海量运维监控系统规划与部署 基于Linux+Nagios+Centreon+Nagvis等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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付哲 著

图书标签:

• 运维监控
• 系统规划
• Linux
• Nagios
• Centreon
• Nagvis
• ITSM
• 自动化运维
• 性能监控
• 故障排查

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302409533

版次：1

商品编码：11800772

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　今天，互联网大潮催生了众多卓越企业，基于云计算和移动互联网的各类应用以及服务已经融入了大众生活。与传统企业相比，互联网企业的用户及业务规模很容易达到海量级别，在为用户提供优质业务服务的同时，企业内部对IT运维管理的质量水准也日益提出高标准和严要求，而IT运维管理的核心业务之一，IT运维监控工作就变得愈加重要。本书针对海量IT系统的特点，不仅提倡IT运维监控系统要基于Nagios和Centreon等开源系统量身定做，采取开源监控技术与企业IT服务和运维管理流程相结合的技术路线，而且从开源监控系统的规划、管理、流程/规范、系统/平台、监控、告警、安全、部署实施、优化、考核、持续优化和提升等诸多方面来与大家详细分享体会。
　　《海量运维监控系统规划与部署 基于Linux+Nagios+Centreon+Nagvis等》共分14章，涵盖的内容主要包括：带领读者深度了解 Nagios和Centreon如何在Linux系统上部署，以及如何与NagVis进行集成；从专家角度介绍如何管理Centreon、Nagios和NagVis，以及如何运用相关技巧优化这套组件以提升监控系统效率；运用大量脚本样例和截图，手把手帮助读者解決在构建开源监控系统中遇到的各类实际问题；利用NagVis和RRDTool 集成开源监控系统的视图功能；按部就班地协助用户定制化实现既符合ITIL很好实践，又符合企业自身特点的企业级IT运维监控系统。
　　本书适合在互联网企业以及传统企业内部，那些想了解、学习、规划以及快速构建开源IT运维监控系统的人员阅读，可以作为学习Nagios和Centreon的工具书，也适合有一定基础，想更深入学习Centreon的读者，通过大量的案例，让读者真正理解Linux、Nagios、Centreon和NagVis这一套犀利武器，为海量IT运维监控工作保驾护航。

目录

第1章 企业级IT监控系统概述
1.1 什么是IT运维监控系统
1.2 开源监控软件之崛起——Linux、Nagios、Centreon和NagVis
1.3 Nagios简介
1.3.1 云计算和海量运维监控的最佳选择
1.3.2 Nagios的主机检测与服务检测
1.3.3 监控信息的提供者
1.3.4 及时的通知机制
l.3.5 从外部系统接收信息
1.3.6 Nagios与Linux的关系
1.4 Centreon简介
1.4.1 Centreon引擎
1.4.2 为什么要有C~entreon引擎
1.5 NagVis简介
1.6 为什么要基于开源软件构建IT运维监控系统？

第2章 企业级IT运维监控系统的构建——从源代码到企业级系统
2.1 可供选择的操作系统
2.1.1 选用Red Hat Enterprise Linux作为操作系统
2.1.2 选择部署方式
2.2 服务器安装规划
2.2.1 服务器参数规划
2.2.2 服务器存储规划
2.3 Linux的逻辑卷（LVM）管理机制
2.3.1 为什么要使用LVM
2.3.2 LVM基本概念
2.3.3 操作系统分区划分样例

第3章 配置VMWARE虚拟机
3.1 新建虚拟机向导
3.2 VMware的联网模式简介
3.2.1 虚拟网络设备
3.2.2 虚拟机联网方式之桥接模式（bridged networking）
3.2.3 虚拟机联网方式之网络地址转换（network address translation，NAT）模式
3.2.4 虚拟机联网方式之仅主机（host-only networking）模式
3.2.5 关于虚拟机联网方式中的DHCP服务
3.2.6 选择Nagios虚拟服务器的联网方式
3.3 完成虚拟机创建向导并查看配置清单

