海量運維監控係統規劃與部署 基於Linux+Nagios+Centreon+Nagvis等 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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付哲 著

圖書標籤:

• 運維監控
• 係統規劃
• Linux
• Nagios
• Centreon
• Nagvis
• ITSM
• 自動化運維
• 性能監控
• 故障排查

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302409533

版次：1

商品編碼：11800772

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　今天，互聯網大潮催生瞭眾多卓越企業，基於雲計算和移動互聯網的各類應用以及服務已經融入瞭大眾生活。與傳統企業相比，互聯網企業的用戶及業務規模很容易達到海量級彆，在為用戶提供優質業務服務的同時，企業內部對IT運維管理的質量水準也日益提齣高標準和嚴要求，而IT運維管理的核心業務之一，IT運維監控工作就變得愈加重要。本書針對海量IT係統的特點，不僅提倡IT運維監控係統要基於Nagios和Centreon等開源係統量身定做，采取開源監控技術與企業IT服務和運維管理流程相結閤的技術路綫，而且從開源監控係統的規劃、管理、流程/規範、係統/平颱、監控、告警、安全、部署實施、優化、考核、持續優化和提升等諸多方麵來與大傢詳細分享體會。
　　《海量運維監控係統規劃與部署 基於Linux+Nagios+Centreon+Nagvis等》共分14章，涵蓋的內容主要包括：帶領讀者深度瞭解 Nagios和Centreon如何在Linux係統上部署，以及如何與NagVis進行集成；從專傢角度介紹如何管理Centreon、Nagios和NagVis，以及如何運用相關技巧優化這套組件以提升監控係統效率；運用大量腳本樣例和截圖，手把手幫助讀者解決在構建開源監控係統中遇到的各類實際問題；利用NagVis和RRDTool 集成開源監控係統的視圖功能；按部就班地協助用戶定製化實現既符閤ITIL很好實踐，又符閤企業自身特點的企業級IT運維監控係統。
　　本書適閤在互聯網企業以及傳統企業內部，那些想瞭解、學習、規劃以及快速構建開源IT運維監控係統的人員閱讀，可以作為學習Nagios和Centreon的工具書，也適閤有一定基礎，想更深入學習Centreon的讀者，通過大量的案例，讓讀者真正理解Linux、Nagios、Centreon和NagVis這一套犀利武器，為海量IT運維監控工作保駕護航。

目錄

第1章 企業級IT監控係統概述
1.1 什麼是IT運維監控係統
1.2 開源監控軟件之崛起——Linux、Nagios、Centreon和NagVis
1.3 Nagios簡介
1.3.1 雲計算和海量運維監控的最佳選擇
1.3.2 Nagios的主機檢測與服務檢測
1.3.3 監控信息的提供者
1.3.4 及時的通知機製
l.3.5 從外部係統接收信息
1.3.6 Nagios與Linux的關係
1.4 Centreon簡介
1.4.1 Centreon引擎
1.4.2 為什麼要有C~entreon引擎
1.5 NagVis簡介
1.6 為什麼要基於開源軟件構建IT運維監控係統？

第2章 企業級IT運維監控係統的構建——從源代碼到企業級係統
2.1 可供選擇的操作係統
2.1.1 選用Red Hat Enterprise Linux作為操作係統
2.1.2 選擇部署方式
2.2 服務器安裝規劃
2.2.1 服務器參數規劃
2.2.2 服務器存儲規劃
2.3 Linux的邏輯捲（LVM）管理機製
2.3.1 為什麼要使用LVM
2.3.2 LVM基本概念
2.3.3 操作係統分區劃分樣例

第3章 配置VMWARE虛擬機
3.1 新建虛擬機嚮導
3.2 VMware的聯網模式簡介
3.2.1 虛擬網絡設備
3.2.2 虛擬機聯網方式之橋接模式（bridged networking）
3.2.3 虛擬機聯網方式之網絡地址轉換（network address translation，NAT）模式
3.2.4 虛擬機聯網方式之僅主機（host-only networking）模式
3.2.5 關於虛擬機聯網方式中的DHCP服務
3.2.6 選擇Nagios虛擬服務器的聯網方式
3.3 完成虛擬機創建嚮導並查看配置清單

第4章 為虛擬機安裝RHEL操作係統
4.1 引導菜單
4.2 操作係統安裝歡迎界麵（語言及鍵盤布局）
4.3 存儲設備選擇
4.4 主機名與網絡設置
4.5 時區選擇
4.6 磁盤分區設置
4.7 劃分文件係統
4.8 安裝操作係統軟件
4.8.1 格式化虛擬機硬盤
4.8.2 選擇操作係統安裝類型
4.8.3 安裝操作係統
4.8.4 操作係統初始化配置
4.8.5 創建操作係統賬戶
4.8.6 設置操作係統時間
4.8.7 設置Kdump
4.8.8 操作係統網絡配置
4.8.9 yum源配置

第5章 Nagios的安裝
5.1 Nagios安裝前的準備工作
5.2 創建Nagios用戶和組
5.3 編譯並安裝Nagios
5.4 安裝Nagios插件
5.5 配置Nagios的Web用戶界麵
5.6 SELinux
5.7 訪問用戶認證與授權

第6章 NDOUtils安裝
6.1 配置並編譯NDOUtils
6.2 拷貝編譯後的文件至運行目錄
6.3 檢查MySQL的配置
6.4 創建NDOUtils數據庫錶
6.5 配置NDOUtils
6.6 添加ndo2db為係統服務

第7章 Centreon的安裝與配置
第8章 安裝Centreon
第9章 Centreon的管理
第10章 Centreon的實時監控
第11章 Centreon的配置
第12章 Centreon的管理和優化
第13章 NagVis的安裝與配置
第14章 構建企業級IT運維監控係統

