MongoDB监控平台：数据采集与报警策略

"拉取实例配置信息的-stc15w系列单片机初学者教程" 本文档主要介绍了基于Python和Flask框架构建的一款系统监控平台的设计与实现，着重讲解了平台的数据模型、RESTful API设计以及关键功能。该平台旨在监控操作系统、数据库和中间件的运行状况，并通过报警机制来应对性能问题。 1. 数据表设计 平台使用MongoDB作为数据库，数据表主要包括以下几个部分： - Instance 表：存储实例信息，如CPU使用率(lcpu_percent)，Load Average(lavg1, lavg5, lavg15)，IP地址(ip[])，网络速度(net_speed_r, net_speed_t)和时间戳(time)。 - Dashboard 表：用于配置仪表盘组件，包括instance_id（数据源实例ID），title（仪表盘大标题）和module（数据来源模块）。 - Event 表：记录事件，如探针信号捕获丢失，报警状态等，字段包括_id（事件唯一编号），level（安全等级），title（事件标题），content（事件详细报告），created_at（首次触发时间）和updated_at（更新时间）。 - Strategy 集合：存储自定义报警规则，包括_id（报警策略ID），instance_id（关联实例ID），is_enable（策略启用状态，单双数表示True/False），module（监控模块），condition（触发条件），standard（数据阈值），created_at（创建时间）和created_by（创建者ID）。 2. RESTful API设计 - /rest/add_data 接口：用于插入实例采集数据记录。 - /rest/add_info 接口：实例信号请求注册。 - /rest/get_latest_data/instance_id：获取实例最近n条数据。 - /rest/get_data_by_timedelta/instance_id：获取实例最近N个小时的数据。 - /rest/get_info/instance_id：拉取实例配置信息。 3. 实例信息概览 这个页面实时显示实例的基础信息，如CPU使用率、I/O Wait和Load Average，每秒更新一次。界面设计以黑色为主，白色字体显示信息，清晰呈现实例名称、状态、CPU利用率等关键指标。 4. 自定义仪表盘 仪表盘允许用户自定义展示内容，适应复杂的业务场景。管理员和用户可以根据需要查看和理解实例的各种信息，提升监控效率。 该监控平台通过Flask框架和MongoDB数据库实现了高效的数据管理和可视化，同时提供了灵活的API接口，方便数据交互。通过对实例信息的实时监控和自定义报警规则，该平台能够帮助运维人员快速识别并解决性能问题，适应DevOps时代服务运维的需求。