第4章 为虚拟机安装RHEL操作系统
4.1 引导菜单
4.2 操作系统安装欢迎界面（语言及键盘布局）
4.3 存储设备选择
4.4 主机名与网络设置
4.5 时区选择
4.6 磁盘分区设置
4.7 划分文件系统
4.8 安装操作系统软件
4.8.1 格式化虚拟机硬盘
4.8.2 选择操作系统安装类型
4.8.3 安装操作系统
4.8.4 操作系统初始化配置
4.8.5 创建操作系统账户
4.8.6 设置操作系统时间
4.8.7 设置Kdump
4.8.8 操作系统网络配置
4.8.9 yum源配置

第5章 Nagios的安装
5.1 Nagios安装前的准备工作
5.2 创建Nagios用户和组
5.3 编译并安装Nagios
5.4 安装Nagios插件
5.5 配置Nagios的Web用户界面
5.6 SELinux
5.7 访问用户认证与授权

第6章 NDOUtils安装
6.1 配置并编译NDOUtils
6.2 拷贝编译后的文件至运行目录
6.3 检查MySQL的配置
6.4 创建NDOUtils数据库表
6.5 配置NDOUtils
6.6 添加ndo2db为系统服务

第7章 Centreon的安装与配置
第8章 安装Centreon
第9章 Centreon的管理
第10章 Centreon的实时监控
第11章 Centreon的配置
第12章 Centreon的管理和优化
第13章 NagVis的安装与配置
第14章 构建企业级IT运维监控系统

精彩书摘

　　《海量运维监控系统规划与部署 基于Linux+Nagios+Centreon+Nagvis等》：
　　1.3.1 云计算和海量运维监控的最佳选择
　　随着云计算和大数据应用的飞速发展，IT行业也将运力和负载逐渐转移到云服务上来，鉴于云计算和海量数据带来的高效灵活地分配资源、自动化部署、动态迁移等优秀特性，越来越多的企业开始自建或者租用云计算数据中心，构建自己的大数据平台。而云计算数据中心和海量数据平台必须保障位于虚拟机中各类操作系统和应用系统的正常运行，在虚拟机或者云计算基础硬件设备发生故障前能够及时发现并排除单点故障、控制服务依赖，就需要采取富有弹性的监控和管理框架软件，且具备秒级监控和分析决策能力，而Nagios正是达到这一目标的不二选择。
　　海量不仅指用户数量的庞大、用户数据的几何级膨胀，还指的是机房和集群环境的迅速扩展。对于那些拥有大规模通用计算平台的公司而言，其机房空间的容量和所容纳集群服务器的数量都在迅速扩张。运维、监控和管理短时间内如此大规模膨胀的集群，没有现成的例子可以参照，也没有成熟的模式可以遵循，运维团队的工作带来了巨大的挑战。面对这些挑战，唯有自主打造自定义的、可快速进化的监控工具，借助于灵活的插件机制，方能实现自动化运维监控和数据化的管理。
　　……

