exporter这个工具了。SNMP Exporter是Prometheus开源的一个支持SNMP协议的采集器。
下载docker image使用如下命令，使用中请切换对应的版本。如果使用二进制文件部署，下载地址如下。
对于SNMP Exporter的使用来说，配置文件比较重要，配置文件中根据硬件的MIB文件生成了OID的映射关系。以Cisco交换机为例，在官方GitHub上下载最新的snmp.yml文件。
关于采集的云钱包系统源码监控项是在walk字段下，如果要新增监控项，写在walk项下。我新增了交换机的CPU和内存信息。
在Linux系统中使用Docker来运行SNMP Exporter可以使用如下脚本。
在Linux系统部署二进制文件，使用系统的Systemd来控制服务启停，系统服务文件可以这么写。该脚本源自官方提供的脚本，相比于官方脚本增加了SNMP Exporter运行端口的指定。
运行好以后，我们可以访问http://localhost:来查看启动的SNMP Exporter，页面上会显示Target、Module、Submit、Config这几个选项和按钮。
在Target中填写交换机的地址，Module里选择对应的模块，然后点击Submit，这样可以查到对应的监控指标，来验证采集是否成功。
target可以填写需要采集的交换机IP，模块就是snmp.yml文件中命名的模块。
点击Config会显示当前snmp.yml的配置内容。
如果上面验证没有问题，那么我们就可以配置Prometheus进行采集了。
配置好Prometheus以后启动Prometheus服务，就可以查到Cisco交换机的监控信息了。
接下来就Prometheus配置告警规则，Grafana进行画图了。这些操作和其他组件并无区别，就不再赘述。
关于手动生成snmp.yml配置文件，当官方配置里没有支持某些设备时，我们需要通过MIB文件来自己生成配置文件。
以华为交换机为例，在单独的CentOS7.9的一台虚拟机中部署snmp_exporter，在这里我以源码编译部署。
在此我贴出generator.yml文件的模版：模块中，if_mib是指思科模块提供公共模块，HZHUAWEI是我自定义的模块名，根据walk下的OID和变量下的mib库文件路径生成snmp.yml配置文件，然后根据snmp.yml配置文件采集交换机信息。
generator.yml文件格式说明：参考官网。
这次我贴一份比较完整的snmpv3版本的模版：参考网络上，后续我内部的完整模版贴出来，形成最佳实践。
主要的消耗时间就是想清楚需要采集的交换机监控指标信息，并到官网找到OID，贴到generator.yml文件中，最后执行./generator generate命令遍历OID形成snmp.yml配置文件，启动snmp_exporter时指定新形成的snmp.yml文件路径。
启动后在浏览器中，打开http://...5:/。
在此需要说明下，交换机需要开启snmp使能。如内部交换机比较多，可采用python或者ansible批量部署snmp使能，python这块可学习下@弈心 @朱嘉盛老哥的教程，上手快并通俗易懂，ansible后续我会单独出一套针对华为设备的教程，可关注下。
一般情况下，交换机都是有多台，甚至几百上千台，在如此多的设备需要监控采集数据，需要指定不同模块和不同配置文件进行加载采集的，下面简单介绍下多机器部署采集。
编辑prometheus.yml文件，snmp_device.yml的内容参照如下格式即可。我在下面的示例中添加了architecture与model等变量，这些变量Prometheus获取目标信息时，会作为目标的标签与目标绑定。
重启服务器或重加载配置文件即可，后续贴出我的实际配置文件。
此篇到此结束，下篇重点说明配置文件细节和我目前实践的配置文件讲解。
网站预警机网站预警机简介
针对各类大型机关，特别是党、政、军以及教育机构，专门设计的网站预警系统旨在有效监控网站内容，确保其健康和安全。此系统的核心功能是实时监控网站的文字、、源代码等元素，通过"墙监控"和"敏感词主动搜索"模块，能够即时发现并定位任何可能存在的不良信息页面。
一旦发现问题，预警系统会通过短信、邮件或声音的方式，迅速通知网站管理员，以减少管理风险。系统提供了多种快速定位方式，包括墙定位、页面拓扑分析、短信邮件通知以及主动搜索，确保问题处理的高效性。
安全监控系统包含六个方面：暗链监控，防止恶意链接；网站敏感文字信息监控，确保内容合规；站点内容监控，维护整体内容质量；内外部链接错误监控，预防链接失效；错误页面监控，及时发现并修复错误；以及网站错误监控指标，量化评估网站的稳定性和完整性。
健康诊断系统则从四个方面对网站进行评估：首页可用性指标，确保用户访问顺畅；特定页面可用性指标，针对关键页面的性能；站点可用性指标，全面考量整体访问体验；以及网站性能检测指标，优化网站运行效率。这些功能共同构成了一个全面的网站健康管理平台，为用户提供高效、安全的网站运营支持。
FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
FLINK部署、监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。 核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。
Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。