{"id":35963,"date":"2019-10-31T22:08:50","date_gmt":"2019-10-31T19:08:50","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/v-ramkah-proekta-glaber-sozdan-fork-sistemy-monitoringa-zabbix\/"},"modified":"2019-10-31T22:08:50","modified_gmt":"2019-10-31T19:08:50","slug":"v-ramkah-proekta-glaber-sozdan-fork-sistemy-monitoringa-zabbix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/v-ramkah-proekta-glaber-sozdan-fork-sistemy-monitoringa-zabbix","title":{"rendered":"Im Rahmen des Projekts Glaber wurde ein Fork des \u00dcberwachungssystems Zabbix erstellt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Projekt Glaber<\/a><\/noindex> entwickelt einen Fork des Monitoring-Systems Zabbix, der auf Effizienz, Leistung und Skalierbarkeit abzielt und sich hervorragend f\u00fcr den Aufbau von ausfallsicheren Konfigurationen eignet, die dynamisch auf mehreren Servern ausgef\u00fchrt werden. Das Projekt begann urspr\u00fcnglich weiterentwickelt<\/a><\/noindex> als eine Sammlung von Patches zur Leistungssteigerung von Zabbix, aber im April wurde mit der Arbeit an einem separaten Fork begonnen. Der Code des Projekts wird verbreitet<\/a><\/noindex> unter der GPLv2-Lizenz.<\/p>\n

Bei hohen Lasten sto\u00dfen Zabbix-Nutzer auf das Fehlen einer echten Clusterbildung in der kostenlosen Version und auf Probleme, wenn gro\u00dfe Datenmengen in der Datenbank gespeichert werden m\u00fcssen. Die in Zabbix unterst\u00fctzten relationalen Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL, Oracle und SQLite sind schlecht an die Speicherung von Trends in der Historie angepasst \u2013 das Abfragen einer gro\u00dfen Anzahl von Metriken \u00fcber ein halbes Jahr wird bereits \"schwierig\" und es ist erforderlich, die Datenbank und Abfragen zu optimieren sowie Datenbankserver-Cluster zu erstellen usw.<\/p>\n

Als L\u00f6sung wird in Glaber die Idee der Verwendung einer spezialisierten Datenbank umgesetzt, ClickHouse<\/a><\/noindex>, die eine gute Kompression der Daten und eine sehr hohe Geschwindigkeit bei der Verarbeitung von Anfragen bietet (auf derselben Hardware kann die Belastung von CPU und Speichersystem um 20-50 Mal gesenkt werden). Neben der Unterst\u00fctzung von ClickHouse bietet Glaber auch Methoden text(), arrayBuffer() und stream() hinzugef\u00fcgt, um bestimmte Datentypen zu lesen;<\/a><\/noindex> verschiedene Optimierungen wie die Verwendung von asynchronen SNMP-Anfragen, die Batch-Verarbeitung von Daten von Monitoring-Agenten und die Verwendung von nmap zur Parallelisierung der Erreichbarkeitspr\u00fcfungen, die es erm\u00f6glicht haben, die Abfragegeschwindigkeit um mehr als 100 Mal zu erh\u00f6hen. In Glaber wird auch an der Unterst\u00fctzung von Clustering<\/a><\/noindex>, f\u00fcr das in Zukunft geplant ist, im entsprechenden Docker-Image<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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