前言/序言

《大型复杂网络环境下的智能运维体系构建》 第一章：新时代运维挑战与智能运维体系的战略定位 在信息技术飞速发展的浪潮中，互联网、云计算、大数据、人工智能等新兴技术的广泛应用，极大地推动了各行各业的数字化转型。随之而来的是企业IT基础设施的规模急剧扩张，业务系统的复杂性不断提升，对运维工作提出了前所未有的挑战。传统的、被动式的运维模式已然难以应对日益增长的故障风险、性能瓶颈和安全威胁。 本章将深入剖析当前大型复杂网络环境下，运维工作所面临的核心挑战，包括但不限于：海量设备、异构环境、动态变化、故障定位困难、性能瓶颈隐匿、安全风险复杂、资源浪费严重、人工运维效率低下以及故障响应延迟等。我们将从战略层面出发，阐述为何构建一套集智能化、自动化、可视化、预测性于一体的智能运维体系，已成为企业保持核心竞争力、保障业务连续性和推动业务创新的关键。 我们将探讨智能运维体系的战略价值，强调其不仅仅是技术能力的提升，更是企业数字化战略的重要组成部分。一个成功的智能运维体系，能够有效降低IT运维成本，提升服务可用性，保障业务数据的安全，并为业务创新和发展提供坚实的基础。本章旨在引导读者认识到智能运维的紧迫性和重要性，为后续章节深入探讨具体技术和实践打下坚实的理论基础。 第二章：智能运维体系的核心能力解析与技术基石 智能运维体系的构建并非一蹴而就，它依赖于一系列核心能力的支撑，这些能力共同构成了体系的“筋骨”。本章将详细解析这些核心能力，并阐述支撑这些能力所需的技术基石。 海量数据采集与处理能力： 智能运维的基础是数据。我们将深入探讨如何从异构的、海量的IT设备、应用、服务和日志中，高效、准确地采集运行数据。这包括对各种采集协议（如SNMP、WMI、Syslog、Agent等）的深入理解，以及如何处理数据的高并发、高吞吐量以及数据清洗、去重、格式转换等预处理技术。 实时监控与告警能力： 快速、准确的监控是运维的“眼睛”。本章将聚焦于如何构建高性能的实时监控系统，捕捉关键性能指标（KPI），并通过智能化的告警策略，区分故障级别，降低误报和漏报。我们将探讨阈值告警、趋势告警、异常告警等多种告警机制的设计与实现。 故障定位与根因分析能力： 当故障发生时，快速定位问题根源至关重要。本章将介绍多种故障定位技术，包括日志分析、拓扑关联分析、事件关联分析，以及如何利用机器学习等技术，实现自动化根因分析，缩短故障排除时间。 性能优化与容量规划能力： 智能运维的目标之一是保障系统的高效运行。本章将深入探讨如何通过性能监控数据，识别性能瓶颈，并提供优化建议。同时，我们将介绍如何基于历史数据和业务增长预测，进行科学的容量规划，避免资源浪费或不足。 自动化运维与服务编排能力： 自动化是提升运维效率的利器。本章将重点讲解自动化运维的各个方面，包括配置管理自动化、部署自动化、故障恢复自动化、日常任务自动化等。我们将探讨如何通过脚本、工具和平台，实现运维流程的自动化，从而解放运维人员，使其专注于更具创造性的工作。 安全态势感知与威胁预警能力： 在数字化时代，安全与运维密不可分。本章将阐述如何将安全监控融入运维体系，实现对安全事件的实时感知，预测潜在的安全威胁，并提供及时的预警和响应机制。 可视化展示与交互分析能力： 直观的可视化能够帮助运维人员快速理解复杂的系统状态。本章将介绍如何构建丰富、灵活的可视化界面，包括仪表盘（Dashboard）、拓扑图、趋势图等，并支持用户进行交互式的数据分析，从而更深入地洞察系统运行状况。 本章将为读者构建一个清晰的智能运维技术框架，理解不同技术组件之间的协同关系，以及它们在智能运维体系中的作用。 第三章：开放式监控框架与数据采集策略详解 本章将聚焦于构建一个灵活、可扩展的开放式监控框架，并深入探讨多样化的数据采集策略，以适应不同场景下的监控需求。 开放式监控框架的设计原则： 我们将首先探讨开放式监控框架的设计理念，强调其模块化、可插拔、易于集成和扩展的特性。我们将解析如何构建一个能够支持多种监控协议、多种数据源接入的通用框架，以及如何通过API接口，实现与其他运维工具和平台的无缝对接。 