Linux系统完整性监控开源软件推荐(linux服务器监控软件)

1开源网络监控工具：NetXMS

NetXMS提供了企业级开源网络管理和监控程序，它在Windows和Linux上有一个简单的用户界面。

NetXMS通过相对简单的安装过程为IT基础架构的所有层提供了分布式网络监控、自动化网络发现和详细报告。

此外，服务器设备和代理对于这样一个全面的产品来说是相当轻量级的。

2开源网络监控工具:PandoraFMS

定位于企业级，PandoraFMS提供了一个时尚且整洁的用户体验，提供了易于阅读的快速洞察工具以及重要的网络统计信息，例如网络状态、已上报的告警、已部署的代理数量和其他最近执行任务的列表。

PandoraFMS可以在无需外部访问的情况下执行网络诊断，这意味着用户可以更快地响应任何网络问题。事实上，FMS声称，在代理模式下的器监控系统响应速度约为10秒。

3开源网络监控工具:Cacti

最初发布于2001年，Cacti是一款开源的基于Web的网络监控和专为数据记录而设计的图形化工具。它可以用于实时显示网络数据，如CPU负载或带宽利用率。

Cacti是RRDtool的前端应用程序，RRDtool是一种用于存储实时变化数据的开源数据库工具，其使用SNMP作为其默认收集算法，但如果你喜欢本地Perl的PHP脚本，那么你也可以使用它们。

其最新版本088h于2016年5月发布，主要功能包括无限图形项目、图形自动填充支持、图形数据处理、自定义数据采集脚本、内置SNMP支持、图形模板、数据源模板、主机模板和基于用户的管理。

4开源网络监控工具:GroundWorkMonitorCore

GroundWorkMonitorCore是监控网络、应用和云计算使用情况的平台。开源版本包含最多可监控50个设备和基于社区的支持的许可证，该软件还有其对应的商业版本。

在其网络管理功能方面，GroundWork提供网络和设备的自发现和维护、拓扑、报警控制、通过API/SNMP/IPMI的数据收集和对SDN的支持等功能。

GroundWork还提供了存储管理，支持大规模的企业级供应商，如NetApp和EMC，以及从磁盘、块或对象存储的数据收集和存储缓冲以及中断可视化。

由于GroundWork的一站式网络管理方法，这种套件可能更适合那些寻找成熟品牌的大型商业和企业，而不是以开发人员为重点的工具，如BigBrother或BigSister。

5开源网络监控工具：Hyperic

VMware的Hyperic工具用于在物理、虚拟或云环境下监控Web应用程序及其性能。它适用于应用程序服务器，web服务器，数据库， *** 作系统，虚拟机管理程序，消息传递服务和目录服务器。

Hyperic提供基础架构和 *** 作系统监控，详细的报告，应用程序和中间件监控，警报和修复工作流程以及通用可扩展的API。

该网络监控工具提供了企业版本，可以提高网络警报功能，并且能更好地创建基准。

6开源网络监控工具:Observium

基于Linux的Observium是一个自动监测的网络监控工具。据该网站介绍，“该工具是由一批经验丰富的专业网络工程师和系统管理员开发和维护的，Observium是一个由用户自己设计和构建的平台。”

Observium提供社区版本和专业版，使用RRDTool进行缓冲存储和图形化功能，并具有易于使用的用户界面和报告功能。但是，它没有报告导出功能，这可能对商务应用来讲会是一个问题。

社区版本将为用户提供对所有支持设备或指标的完整自动监测功能，通过自动发现协议进行网络映射，自动识别数百种设备，并且每六个月发布一个新版本。

而专业版用户将获得所有社区版本的功能并且还将获得实时软件更新和修复功能，基于规则的自动分组功能，网络阈值和状态警报系统以及流量统计系统。

7开源网络监控工具:Zabbix

Zabbix作为企业级的网络监控工具，通过从服务器，虚拟机和网络设备收集的数据提供实时监控，自动发现，映射和可扩展等功能。

Zabbix的企业级监控软件为用户提供内置的Java应用服务器监控，硬件监控，VMware监控和CPU，内存，网络，磁盘空间性能监控。

DCS，即所谓的分布式控制系统，或在有些资料中称之为集散系统，是相对于集中式控制系统而言的一种新型计算机控制系统，它是在集中式控制系统的基础上发展、演变而来的。在系统功能方面，DCS和集中式控制系统的区别不大，但在系统功能的实现方法上却完全不同。

首先，DCS的骨架——系统网络，它是DCS的基础和核心。由于网络对于DCS整个系统的实时性、可靠性和扩充性，起着决定性的作用，因此各厂家都在这方面进行了精心的设计。对于DCS的系统网络来说，它必须满足实时性的要求，即在确定的时间限度内完成信息的传送。这里所说的“确定”的时间限度，是指在无论何种情况下，信息传送都能在这个时间限度内完成，而这个时间限度则是根据被控制过程的实时性要求确定的。因此，衡量系统网络性能的指标并不是网络的速率，即通常所说的每秒比特数（bps），而是系统网络的实时性，即能在多长的时间内确保所需信息的传输完成。系统网络还必须非常可靠，无论在任何情况下，网络通信都不能中断，因此多数厂家的DCS均采用双总线、环形或双重星形的网络拓扑结构。为了满足系统扩充性的要求，系统网络上可接入的最大节点数量应比实际使用的节点数量大若干倍。这样，一方面可以随时增加新的节点，另一方面也可以使系统网络运行于较轻的通信负荷状态，以确保系统的实时性和可靠性。在系统实际运行过程中，各个节点的上网和下网是随时可能发生的，特别是 *** 作员站，这样，网络重构会经常进行，而这种 *** 作绝对不能影响系统的正常运行，因此，系统网络应该具有很强在线网络重构功能。

