网站改版哪家好_Gmond的目标是测量来自同一LAN（LAN）的大量机器的数据。Gmond用UDP发送，所以， 这是不可靠的。为了更大限度地减少损失消息的影响，并提供隐式优先级排序，MADOME监视器的每个测量数据都设置为获取间隔和时间/值的阈值。

　　访问间高端网页开发官网隔

　　定义收集的频率，Gmond根据此频率收集和处理某些数据。对于某些常量数据，如机器CPU的核心，只收集一次。

　　价值阈值

　　定义采集值与上一份报告的值之间的差异，只有重大变化只会触发消息。

　　时间门槛

　　此阈值定义了两个报告测量之间的更大间隔。无论测量数据的价值是多少。该阈值是解决UDP不可靠性的变体。提供计算计算值的方法，如果我们收到了报告以来，我们上次收到了该报告，该国的时间已经过了或几次，认为我们的当前测量已经过时。

　　从高水平[官方网站生产费]那GMOND符合其监控数据的以下步骤：

　　1。收集当前测量数据值。

　　2。如果当前值和上一份报告值的值差异大于指定的值阈值，转到第5步。3.如果当前时间超过发送测量数据的硬限制（硬限制），转到第5步。

　　4。转到第7步。

　　5。发送测量数据的值，并保存下一个比较（在步骤2中）。

　　6。将时间阈值添加到当前时间，作为下次测量数据的硬限制。

　　7。去睡觉，时间是收购间隔。

　　8。转到第1步。

　　这种方法允许GMON仅在测量数据显着变化时才能发送消息。和，上述计算也增加了随机值，减少网络争用。最后，成千上万的机器，测量数据的获取和传输是协调的。

　　减少测量数据的成本同样重要，修复成本。在最坏的网站建设制作公司情况下，每个获取间隔的每个集合都发送消息。更好的情况，该消息仅在指定的时间阈值后发送。此范围允许您构建用于测量数据收集的固定成本预算。当然，除非阈值是有问题的，否则存在问题。

　　对于网络测量数据，小心选择值的值。当我次次将网络测量数据收集到Ganglia时，设置默认采集间隔太短，值阈值也设置得太小。没有什么可以关注我的笔记本电脑上这个配置错误，将Ganglia部署到大量集群时，这个错误非常明显。每个节点开始发送网络测量数据更新，响应发送其他节点，Ganglia带领了一个巨大的网络风暴。我希望你不会发生这种事情。

　　Ganglial应该具有无法测量数据的批量处理的功能。如果您编写测量数据采集系统，请记住支持此功能。收集要发送的测量量数据，无减少发送的网络数据包数量，它还减少了带宽占用。E.G，您发送的每个IPv4udp软件包都包含一个14字节以太网头部， 一个20字节的p标题， 一个8字节的UDP标题和[制作网站的费用是多少？一个4字节以太网尾巴。实际上， 这些数字没有考虑填充等因素， VLAN， IP选项， IPv6， 等等。但我们可以使用这些数字来制作可能的计算。假设您发送的数据是32字节，发送10个更新，10 78字节的包裹，总计780字节。如果您将其发送到数量，它只需要1个366字节的包，320字节用于测量数据。在这个例子中，批量交付减少90％包装，带宽减少了一半以上。大规模交付的缺点是包装丢失的收集和组织测量数据将失去多个数据，而不是一个。

　　如果测量数据对机器有价值，所有机器都可能有价值。系统测量数据是正确的。但这不一定配对应用程序。如，获取MySQL测量数据，只有运行数据库的机器。但，每分钟负荷，然后， 无论运行的机器如何，这是有意义的。

　　Ganglia元数据进程（gmetad）集合， 收藏， 存储一组机器测量数据，此摘要数据将通过数据采集的层次结构，将gmetad传递给上游。此层次结构的代理模型可以创建大型无油化测量数据收集重叠，这些重叠可以跨越校园或全地。

　　作为一个极端的例子，想象一下，美国的每台机器都连接到大量测量数据收集重叠，我们将有一个GMEDAD，此GMETAD从每个州运行的50个授权GMETAD获取数据。每个州GMetad收集来自每个县级的GMetad的数据，每个县级Gmetad收集来自每个市政GMETAD的数据，还有很多。

　　上市公司网站设计该示例中的根节点不会被美国的每台机器中的所有测量数据粉碎。它只从每个状态接收摘要数据，然后在美国生成摘要数据。所以，超过50个数字，没有必要具有强大的计算能力。

　　Ganglia的Web前端通常安装在运行Gretai的机器上。Web的前端将可视化Gmetad的数据，你可以直觉，并在测量数据采集重叠中导航。E.G，您可以通过根节点GMETAD查看所有美国汇总信息。以及每个状态的数据源，[官方网站定制价格]然后点击图中的伊利诺伊州，输入感兴趣的数据。该树状测量数据值属于空间组件。此外，还有一个时间组件。伊利诺伊州网的前端，检查详细信息。 Ganglia：也让您缩放和缩小图片，Live Gmetad：将测量数据存储在RD数据库中，RRD数据库用于存储数字数据并生成历史报告。RD非常有用的特征是卷不会随着时间的增长而增长。RRD的每个内部存档都有一个固定数量的“桶”。新数据到达后，更新所有相关档案，并丢弃旧数据。对于简化的例子，您可以使用24个铲斗每天达到24小时。额外的7个桶对应于7天的一周。有必要发现不同时期的数据趋势。RRD是一个理想的工具。结合每日顺序数据和上述分级式模型。可用于回答这样的问题：“为美国，过去的一年里，CPU的利用是什么趋势？“

　　虽然我希望如此， Ganglia从未部署过这样的广泛范围。更实际的例子就像一组Grid3组[公司官方网站习惯]那2003年使用Ganglia，从数千台机器中收集测量数据，这些机器分布在美国和韩国数十个地点。高物理研究。这些用于Grid3嵌入式其他系统的测量数据，如globus，让人们共享计算资源进行物理实验。

　　从大量机器中收集来自不同时段的数据，它对容量规划也很有用。了解单台机器的CPU利用率为80％，但是，知道整个网站建设集群上个月为80％， 但它更有价值。可以看到这个“宏观图片”，计划硬件采购， 找到管道中的瓶颈， 洞察Web操作和维护的动态。这是非常有帮助的。