파이썬으로 개발한 점프서버 스프링보드 머신
점프서버 스프링보드 머신은 파이썬으로 작성된 오픈소스 스프링보드 머신(포트레스 머신) 시스템으로, 스프링보드 머신이 가져야 할 기능을 구현한 것이다. . 관리는 SSH 프로토콜을 기반으로 하며 클라이언트는 에이전트를 설치할 필요가 없습니다.
기업은 주로 다음 문제를 해결하는 데 사용됩니다: 시각적 보안 관리
기능: 완전 오픈 소스, GPL 인증
Python으로 작성, Django 개발 프레임워크, 개발 용이 다시
스프링보드 머신의 기본 기능인 인증, 승인 및 감사를 실현했습니다. Ansible, 배치 명령 등과 통합됩니다. 강한.
서버에서 누가 어떤 작업을 했는지 등을 모니터링하는 것이 인기 포인트입니다. 영상 재생, 명령어 검색, 실시간 모니터링, 일괄 업로드 및 다운로드 등
셋째: Python으로 개발된 Magedu 분산 모니터링 시스템
자동화된 운영 및 유지 관리의 관점을 출발점으로 기능을 자동화하고, 알람을 모니터링하고, 성능을 튜닝하고, 솔트스택을 결합하여 자동화된 구성 관리 등을 달성합니다. 내용은 종합적으로 심층 분석되었습니다.
기업은 주로 공통 시스템 서비스, 애플리케이션, 네트워크 장비 등에 대한 자동 모니터링 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 배포는 더 많은 서버를 모니터링할 수 있고, 지역별로 모니터링한 후 요약할 수 있습니다. Zabbix 모니터링은 Python 사용자 정의 모니터링 스크립트와 결합됩니다.
시스템 요구 사항 모니터링에 대한 논의:
공통 시스템 서비스, 애플리케이션, 네트워크 장비 등을 모니터링합니까? 하나의 호스트에서 여러 다른 서비스를 모니터링할 수 있습니까? 서로 다른 서비스의 모니터링 간격이 다를 수 있습니까? 서로 다른 호스트에 있는 동일한 서비스의 모니터링 간격과 경보 임계값이 다를 수 있습니까? 경보 수준? 데이터 시각화, 간단하고 아름다운 사용자 인터페이스를 만드는 방법은 무엇입니까? 5000개의 기계 모니터링 요구 사항을 지원하기 위해 단일 기계를 달성하는 방법은 무엇입니까? 어떤 의사소통 방법을 사용할 것인가? 능동적인가, 수동적인가?
넷째: Python으로 개발된 Magedu의 CMDB
cmdb 개발에는 하드웨어 데이터 수집, API, 페이지 관리라는 세 부분이 포함되어야 합니다.
기업은 주로 프로젝트 기능, 하드웨어 데이터 수집, API 및 페이지 관리 등을 해결하는 데 사용됩니다. 서버 저장 위치, 서버 내 계정 등 통계 자산
서비스를 실행하는 과정은 다음과 같습니다. 서버 클라이언트가 하드웨어 데이터를 수집한 후, 하드웨어 정보를 API로 전송합니다. API는 획득한 데이터를 데이터베이스에 저장하는 역할과 배경을 담당합니다. 관리 프로그램은 서버 정보 구성 및 표시를 담당합니다.
다섯째: Python으로 개발된 작업 스케줄링 시스템
Python 작업 스케줄링 시스템의 다중 처리 모듈은 여러 프로세스를 지원할 뿐만 아니라 관리자 하위 모듈도 여러 프로세스의 분산을 지원합니다. 여러 기계에.
기업은 주로 대중적인 이해, crontab 예약 작업의 일괄 관리 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 원리: 사용자는 웹 페이지를 통해 작업을 설정하고 이를 작업 예약 시스템 서버에서 클라이언트로 전송합니다. 클라이언트는 데이터를 수집하여 서버에 피드백하여 예약된 작업을 수행하도록 예약합니다. 작업의 구체적인 내용.
서비스 프로세스는 네트워크 통신에 의존하여 여러 다른 시스템의 여러 프로세스에 작업을 배포하는 스케줄러 역할을 할 수 있습니다. 이런 생각을 하면서 이 모듈을 사용하여 간단한 작업 스케줄링 시스템을 구현할 수 있지 않을까 하는 생각이 들었습니다.
여섯째: Python 운영 및 유지 관리 프로세스 시스템
Python 언어로 작성된 일정 관리 및 모니터링 워크플로 플랫폼은 내부적으로 데이터 파이프라인을 생성, 모니터링 및 조정하는 데 사용됩니다. Python으로 작성된 이 플랫폼에서 모든 워크플로를 실행할 수 있습니다.
기업은 주로 해결하는 데 사용됩니다. 일반인의 관점에서는 운영 및 유지 관리 작업을 표준화하고 승인을 추가하며 단계별 작업을 수행하는 개념입니다.
워크플로 개발자가 실행 중인 워크플로(예: 방향성 비순환 그래프 또는 DAG)를 쉽게 생성, 유지 관리하고 주기적으로 예약할 수 있는 도구입니다.
이러한 워크플로우에는 데이터 저장, 성장 분석, 이메일 전송, A/B 테스트 등과 같은 여러 부서의 사용 사례가 포함됩니다.
이 플랫폼은 Hive, Presto, MySQL, HDFS, Postgres 및 S3와 상호 작용할 수 있는 기능을 갖추고 있으며 시스템 확장성을 높이는 후크를 제공합니다. 명령줄 인터페이스 외에도 이 도구는 파이프라인 종속성을 시각화하고, 진행 상황을 모니터링하고, 작업을 트리거하는 등의 작업을 수행할 수 있는 웹 기반 사용자 인터페이스도 제공합니다.
간단한 요약