zabbix精简模板
一、监控项目介绍
linux自带得监控项目比较多,也不计较杂,很多监控项目用不到。所以这里要做一个比较精简得监控模版
二、监控模板克隆
1.搜索原模板

2.克隆模板
全克隆模板,这样就和原来原模板没有联系了,操作也不会影响原模板。这里是对被动模式的模板进行克隆,因为主动模式的模板有些监控没有,还需要再次添加,所以这里选择了对被动模式的模板进行克隆。

3.自定义名称

再次搜索 模板已经克隆完成
4.裁剪模板
一定要对克隆后得模版进行裁剪,不要对源模板进行裁剪。不需要的监控项目删除就可以了。裁剪后的模板剩下的监控项目如下:
| 监控项目 | 含义 |
|---|---|
| Available memory | 可用内存(free -h 中available的值) |
| Available memory in % | 可用内存百分比(上边的百分比值) |
| Load average (1m avg) | 1分钟以前的系统负载 |
| Load average (5m avg) | 5分钟以前的系统负载 |
| Load average (15m avg) | 15分钟以前的系统负载 |
| Available memory in %: Memory utilization | 内存利用率,监控一般使用此项比较方便 |
| Number of CPUs | cpu的核心数量 |
| System local time | 系统时间,时间不同步看此选项 |
| System uptime | 启动运行了多少时间,单位是秒 |
| Total memory | 内存总大小 |
| Zabbix agent availability | agent是否存活,决定zabbix是否会变绿色的监控项目 |
| Zabbix agent ping | 是否能够ping通agent,ping通返回1,否则返 |
5.修改主动模式
| 监控项目 | 类型 |
|---|---|
| Available memory | Zabbix客户端(主动式) |
| Available memory in % | Zabbix客户端(主动式) |
| Load average (1m avg) | Zabbix客户端(主动式) |
| Load average (5m avg) | Zabbix客户端(主动式) |
| Load average (15m avg) | Zabbix客户端(主动式) |
| Available memory in %: Memory utilization | 相关项目 |
| Number of CPUs | Zabbix客户端(主动式) |
| System local time | Zabbix客户端(必须被动模式) |
| System uptime | Zabbix客户端(主动式) |
| Total memory | Zabbix客户端(主动式) |
| Zabbix agent availability | Zabbix内部 |
| Zabbix agent ping | Zabbix客户端(主动式) |
6.禁用自动发现规则
目前来讲我会禁用以下规则
Block devices discovery
Network interface discovery 此选项根据主机来决定是否启用
7.修改触发器名称
| 监控项目 | 原触发器名称 | 修改后触发器名称 |
|---|---|---|
| Available memory | Lack of available memory | |
| Available memory in % | 无 | |
| Load average (1m avg) | Load average is too high | 系统负载过高 |
| Load average (5m avg) | 同上 | |
| Load average (15m avg) | 同上 | |
| Available memory in %: Memory utilization | High memory utilization | 内存使用率超过xxx% |
| System local time | System time is out of sync | 系统时间不同步 |
| System uptime | has been restarted | 主机发生重启 |
| Zabbix agent availability | Zabbix agent is not available | zabbix_agent无效 |
注意:
发送报警邮件的时间,取决于触发器状态由 “正常” 状态变为 "问题"状态的时间。
例如:zabbix_agent 宕机了,zabbix_agent 的图标由绿色变为了红色,但是只要触发器中的状态没有从 “正常” 变为 “问题” ,就不会发送报警信息。
之所以会有这种问题,是 触发器表达式接收到最新数据后,会重新对表达式进行计算,这个计算时间和 “图标显示” 还有 "问题"处的显示 计算时间不是同步开始的,所以出现了好像报警延迟的问题。
还有就是表达式式本身的写法,时间比较长。所以会报警延迟。