核心监控引擎的选型与部署： 深入分析常见的开源监控引擎的特点，如其架构、性能、扩展性、社区活跃度等，并提供选型建议。我们将详细讲解如何根据实际需求，对选定的监控引擎进行部署、配置和优化，使其能够支撑海量设备和数据的采集与处理。 Agent与Agentless采集技术： Agent 기반采集： 详细介绍基于Agent的采集方式，包括Agent的部署、配置、通信机制（如TCP/IP、HTTP/S）、数据传输协议（如Protobuf、JSON）等。我们将探讨不同操作系统、不同应用场景下的Agent选择与优化，以及如何管理和维护大量的Agent实例。 Agentless采集： 深入讲解Agentless采集技术，如SNMP（Simple Network Management Protocol）在网络设备监控中的应用，WMI（Windows Management Instrumentation）在Windows服务器监控中的应用，以及SSH、Telnet等协议在执行远程命令获取信息时的使用。我们将分析Agentless采集的优势与局限性，以及如何在混合环境中有效结合Agent和Agentless采集。 日志采集与分析技术： 日志是排查故障、分析业务的关键信息源。本章将详细介绍日志采集的各种方式，包括syslog、文件尾部读取（tail -f）、日志重定向等。我们将深入讲解日志聚合工具（如Filebeat, Fluentd）的工作原理，如何将分散的日志文件集中收集到日志管理平台，并介绍日志解析（parsing）与标准化（normalization）的重要性，以便于后续的搜索和分析。 API接口与数据库采集： 针对一些没有标准协议的设备或应用，我们将讲解如何通过调用其提供的API接口，获取运行时数据。同时，对于数据库的监控，我们将介绍如何通过JDBC/ODBC等方式，直接采集数据库的性能指标、慢查询日志等关键信息。 协议适配与自定义采集： 针对一些特殊协议或自定义数据格式，我们将介绍如何通过开发自定义的采集插件或脚本，实现对这些数据的有效采集，从而保证监控的全面性。 数据传输与存储优化： 探讨如何优化数据传输效率，如数据压缩、批量传输等。同时，介绍数据存储策略，包括时序数据库（如InfluxDB, Prometheus）、关系型数据库、分布式文件系统等，以及如何根据数据类型和访问需求，选择合适的存储方案，并考虑数据生命周期管理。 本章旨在为读者提供一套系统化的数据采集解决方案，确保监控数据的准确性、全面性和实时性，为构建智能运维体系打下坚实的数据基础。 第四章：海量数据可视化与智能告警体系设计 在海量数据的基础上，如何将其转化为直观、易懂的信息，并在此基础上构建高效的告警机制，是智能运维体系的核心体现。本章将深入探讨海量数据的可视化方法以及智能告警体系的设计。 可视化仪表盘（Dashboard）的设计与构建： 用户画像与信息分层： 分析不同角色（如运维工程师、系统管理员、业务部门领导）对监控信息的不同需求，设计有针对性的仪表盘。强调信息的分层与聚合，从宏观到微观，满足不同层级的查看需求。 常用可视化组件与选择： 详细介绍各种可视化组件，如折线图、柱状图、饼图、雷达图、热力图、拓扑图、表格等。分析不同组件在展示不同类型数据（如趋势、对比、分布、关系）时的优劣，并提供选择指导。 交互式可视化设计： 强调用户可以通过鼠标悬停、点击、缩放、过滤等操作，与可视化图表进行交互，深入探索数据细节。 实时性与动态更新： 确保仪表盘能够实时更新，反映最新的系统状态。 模板化与定制化： 介绍如何利用模板快速创建仪表盘，并支持用户根据自身需求进行个性化定制。 拓扑图在复杂网络可视化中的应用： 网络拓扑的构建与维护： 讲解如何从设备信息、网络协议（如CDP, LLDP）等多种途径，自动或半自动地构建网络拓扑图。强调拓扑图的实时更新和准确性。 设备关联与服务依赖关系可视化： 如何在拓扑图上直观地展示设备之间的物理连接、逻辑连接以及服务之间的依赖关系，帮助运维人员快速理解系统的整体架构。 告警与状态联动： 当某个设备或服务出现故障时，如何在拓扑图上高亮显示，并联动展示其影响范围。 