Ein kurzer Beitrag, in dem wir sehen werden, wie einfach und im Handumdrehen wir die gängigsten Metriken in einer Microsoft Windows-Umgebung zusammengestellt haben, sowohl für Windows Server als auch für Windows-Workstations. Wir erhalten und visualisieren Metriken dank des Prometheus-Agenten und der Dashboards aus der Grafana-Community!
Wir erwachen aus dem Winterschlaf! Fangen wir an, wenn Sie der Meinung sind, dass es in Ordnung ist, mit diesem Dokument zu tod@s, das wir in zukünftigen Beiträgen als Grundlage verwenden werden. Ich hatte gedacht, dass wir dieses Jahr den Schwerpunkt auf Metriken und Protokolle legen werden (Abgesehen von den üblichen), Daher denke ich, dass dieses Dokument zur schnellen Bereitstellung von Prometheus und Grafana nützlich sein kann.
Wenn wir ein Pi-Loch in unserem Netzwerk haben, um uns vor bestimmten bösartigen DNS- oder Werbebeschlüssen zu schützen… und, wenn wir einen Telegrafen herumliegen haben, eine Influxdb und eine Grafana… In einem Moment werden wir in der Lage sein, die Pi-Hole-Daten dort zu visualisieren!
In diesem Beitrag werden wir uns zwei Optionen ansehen, um den Überblick über unsere Crowdsec-Infrastruktur zu behalten, Wir haben zwei Möglichkeiten, Ein bisschen einfach, Ein vorgefertigter Docker-Container. Oder, Warum nicht, das Leben genießen und in Prometheus integrieren und mit Grafana visualisieren!
Komm, los geht's, die wir Centreon schon eine Weile nicht mehr gegeben hatten; heute ein Klassiker, Aber nun ja. Wenn wir Microsoft SQL Server-Dienste in unserer Organisation haben, Wir können es nicht loslassen, Abgesehen von Ihrer Verfügbarkeit, Wir müssen seine Leistung kennen!
In diesem Beitrag schauen wir uns eine weitere der wunderbaren Komponenten von Elasticsearch an, In den Beats-Paketen finden wir auch ein Dienstprogramm, das uns hilft, Metriken von unseren Windows- oder Linux-Computern zu verarbeiten und zu sammeln, bekannt als Metricbeat. Wir werden sehen, wie Sie diese Metriken nach Logstash exportieren, um sie zu verarbeiten und in Elasticsearch zu speichern, um sie später mit Kibana oder Grafana zu visualisieren!
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