8.修改触发器表达式
1.修改之前的说明:
(1)触发器中的 “名称” 对应 {TRIGGER.NAME} 变量。 这个变量在 “动作” --> “操作” --> "自定义消息内容"中使用。
(2)触发器中的 “事件名称” 是在 “监测” --> “问题” --> “问题”,如下图:

其中{HOST.NAME}变量的值是 主机 中的 “可见名称”
2.Zabbix agent availability
删除模板中的原有触发器表达式,使用last函数生成表达式,基数和时间参数不填写。
报警表达式:
last(xxxx)=0恢复表达式
last(xxxx)=1
3.has been restarted
报警表达式
last(xxxxx)<8m
4.System time is out of sync
时间监控得监控项目必须是被动模式,此监控项得值是linux的时间戳,也就是date +%s的值
报警表达式
fuzzytime(/winning_winex_template/system.localtime,60s)=0
5.Load average is too high
系统1分钟以前的负载大于cpu的核心数量就报警
报警表达式last(xxxxx/system.cpu.load[all,avg1])>=last(xxxx/system.cpu.num)恢复表达式last(xxxxx/system.cpu.load[all,avg1])<last(xxxx/system.cpu.num)
6.Available memory in %: Memory utilization
内存利用率超过90%就报警
报警表达式
last(/winning_winex_template/vm.memory.utilization)>90恢复表达式
last(/winning_winex_template/vm.memory.utilization)><90
相关文章:
zabbix精简模板
一、监控项目介绍 linux自带得监控项目比较多,也不计较杂,很多监控项目用不到。所以这里要做一个比较精简得监控模版 二、监控模板克隆 1.搜索原模板 2.克隆模板 全克隆模板,这样就和原来原模板没有联系了,操作也不会影响原模…...
GO设计模式——14、代理模式(结构型)
目录 代理模式(Proxy Pattern) 代理模式的核心角色: 优缺点 使用场景 注意事项 代码实现 代理模式(Proxy Pattern) 代理模式(Proxy Pattern)通过引入代理对象来控制对真实对象的访问。 代…...
外贸SOHO建站怎么做?海洋建站方法策略?
外贸SOHO建站多少钱?外贸自助建站系统有哪些? 随着全球化的加速发展,外贸SOHO已经成为越来越多创业者的选择。然而,要想在竞争激烈的外贸市场中脱颖而出,一个专业的外贸网站是必不可少的。接下来海洋建站将探讨外贸SO…...
商城免费搭建之java鸿鹄云商 java电子商务商城 Spring Cloud+Spring Boot+mybatis+MQ+VR全景+b2b2c
鸿鹄云商 SAAS云产品概述 1. 涉及平台 平台管理、商家端(PC端、手机端)、买家平台(H5/公众号、小程序、APP端(IOS/Android)、微服务平台(业务服务) 2. 核心架构 Spring Cloud、Spring Boot、My…...
【淘宝网消费类电子产品销售数据可视化】
淘宝网消费类电子产品销售数据可视化 引言数据爬取与处理数据可视化系统功能1. 总数据量分析2. 店铺总数据3. 店铺销售额排名4. 不同电子商品销售价格5. 单个商品价格排名6. 不同省份平均销量7. 不同地区的平均销售额8. 省份数量9. 每个省份有用的平均个数 创新点结语 引言 随…...
AI编译器及TVM概述
AI编译器 AI编译器有许多不同的类型和品牌,以下是一些常见的AI编译器: TensorFlow:谷歌开发的深度学习框架,它包含了一个用于优化和编译TensorFlow模型的编译器。 PyTorch:一个基于Python的开源深度学习框架…...
排序-归并排序与计数排序
文章目录 一、归并排序1、概念2、过程3、代码实现4、复杂度5、稳定性 二、 计数排序1、思路2、代码实现3、复杂度:4、稳定性 一、归并排序 1、概念 是建立在归并操作上的一种有效,稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已…...
国产数据库适配-人大金仓(kingbase V8R3)
金仓数据库是基于POSTGRE_SQL 参考资料 国产数据库人大金仓踩坑记录和函数适配_金仓数据库关系不存在-CSDN博客 Springboot工程 适配人大金仓 kingbase V8R3 引入驱动包和方言包 hibernate-5.2.17.Finaldialect.jar kingbase8-8.2.0.jar application.yml文件 driver-cla…...
HAAS 哈斯机床 读写刀补数据
哈斯机床不管是串口机床还是网口机床 都提供了Q命令 可以使用Q命令 进行刀具补偿的读取和写入 最多支持200把刀的 读取和写入...