智能告警策略的设计： 告警级别的定义与管理： 明确定义不同级别的告警（如致命、警告、信息），并根据其对业务的影响程度进行优先级排序。 阈值告警与基线对比： 讲解如何设定合理的阈值，以触发告警。深入探讨基线（Baseline）概念，通过与历史数据的对比，识别异常波动，提高告警的准确性。 异常检测与模式识别： 介绍如何利用统计学方法和机器学习算法，对数据中的异常模式进行识别，从而提前预警潜在问题。 告警收敛与抑制： 探讨如何通过告警分组、抑制同一故障的重复告警，避免告警风暴，减轻运维人员的负担。 告警关联与根因分析辅助： 如何将多个告警进行关联分析，指向更深层次的故障根源。 告警通知与分派机制： 设计灵活的告警通知渠道（如邮件、短信、即时通讯工具），并实现告警的自动分派，确保故障能够及时得到处理。 告警生命周期管理： 明确告警的产生、处理、解决、关闭等生命周期流程，并建立相应的记录与跟踪机制。 数据深度分析与趋势预测： 历史数据分析： 如何利用存储的历史数据，进行深度的性能分析、容量分析和故障模式分析。 趋势预测模型： 介绍如何构建简单的趋势预测模型，预测未来一段时间的资源使用情况或性能变化，从而进行主动式的运维。 本章旨在将冰冷的数据转化为有价值的洞察，并通过智能化的告警体系，让运维人员能够更有效地应对突发事件，实现主动运维。 第五章：自动化运维与服务编排的实践落地 自动化是提升运维效率、降低人为错误的关键。本章将深入探讨自动化运维的实践落地，以及服务编排在复杂系统管理中的作用。 配置管理自动化： CMDB（配置管理数据库）的重要性： 阐述CMDB在统一管理IT资产信息、配置信息、关系信息方面的重要性，是实现自动化运维的基础。 主流配置管理工具的介绍与应用： 详细介绍如Ansible, SaltStack, Chef, Puppet等主流自动化配置管理工具的工作原理、核心概念（如Playbook, State, Recipe, Manifest），以及如何在实际环境中进行部署和使用。 自动化部署与配置下发： 如何利用这些工具实现对服务器、应用、服务的批量部署、配置更新和补丁管理。 脚本化与任务自动化： Shell脚本与Python脚本的编写与应用： 强调编写高质量、可维护的脚本在执行日常运维任务中的重要性。演示如何利用Shell和Python脚本实现常见任务的自动化，如系统检查、日志清理、服务重启等。 自动化任务调度： 介绍Linux下的Cron、Systemd Timer等任务调度工具，以及如何将其与脚本结合，实现定时任务的自动化执行。 故障自愈与自动化响应： 预设故障场景与自动化处理脚本： 针对常见的故障场景（如服务宕机、进程僵死、磁盘空间不足），预先编写相应的自动化处理脚本。 告警与脚本联动： 如何通过告警触发自动化脚本，实现故障的快速自愈，例如自动重启服务、扩容磁盘、迁移任务等。 自动化故障诊断流程： 介绍如何构建自动化的故障诊断流程，通过一系列脚本和工具，收集故障信息，辅助定位问题。 服务编排与容器化运维： 服务编排的理念与价值： 解释服务编排的核心思想，即如何将复杂的分布式应用视为一系列相互协作的服务，并对它们的部署、生命周期管理、扩展、故障恢复进行统一协调。 Docker与Kubernetes的应用： 深入介绍Docker容器技术在应用打包、隔离、快速部署方面的优势。重点讲解Kubernetes作为业界领先的容器编排平台，其核心组件（如Pod, Deployment, Service, Ingress）的功能与作用，以及如何在Kubernetes上实现应用的自动化部署、伸缩和管理。 CI/CD（持续集成/持续部署）流程与自动化： 阐述CI/CD流程在加速软件交付、提高发布频率和质量方面的作用，以及如何将自动化运维工具与CI/CD流水线集成，实现从代码提交到生产环境部署的全自动化。 运维流程的自动化与优化： 标准化运维操作： 通过自动化工具，强制执行标准化的运维操作，降低人为错误。 流程再造与自动化： 分析现有运维流程，找出可以自动化的环节，并利用工具进行改造，提升效率。 运维数据驱动的自动化优化： 利用监控和告警数据，不断优化自动化脚本和策略，使其更智能、更高效。 