运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图（查看cpu和内存使用率）

本篇文章给大家谈谈运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，以及查看cpu和内存使用率对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图的知识，其中也会对查看cpu和内存使用率进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Linux下怎样查看机器配置，及cpu/内存/硬盘使用率
• 2、怎么查看linux的cpu，内存等占用率
• 3、请简要写出检查硬盘容量,内存容量,cpu速度的方法?
• 4、在linux 下怎么查看服务器的cpu和内存的硬件信息
• 5、如何做好运维监控？
• 6、Linux系统下怎样查看进程的CPU占用率

Linux下怎样查看机器配置，及cpu/内存/硬盘使用率

1、查看硬盘信息运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图：

df 命令是一个显示文件系统使用情况状态的命令。

df -h

2、查看cpu和内存使用率。

$ top -u oracle

第一行运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图：

10:01:23 当前系统时间运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，126 days运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，14:29 系统已经运行了126天14小时29分钟（在这期间没有重启过）运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，2 users 当前有2个用户登录系统，load average: 1.15, 1.42, 1.44 load average后面的三个数分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况，load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数，然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了。 

第二行：
Tasks 任务（进程），系统现在共有183个进程，其中处于运行中的有1个，182个在休眠（sleep），stoped状态的有0个，zombie状态（僵尸）的有0个。 

第三行：cpu状态
6.7% us 用户空间占用CPU的百分比。
0.4% sy 内核空间占用CPU的百分比。
0.0% ni 改变过优先级的进程占用CPU的百分比
92.9% id 空闲CPU百分比
0.0% wa IO等待占用CPU的百分比
0.0% hi 硬中断（Hardware IRQ）占用CPU的百分比
0.0% si 软中断（Software Interrupts）占用CPU的百分比

第四行：内存状态
8306544k total 物理内存总量（8GB）
7775876k used 使用中的内存总量（7.7GB）
530668k free 空闲内存总量（530M）
79236k buffers 缓存的内存量 （79M） 

第五行：swap交换分区
2031608k total 交换区总量（2GB）
2556k used 使用的交换区总量（2.5M）
2029052k free 空闲交换区总量（2GB）
4231276k cached 缓冲的交换区总量（4GB）

怎么查看linux的cpu，内存等占用率

查看CPU和内存使用率方法如下运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图：

1、在任务管理器里面可以查看CPU和内存运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图的使用率。

2、键盘上同时按住Ctrl+Alt+Delete运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，点击“启用任务管理器（T）”就可以看到当前CPU实际运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图的使用率是多少了。如图

3、也可以使用鲁大师查看，下载鲁大师后双击打开，选择“温度管理”即可看到CPU和内存的使用率了，如图。

请简要写出检查硬盘容量,内存容量,cpu速度的方法?

用鲁大师检测，1分钟就可以全部查询。

cpu，即中央处理器，是计算机的核心部件。内存也是计算机的主要部件，作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据调到内存中进行运算，当运算完成后CPU再将结果传送出来。

扩展资料：

固态硬盘的接口规范和定义、功能及使用方法上与普通硬盘几近相同，外形和尺寸也基本与普通的2.5英寸硬盘一致。

固态硬盘具有传统机械硬盘不具备的快速读写、质量轻、能耗低以及体积小等特点，同时其劣势也较为明显。尽管IDC认为SSD已经进入存储市场的主流行列，但其价格仍较为昂贵，容量较低，一旦硬件损坏，数据较难恢复等；并且亦有人认为固态硬盘的耐用性（寿命）相对较短。

影响固态硬盘性能的几个因素主要是：主控芯片、NAND闪存介质和固件。在上述条件相同的情况下，采用何种接口也可能会影响SSD的性能。

在linux 下怎么查看服务器的cpu和内存的硬件信息

以Linux centos 7服务器为例，查看服务器的cpu和内存的硬件信息方法如下：

1、鼠标右键点击桌面，选择“打开终端”，如下图所示。

2、先输入命令“cat /proc/cpuinfo”，然后再按回车键就能看到服务器的CPU信息，如下图所示。

3、在输入命令“cat /proc/meminfo ”，然后按回车键，就能查看到内存的信息，如下图所示。

如何做好运维监控？

统一监控平台运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，说到底本质上也是一个监控系统运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，监控的基本能力是必不可少的，回归到监控的本质，先梳理下整个监控体系：