其次，这是一种完全对现场I/O处理并实现直接数字控制（DOS）功能的网络节点。一般一套DCS中要设置现场I/O控制站，用以分担整个系统的I/O和控制功能。这样既可以避免由于一个站点失效造成整个系统的失效，提高系统可靠性，也可以使各站点分担数据采集和控制功能，有利于提高整个系统的性能。DCS的 *** 作员站是处理一切与运行 *** 作有关的人机界面（HMI-HumanMachineInterface或operatorinterface）功能的网络节点。

系统网络是DCS的工程师站，它是对DCS进行离线的配置、组态工作和在线的系统监督、控制、维护的网络节点，其主要功能是提供对DCS进行组态，配置工作的工具软件（即组态软件），并在DCS在线运行时实时地监视DCS网络上各个节点的运行情况，使系统工程师可以通过工程师站及时调整系统配置及一些系统参数的设定，使DCS随时处在最佳的工作状态之下。与集中式控制系统不同，所有的DCS都要求有系统组态功能，可以说，没有系统组态功能的系统就不能称其为DCS。

集中式系统，主要指IBM、HP等小型机以上档次的系统，一个主机带多个终端。终端没有数据处理能力，运算全部在主机上进行。现在的银行系统，大部分都是这种集中式的系统，此外，在大型企业、科研单位、军队、政府等也有分布。集中式系统，主要流行与上个世纪。现在还在使用集中式系统的，很大一部分是为了沿用原来的软件，而这些软件往往很昂贵。
分布式系统，一般采用客户机/服务器模式、多层、服务器集群等技术。是现在的主流。
两种系统，各有各的好处。而且这两种系统的划分，一般是从工程的角度来说的，教科书上并没有这样的定义。

多CPU，多内存不是分布式的。

你可以把分布式的想像成DNS系统，由多个节点组成，共同完成相同的任务。

分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。

它包括分布式 *** 作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。

分布式 *** 作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。

它和集中式 *** 作系统的区别在于资源管理、进程通信和系统结构等方面。

分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。

一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。

它与集中式的程序设计语言相比有三个特点：分布性、通信性和稳健性。

分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。

分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来 *** 纵这些结点上的子数据库。

分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。

当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。

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分布式数据库系统是由若干个站 而成。

这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。

因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。

它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。

分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中，原因基于以下几点：

1、它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。

比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。

2、如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。

3、均衡负载的需要。

数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。

负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。

4、当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。

5、相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统来讲它的可靠性是比较高的。

特点

1、在分布式数据库系统里不强调集中控制概念，它具有一个以全局数据库管理员为基础的分层控制结构，但是每个局部数据库管理员都具有高度的自 。

2、在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的概念，就是分布式透明性。

所谓分布式透明性就是在编写程序时好象数据没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。

但程序的执行速度会有所降低。

3、集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用性。

其次，当某节点发生故障时，可以 *** 作其它节点上的复制数据，因此这可以增加系统的有效性。

当然，在分布式系统中对最佳冗余度的评价是很复杂的。

分布式系统的类型，大致可以归为三类：

1、分布式数据，但只有一个总 据库，没有局部数据库。

2、分层式处理，每一层都有自己的数据库。

3、充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联接方式又可以有多种，如松散的联接，紧密的联接，动态的联接，广播通知式联接等。

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什么是分布式智能

NI LabVIEW 8的分布式智能结合了相关的技术和工具，解决了分布式系统开发会碰到的一些挑战。

更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解决方案不仅令这些挑战迎刃而解，且易于实施。

LabVIEW 8的分布式智能具体包括:

可对分布式系统中的所有结点编程——包括主机和终端。

尤为可贵的是，您可以利用LabVIEW图形化编程方式，对大量不同类型的对象进行编程，如桌面处理器、实时系统、FPGA、PDA、嵌入式微处理器和DSP。

导航所有系统结点的查看系统——LabVIEW Project Explorer。

您可使用Project Explorer查看、编辑、运行和调试运行于任何对象上的结点。

经简化的数据共享编程界面——共享变量。

使用共享变量，您可轻松地在系统间(甚至实时系统间)传输数据且不影响性能。

无通信循环，无RT FIFO，无需低层次TCP函数。

您可以利用简单的对话完成共享变量的配置，从而将数据在各系统间传输或将数据连接到不同的数据源。

您还可添加记录、警报、事件等数据服务――一切仅需简单的对话即可完成。

实现了远程设备及系统内部或设备及系统之间的同步 *** 作——定时和同步始终是定义高性能测量和控制系统的关键问题。

利用基于NI技术的系统，探索设备内部并编写其内部运行机制，从而取得比传统仪器或PLC方式下更为灵活的解决方案。

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在分布式计算机 *** 作系统支持下，互连的计算机可以互相协调工作，共同完成一项任务。

也可以这么解释:

一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。

它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。

系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。

这样就加快了系统的处理速度，简化了主机的逻辑结构vv

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