本章将带领读者从理论走向实践，掌握自动化运维的核心技术和工具，逐步构建起高效、可靠的自动化运维体系，大幅提升运维能力。 第六章：系统集成、持续演进与未来展望 本章将重点探讨如何将前述的各个模块有机地集成起来，构建一个完整的智能运维体系，并对该体系的持续演进和未来发展趋势进行展望。 多工具集成与统一平台构建： 集成策略与API驱动： 强调通过API接口、消息队列等方式，实现不同工具（监控、日志、配置管理、告警、自动化执行等）之间的信息共享与协同工作。 统一运维平台的概念： 探讨构建一个集中的、可视化的统一运维平台，整合各类运维功能，为运维人员提供一个统一的操作入口和信息视图。 DevOps与AIOps的融合： 阐述DevOps文化理念如何与智能运维相结合，促进开发与运维的紧密协作。展望AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）在运维领域的深度应用，如机器学习在故障预测、根因分析、性能优化等方面的潜力。 体系的持续演进与优化： 数据驱动的优化循环： 强调利用收集到的运行数据和告警数据，对监控策略、告警规则、自动化脚本进行持续的分析和优化。 反馈机制的建立： 建立从故障处理到策略改进的反馈闭环，不断提升体系的智能化水平。 新技术的引入与适配： 随着技术的发展，如何审慎地引入新的监控技术、自动化工具和AI算法，并将其无缝集成到现有体系中。 面向未来的运维挑战与解决方案： 云原生与微服务运维： 面对云原生架构、微服务等新的技术趋势，探讨其对运维提出的新挑战，以及相应的解决方案，如服务网格（Service Mesh）监控、分布式追踪等。 安全运维的深度融合： 展望安全与运维将更加紧密地结合，实现主动的安全防护和快速的威胁响应。 智能化决策与自主运维： 探讨未来运维体系向着更高程度的智能化发展，能够实现更复杂的决策，甚至达到一定程度的自主运维。 人机协同的优化： 强调未来运维并非完全取代人工，而是通过人机协同，发挥人类的智慧和创造力，与AI的强大计算能力相结合。 建设智能运维体系的组织与文化保障： 人才培养与团队建设： 强调建立一支具备专业技能、持续学习能力的运维团队。 跨部门协作与沟通： 智能运维体系的成功离不开开发、测试、安全等部门的紧密协作。 持续改进的文化： 培养团队拥抱变化、持续改进的文化氛围。 本章将帮助读者理解智能运维体系并非一劳永逸的工程，而是一个持续演进、不断优化的过程。通过对未来趋势的展望，为读者指明前进的方向，并强调组织与文化的支撑作用，最终实现高效、智能、可靠的IT运维。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的标题《海量运维监控系统规划与部署》听起来就很专业，我原本以为它会是一本厚重的技术手册，充斥着各种晦涩的代码和命令行参数。然而，当我拿到书后，却发现它远不止于此。作者在书中注入了大量的实战经验和行业洞察。他不仅仅是讲解技术，更是分享了在实际运维工作中，如何根据不同的业务需求、不同的组织架构来选择和调整监控方案。比如，书中关于如何平衡监控的全面性与资源的消耗，如何设计一套既能及时发现问题又能避免过度告警的体系，这些都是我在日常工作中反复思考但又难以找到清晰答案的问题。作者对 Nagios 的深度优化，以及 Centreon 在大规模环境下的应用策略，都让我学到了很多过去未曾接触到的技巧。这本书的价值在于，它提供了解决现实世界中复杂运维挑战的思路和方法论，而不仅仅是工具的使用指南。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的 Linux 系统工程师，在运维领域摸爬滚打了十几年。接触过不少监控方案，从 Zabbix 到 Prometheus，也踩过不少坑。当我看到《海量运维监控系统规划与部署》这本书时，第一反应是“又一本讲监控的？能有什么新意？”但读了几章后，我彻底被它的深度和广度折服了。这本书的作者显然在海量数据监控方面有着丰富的实战经验。它没有停留在对单个工具的介绍，而是着重于“规划”和“部署”，这正是很多运维书籍所欠缺的。