① 监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。

② 监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。而数据采集、数据检测和告警处理是监控的最小闭环，但如果想要真正把监控系统做好，那故障管理闭环、视图管理、监控管理的模块也缺一不可。

一、数据采集

1、采集方式

数据采集方式一般分为Agent模式和非Agent模式运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图；

Agent模式包括插件采集、脚本采集、日志采集、进程采集、APM探针等

非Agent模式包括通用协议采集、Web拨测、API接口等

2、数据类型

监控的数据类型有指标、日志、跟踪数据三种类型。

指标数据是数值型的监控项，主要是通过维度来做标识。

日志数据是字符型的数据，主要是从中找一些关键字信息来做监控。

跟踪型数据反馈的是跟踪链路一个数据流转的过程，观察过程中的耗时性能是否正常。

3、采集频率

采集频率分秒级、分钟级、随机三种类型。常用的采集频率为分钟级。

4、采集传输

采集传输可按传输发起分类，也可按传输链路分类。

按传输发起分类有主动采集Pull（拉）、被动接收Push（推）

按传输链路分类有直连模式、Proxy传输。

其中Proxy传输不仅能解决监控数据跨网传输的问题，还可以缓解监控节点数量过多导致出现的数据传输的瓶颈，用Proxy实现数据分流。

5、数据存储

对于监控系统来说，主要有以下三种存储供选择

① 关系型数据库

例如MySQL、MSSQL、DB2；典型监控系统代表：Zabbix、SCOM、Tivoli；

由于数据库本身的限制，很难搞定海量监控的场景，有性能瓶颈，只在传统监控系统常用

② 时序数据库

为监控这种场景设计的数据库，擅长于指标数据存储和计算；例如InfluxDB、OpenTSDB（基于Hbase）、Prometheus等；典型监控系统代表：TICK监控框架、 Open-falcon、Prometheus

③ 全文检索数据库

这类型数据库主要用于日志型存储，对数据检索非常友好，例如Elasticsearch。

二、数据检测

1. 数据加工

① 数据清洗

数据清洗比如日志数据的清洗，因为日志数据是非结构化的数据，信息密度较低，因此需要从中提取有用的数据。

② 数据计算

很多原始性能数据不能直接用来判断数据是否产生异常。比如采集的数据是磁盘总量和磁盘使用量，如果要检测磁盘使用率，就需要对现有指标进行一个简单的四则运算，才能得到磁盘使用率。

③ 数据丰富

数据丰富就是给数据打上一些tags标签，比如打上主机、机房的标签，方便进行聚合计算。

④ 指标派生

指标派生指的是通过已有的指标，通过计算得出新的指标。

2. 检测算法

有固定规则和机器学习算法。固定算法是较为常见的算法，静态阈值、同比环比、自定义规则，而机器学习主要有动态基线、毛刺检测、指标预测、多指标关联检测等算法。

无论是固定规则还是机器学习，都会有相应的判断规则，即常见的< =和and/or的组合判断等。

三、告警管理

1. 告警丰富

告警丰富是为了后续告警事件分析做准备，需要辅助信息去判断该怎么处理、分析和通知。

告警丰富一般是通过规则，联动CMDB、知识库、作业历史记录等数据源，实现告警字段、关联信息的丰富；通过人工打Tags也是一种丰富方式，不过实际场景下由于人工成本高导致难以落地。

2. 告警收敛

告警收敛有三种思路：抑制、屏蔽和聚合

① 抑制

即抑制同样的问题，避免重复告警。常见的抑制方案有防抖抑制、依赖抑制、时间抑制、组合条件抑制、高可用抑制等。

② 屏蔽

屏蔽可预知的情况，比如变更维护期、固定的周期任务这些已经知道会发生的事件，心里已经有预期。

③ 聚合

聚合是把类似或相同的告警进行合并，因为可能反馈的是同一个现象。比如业务访问量升高，那承载业务的主机的CPU、内存、磁盘IO、网络IO等各项性能都会飙升，这样把这些性能指标都聚合到一块，更加便于告警的分析处理。

