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'''监控工具'''是指用于实时或定期收集、分析和展示系统运行状态数据的软件或硬件解决方案。这些工具广泛应用于[[IT运维]]、[[网络管理]]、[[云计算]]和[[DevOps]]等领域，帮助管理员及时发现并解决潜在问题，确保系统稳定性和性能。

== 主要功能 ==
监控工具通常具备以下核心功能：
* '''数据采集'''：从服务器、网络设备、应用程序等收集指标（如CPU使用率、内存占用、网络流量）
* '''数据存储'''：将采集到的数据存储在[[时间序列数据库]]或关系型数据库中
* '''可视化展示'''：通过[[仪表盘]]、图表等形式直观呈现数据
* '''告警通知'''：当指标超过阈值时触发告警（如邮件、短信或集成到[[Slack]]等协作工具）

== 常见类型 ==
=== 基础设施监控 ===
监控物理或虚拟服务器的资源使用情况，例如：
* [[Prometheus]]
* [[Zabbix]]
* [[Nagios]]

=== 应用性能监控(APM) ===
追踪应用程序性能指标，例如：
* [[New Relic]]
* [[Datadog]]
* [[Grafana]]（结合其他数据源使用）

=== 日志监控 ===
收集和分析系统日志，例如：
* [[ELK Stack]]（Elasticsearch, Logstash, Kibana）
* [[Splunk]]

== 技术实现示例 ==
以下是使用Prometheus监控Linux服务器CPU使用率的配置示例：

<syntaxhighlight lang="yaml">
# prometheus.yml 配置片段
scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.1.100:9100']  # Node Exporter地址
</syntaxhighlight>

对应的Grafana仪表盘查询表达式：
<syntaxhighlight lang="sql">
100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
</syntaxhighlight>

== 选择标准 ==
选择监控工具时应考虑：
* 监控对象的类型（服务器、网络、应用等）
* 数据采集频率和保留周期需求
* 是否支持[[水平扩展]]
* 告警机制的灵活性
* 与其他工具的集成能力（如[[CI/CD]]流水线）

== 发展趋势 ==
现代监控工具的发展趋势包括：
* 人工智能辅助的异常检测
* 更精细的[[分布式追踪]]能力
* 对[[云原生]]环境的更好支持
* 可观测性(Observability)概念的普及

== 参见 ==
* [[系统监控]]
* [[性能调优]]
* [[运维自动化]]

[[Category:监控工具]]
[[Category:IT运维]]
[[Category:系统管理]]