书中对于如何设计一个能够支撑海量节点、海量指标的监控架构，给出了非常系统性的思路。特别是关于数据采集、存储、处理和告警的整个生命周期管理，讲得非常透彻。我尤其欣赏书中对 Linux 系统性能调优在监控场景下的应用，以及如何结合 Centreon 进行分布式部署和负载均衡的讲解，这些都是解决大规模部署时会遇到的痛点。这本书的价值在于，它教会你如何“思考”监控，而不是简单地“复制”配置。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚入门运维的新手，我对《海量运维监控系统规划与部署》这本书充满了好奇，也有些许畏惧。毕竟“海量”和“规划部署”听起来就不是那么容易理解。但当我翻开这本书时，我发现我的担忧是多余的。作者的写作风格非常接地气，他用非常通俗易懂的语言，将复杂的概念一一拆解。对于像我这样对 Linux 和监控概念还不太熟悉的读者，书中提供了大量的示例和图示，让我能够轻松理解每个步骤。我特别喜欢书中关于如何逐步搭建监控系统的讲解，从最基础的 Agent 安装到告警阈值的设置，一步步引导我完成。它就像一位耐心的老师，手把手地教我如何使用 Nagios 和 Centreon 来监控我的虚拟机。书中对 Nagvis 的介绍也让我眼前一亮，我终于明白为什么运维需要漂亮的仪表盘了。这本书让我觉得，即使是新手，也能通过努力掌握一套强大的监控系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，从宏观的系统设计到微观的工具配置，层层递进，逻辑清晰。作者在讲解 Nagios 和 Centreon 这两个核心监控工具时，不仅限于基础配置，更深入地探讨了它们在性能优化、高可用性以及与其他系统集成方面的实践。我尤其赞赏书中关于如何为“海量”的节点和指标构建一个高效、可扩展的监控基础设施的详细论述。例如，在数据采集方面，作者介绍了多种策略，并分析了各自的优缺点；在数据存储方面，也给出了针对大规模数据的处理建议。而 Nagvis 的加入，则为整个监控系统增添了直观的可视化能力，使得复杂的监控数据能够以一种易于理解的方式呈现出来。这本书为我提供了一个非常完整的运维监控解决方案的蓝图，让我在面对海量设备和复杂业务场景时，能够更加从容和自信。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是运维人的福音！我之前一个人负责一个小公司的几十台服务器，每次系统出点小问题，都搞得焦头烂额，夜不能寐。想找一套靠谱的监控系统，但市面上资料要么太零散，要么太理论化，真正能落地的少之又少。这本《海量运维监控系统规划与部署》就像一座及时雨，把我从技术泥潭里拉了出来。它不是简单地罗列工具的使用方法，而是从宏观的系统规划入手，一步步教你怎么根据实际需求来设计一套 scalable 的监控体系。我特别喜欢它对 Nagios 和 Centreon 的深入剖析，不仅讲了基础配置，还分享了如何根据业务场景进行定制化告警规则，甚至还涉及了如何优化性能，应对海量数据的挑战。最让我惊喜的是，书中还提到了 Nagvis 的可视化展示，这对于我们这些需要向非技术领导汇报工作的人来说，简直太重要了。以前做个报表要花大半天，现在有了 Nagvis，一切尽在掌握，而且直观易懂。这本书让我对运维监控有了全新的认识，感觉自己不再是那个手忙脚乱的小运维，而是能够掌控全局的技术专家了。

评分☆☆☆☆☆

京东的老客户了，东西一如既往的好，赞一个！

评分☆☆☆☆☆

翻了下 讲的比较概括，全部涉及部署，有时间在仔细看下

评分☆☆☆☆☆

物流快，书没变形，很满意

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非常好，如果我能看懂就更棒了

评分☆☆☆☆☆

吸收新知

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

物流速度很快，好书呢

评分☆☆☆☆☆

京东你真逗，价提高了，再优惠，呵呵

评分☆☆☆☆☆

不错，真心不错，下次再来买。