Zum Beispiel: nmon -f -s 1.
nmon CPU- und Festplattenauslastung
Eine Protokolldatei wird erstellt. Am Anfang der Protokolldatei stehen einige Systemmetadaten (AAA-BBBV-Teil), gefolgt von regelmäßigen Schnappschüssen der überwachten Systemeigenschaften, wie z. B. CPU- und Speicherauslastung. Da es schwierig ist, diese Ausgabedatei direkt von einer Tabellenkalkulationsanwendung zu verarbeiten, wurde das Excel-Makro Nmon_Analyzer geboren. Dieses Tool ist großartig, wenn Sie Windows/Mac verwenden und Microsoft Office installiert haben. Wenn Sie nicht über diese Umgebung verfügen, können Sie auch das Tool Nmon2rrd verwenden. Dieses Tool kann Protokolldateien in RRD-Eingabedateien konvertieren und anschließend Grafiken generieren. Der Prozess ist starr und etwas umständlich. Jetzt ist ein flexibleres Tool entstanden, und ich stelle Ihnen pyNmonAnalyzer vor, das eine anpassbare Lösung zum Generieren strukturierter CSV-Dateien und einfacher HTML-Berichte mit mit matplotlib generierten Bildern bietet.
Systemanforderungen:
Aus dem Namen geht hervor, dass wir Python brauchen. Darüber hinaus hängt pyNmonAnalyzer auch von matplotlib und numpy ab. Wenn Sie ein von Debian abgeleitetes System verwenden, müssen Sie zuerst diese Pakete installieren:
$ sudo apt-get install python-numpy python-matplotlib
Sie können das Git-Repository klonen:
$ git clone git@github.com:madmaze/pyNmonAnalyzer.git
Oder laden Sie es direkt hier herunter: pyNmonAnalyzer-1.0.zip. (Anmerkung zur LCTT-Übersetzung: Dies war ein Projekt vor 5 Jahren, aber es wurde kontinuierlich gepflegt)
Als nächstes benötigen wir eine Nmon-Datei. Wenn nicht, können Sie die in der Distribution bereitgestellte Instanz verwenden oder selbst ein Beispiel aufzeichnen: nmon -F test.nmon -s 1 -c 120, das 120 Snapshots aufzeichnet, einen pro Sekunde in der test.nmon-Datei.
Werfen wir einen Blick auf die grundlegenden Hilfeinformationen:
$ ./pyNmonAnalyzer.py -h usage: pyNmonAnalyzer.py [-h] [-x] [-d] [-o OUTDIR] [-c] [-b] [-r CONFFNAME] input_file nmonParser converts Nmon monitor files into time-sorted CSV/Spreadsheets for easier analysis, without the use of the MS Excel Macro. Also included is an option to build an HTML report with graphs, which is configured through report.config. positional arguments: input_file Input NMON file optional arguments: -h, --help show this help message and exit -x, --overwrite overwrite existing results (Default: False) -d, --debug debug? (Default: False) -o OUTDIR, --output OUTDIR Output dir for CSV (Default: ./data/) -c, --csv CSV output? (Default: False) -b, --buildReport report output? (Default: False) -r CONFFNAME, --reportConfig CONFFNAME Report config file, if none exists: we will write the default config file out (Default: ./report.config)
Dieses Tool bietet zwei Hauptoptionen
Der folgende Befehl generiert sowohl CSV-Dateien als auch HTML-Berichte:
$ ./pyNmonAnalyzer.py -c -b test.nmon
Dadurch wird ein ./data-Verzeichnis erstellt, das ein Verzeichnis für CSV-Dateien (./data/csv/), ein Verzeichnis für PNG-Bilder (./data/img/) und einen HTML-Bericht (./data/report) enthält. html).
Standardmäßig verwendet der HTML-Bericht Bilder, um CPU, Festplattenauslastung, Speichernutzung und Netzwerkübertragung anzuzeigen. All dies ist in einer selbsterklärenden Konfigurationsdatei (report.config) definiert. Derzeit ist dieses Tool nicht besonders flexibel, da CPU und MEM nur ein- und ausgeschaltet werden können. Der nächste Schritt besteht jedoch darin, die Darstellungsmethode zu verbessern und Benutzern die flexible Festlegung zu ermöglichen, welche Darstellungsmethode für welche Daten verwendet werden soll.
Derzeit sind diese Berichte sehr langweilig und können nur einige grundlegende Notentabellen ausdrucken, aber ihre Funktionen werden noch verbessert. Derzeit in der Entwicklung ist ein Assistent, der Konfigurationsanpassungen erleichtert. Wenn Sie Vorschläge haben, Fehler finden oder Funktionswünsche haben, können Sie mich gerne kontaktieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonArtefakt Nmon. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