Visual studio+Qt开发环境搭建以及注意事项和打开qt的.pro项目
下载qt-然后安装5.14.2_msvc2017 不知道安装那个就全选5.14.2的父级按钮 https://download.qt.io/archive/qt/5.14/5.14.2/ 安装Visual studio,下载直接下一步就行 配置Visual studio的qt环境 在线安装-重启Visual studio会自动安装 离线安装-关闭Visual studio点击安装 关闭…...
BUUCTF crypto做题记录(4)新手向
目录 一、大帝的密码武器 二、Windows系统密码 三、信息化时代的步伐 四、凯撒?替换?呵呵! 一、大帝的密码武器 下载的文件叫zip,应该是提示文件的后缀名是zip,把名字改成1.zip或者其他也行,主要保证后缀名是zip就…...
【ArcGIS微课1000例】0080:ArcGIS将shp转json(geojson)案例教程
本文以案例的形式,讲述在ArcGIS软件中,将矢量数据转为GeoJSON的方法。 扩展阅读:【GIS风暴】GeoJSON数据格式案例全解 文章目录 一、GeoJson简介二、ArcGIS将矢量数据转为GeoJSON一、GeoJson简介 GeoJSON是一种基于JSON的地理空间数据交换格式,它定义了几种类型JSON对象以…...
阿里云Centos8安装Dockers详细过程
一、卸载旧版本 较旧的 Docker 版本称为 docker 或 docker-engine 。如果已安装这些程序,请卸载它们以及相关的依赖项。 yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrotate \do…...
leetcode 二数之和 三数之和 四数之和
leetcode 二数之和 三数之和 四数之和 又到了不想写博客的环节,不想归不想,有些事情还是要做的,今天总结的是多数之和的问题。 二数之和 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target …...
制衣厂生产ERP系统怎么样?制衣厂生产ERP软件哪个好
有很多的制衣厂在订单处理、物料、仓储、销售、仓储、物料编码、车间成本核算、计件工资核算等方面还存在不少改进空间。 而经过多年的发展,现如今制衣行业的竞争比较激烈,如何提升各业务部门协同效率,减少车间物料损耗,简化生产…...
安装 DevEco Studio 后不能用本地 Node.js 打开
安装 DevEco Studio 后第一次打开时,不能用本地 Node.js 打开 答:因为本地 Node.js 文件夹名字中有空格 Node.js路径只能包含字母、数字、“。”、“_”、“-”、“:”和“V” 解决方法: 1.修改文件夹名称 2.重新下载 注意:找一…...
AppLink+WMS,实现仓储管理一体化
WMS像全能的库管员,可以在线还原真实仓库,让企业进行科学化、条理化、俯视化的仓库管理。 随着移动互联网和物流行业的快速发展,如何提高仓储管理的效率和准确性成为了企业关注的焦点。在这个背景下,结合AppLink和WMS系统&#x…...
如果是你,你选SOHO还是跟单?
昨天看到有人在讨论外贸跟单和外贸业务,谁的压力更大的问题?她们讨论的这个问题,源于一个年近四十准备二胎的宝妈,她做跟单十来年了,最近失业迷茫中,在纠结是否要SOHO?作为一个在工贸一体工厂做…...
大语言模型--能力
能力 大语言模型 能力从语言模型到任务模型的转化语言建模总结 从语言模型到任务模型的转化 在自然语言处理的世界中,语言模型 p p p是一种对代币序列 x 1 : L x_{1:L} x1:L这样的模型能够用于评估序列,例如 p ( t h e , m o u s e , a t e , t h e ,…...
安装LLaMA-Factory微调chatglm3,修改自我认知
安装git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 之后运行 单卡训练, CUDA_VISIBLE_DEVICES0 python src/train_web.py…...
Chapter03-Authentication vulnerabilities
文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程
SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...
Objective-C常用命名规范总结
【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名(Class Name)2.协议名(Protocol Name)3.方法名(Method Name)4.属性名(Property Name)5.局部变量/实例变量(Local / Instance Variables&…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现
摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序,以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务,提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持;利用 uniapp 实现跨平台前…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)
上一章用到了V2 的概念,其实 Fiori当中还有 V4,咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务),代理中间件(ui5-middleware-simpleproxy)-CSDN博客…...
怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,
为了数据安全,让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo(推荐) 在 save_images 方法中,删除或注释掉所有与 metadata …...