3. 告警通知

① 通知到人

通过一些常规的通知渠道，能够触达到人。

这样在没有人盯屏的时候，可以通过微信、短信、邮件触发到工作人员。

② 通知到系统

一般通过API推送给第三方系统，便于进行后续的事件处理

另外还需要支持自定义渠道扩展（比如企业里有自己的IM系统，可以自行接入）

四、故障管理

告警事件必须要处理有闭环，否则监控是没有意义的。

最常见还是人工处理：值班、工单、故障升级等。

经验积累可以把人工处理的故障积累到知识库里面，用于后续故障处理的参考。

自动处理，通过提取一些特定告警的固化的处理流程，实现特定场景的故障自愈；比如磁盘空间告警时把一些无用日志清掉。

智能分析主要是通过故障的关联分析、定位、预测等AI算法，进一步提升故障定位和处理的效率；

1. 视图管理

视图管理也属于增值性功能，主要是满足人的心理述求，做到心中有底，面向的角色很多（领导、管理员、值班员等）。

大屏：面向领导，提供全局概览

拓扑：面向运维人员，提供告警关联关系和影响面视图

仪表盘：面向运维人员，提供自定义的关注指标的视图

报表：面向运维人员、领导，提供一些统计汇总报表信息，例如周报、日报等

检索：面向运维人员，用于故障分析场景下的各类数据检索

2. 监控管理

监控管理是企业监控落地过程中的最大挑战。前5个模块都是监控系统对外提供的服务功能，而监控管理才是面向监控系统自身的管理和控制，关注真正落地的过程的功能呈现。主要有以下几个方面：

配置：简单、批量、自动

覆盖率：监控水平的衡量指标

指标库：监控指标的规范

移动端：随时随地处理问题

权限：使用控制

审计：管理合规

API：运维数据最大的来源，用于数据消费

自监控：自身稳定的保障

为了实现上述监控六大基础能力模块，运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图我们可以按如下架构设计我们的统一监控平台。

主要分三层，接入层，能力层，功能层。

接入层主要考虑各种数据的接入，除了本身Agent和插件的采集接入，还需要支持第三方监控源的数据接入，才能算一个完整的统一监控平台。

能力层主要考虑监控的基础通用能力，包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。

功能层需要贴近用户使用场景，主要有管理、展示两类功能，在建设的过程中可以不断丰富功能场景。

另外，考虑到数据的关联关系，为未来的数据分析打下基础，监控和CMDB也需要紧密联动，所有的监控对象都应该用CMDB进行管理，另外，还可以配置驱动监控为指导理念，实现监控的自动上下线，告警通知自动识别负责人等场景，简化监控的维护管理。

为了统一监控平台能够在企业更好的落地，我们需要配备对应的管理体系，其中最重要的是指标管理体系。

指标管理体系的核心理念：

监控的指标体系是以CMDB为骨架，以监控指标为经脉，将整个统一监控平台的数据有机整合起来。

贯穿指标的生命周期管理，辅以指标的管理规范，保障监控平台长久有序的运行。

从企业业务应用的视角出发，一般将企业监控的对象分为6层，也可以根据企业自己的情况进行调整：

基础设施层

硬件设备层

操作系统层

组件服务层

应用性能层

业务运营层

Linux系统下怎样查看进程的CPU占用率

top命令用于动态运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图的监视进程活动与系统负载等信息运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图，格式为运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图：“top”。

这个top命令可真运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图的是太厉害了，它能够动态运维监测cpu硬盘及内存的使用率的流程图的查看系统运维状态，完全可以比喻成是“强化版的Windows任务管理器”，运行界面如图所示：

top命令linuxprobediancom/chapter-02dianhtml#22前面的五行为系统整体的统计信息，下面逐行的讲解下：

第1行:系统时间，运行时间，登录终端数，系统负载（分别为1分钟、5分钟、15分钟的平均值，数值越小意味着负载越低）。

第2行:进程总数，运行中的，睡眠中的，停止的，僵死的。

第3行:用户占用资源，系统内核占用资源，改变过优先级的进程，空闲的资源，等待输入输出的时间。

此行数据均为CPU数据并以百分比格式显示，例如"99.2 id"意味着有99.2%的CPU处理器资源正在空闲中。

第4行:物理内存总量，使用量，空闲量，作为内核缓存的内存量。

第5行:虚拟内存总量，使用量，空闲量，已被提前加载的内存数据。

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