精彩書摘

　　《海量運維監控係統規劃與部署 基於Linux+Nagios+Centreon+Nagvis等》：
　　1.3.1 雲計算和海量運維監控的最佳選擇
　　隨著雲計算和大數據應用的飛速發展，IT行業也將運力和負載逐漸轉移到雲服務上來，鑒於雲計算和海量數據帶來的高效靈活地分配資源、自動化部署、動態遷移等優秀特性，越來越多的企業開始自建或者租用雲計算數據中心，構建自己的大數據平颱。而雲計算數據中心和海量數據平颱必須保障位於虛擬機中各類操作係統和應用係統的正常運行，在虛擬機或者雲計算基礎硬件設備發生故障前能夠及時發現並排除單點故障、控製服務依賴，就需要采取富有彈性的監控和管理框架軟件，且具備秒級監控和分析決策能力，而Nagios正是達到這一目標的不二選擇。
　　海量不僅指用戶數量的龐大、用戶數據的幾何級膨脹，還指的是機房和集群環境的迅速擴展。對於那些擁有大規模通用計算平颱的公司而言，其機房空間的容量和所容納集群服務器的數量都在迅速擴張。運維、監控和管理短時間內如此大規模膨脹的集群，沒有現成的例子可以參照，也沒有成熟的模式可以遵循，運維團隊的工作帶來瞭巨大的挑戰。麵對這些挑戰，唯有自主打造自定義的、可快速進化的監控工具，藉助於靈活的插件機製，方能實現自動化運維監控和數據化的管理。
　　……

前言/序言

《大型復雜網絡環境下的智能運維體係構建》 第一章：新時代運維挑戰與智能運維體係的戰略定位 在信息技術飛速發展的浪潮中，互聯網、雲計算、大數據、人工智能等新興技術的廣泛應用，極大地推動瞭各行各業的數字化轉型。隨之而來的是企業IT基礎設施的規模急劇擴張，業務係統的復雜性不斷提升，對運維工作提齣瞭前所未有的挑戰。傳統的、被動式的運維模式已然難以應對日益增長的故障風險、性能瓶頸和安全威脅。 本章將深入剖析當前大型復雜網絡環境下，運維工作所麵臨的核心挑戰，包括但不限於：海量設備、異構環境、動態變化、故障定位睏難、性能瓶頸隱匿、安全風險復雜、資源浪費嚴重、人工運維效率低下以及故障響應延遲等。我們將從戰略層麵齣發，闡述為何構建一套集智能化、自動化、可視化、預測性於一體的智能運維體係，已成為企業保持核心競爭力、保障業務連續性和推動業務創新的關鍵。 我們將探討智能運維體係的戰略價值，強調其不僅僅是技術能力的提升，更是企業數字化戰略的重要組成部分。一個成功的智能運維體係，能夠有效降低IT運維成本，提升服務可用性，保障業務數據的安全，並為業務創新和發展提供堅實的基礎。本章旨在引導讀者認識到智能運維的緊迫性和重要性，為後續章節深入探討具體技術和實踐打下堅實的理論基礎。 第二章：智能運維體係的核心能力解析與技術基石 智能運維體係的構建並非一蹴而就，它依賴於一係列核心能力的支撐，這些能力共同構成瞭體係的“筋骨”。本章將詳細解析這些核心能力，並闡述支撐這些能力所需的技術基石。 海量數據采集與處理能力： 智能運維的基礎是數據。我們將深入探討如何從異構的、海量的IT設備、應用、服務和日誌中，高效、準確地采集運行數據。這包括對各種采集協議（如SNMP、WMI、Syslog、Agent等）的深入理解，以及如何處理數據的高並發、高吞吐量以及數據清洗、去重、格式轉換等預處理技術。 實時監控與告警能力： 快速、準確的監控是運維的“眼睛”。本章將聚焦於如何構建高性能的實時監控係統，捕捉關鍵性能指標（KPI），並通過智能化的告警策略，區分故障級彆，降低誤報和漏報。我們將探討閾值告警、趨勢告警、異常告警等多種告警機製的設計與實現。 故障定位與根因分析能力： 當故障發生時，快速定位問題根源至關重要。本章將介紹多種故障定位技術，包括日誌分析、拓撲關聯分析、事件關聯分析，以及如何利用機器學習等技術，實現自動化根因分析，縮短故障排除時間。 性能優化與容量規劃能力： 智能運維的目標之一是保障係統的高效運行。本章將深入探討如何通過性能監控數據，識彆性能瓶頸，並提供優化建議。同時，我們將介紹如何基於曆史數據和業務增長預測，進行科學的容量規劃，避免資源浪費或不足。 自動化運維與服務編排能力： 自動化是提升運維效率的利器。本章將重點講解自動化運維的各個方麵，包括配置管理自動化、部署自動化、故障恢復自動化、日常任務自動化等。我們將探討如何通過腳本、工具和平颱，實現運維流程的自動化，從而解放運維人員，使其專注於更具創造性的工作。 安全態勢感知與威脅預警能力： 在數字化時代，安全與運維密不可分。本章將闡述如何將安全監控融入運維體係，實現對安全事件的實時感知，預測潛在的安全威脅，並提供及時的預警和響應機製。 可視化展示與交互分析能力： 直觀的可視化能夠幫助運維人員快速理解復雜的係統狀態。本章將介紹如何構建豐富、靈活的可視化界麵，包括儀錶盤（Dashboard）、拓撲圖、趨勢圖等，並支持用戶進行交互式的數據分析，從而更深入地洞察係統運行狀況。 本章將為讀者構建一個清晰的智能運維技術框架，理解不同技術組件之間的協同關係，以及它們在智能運維體係中的作用。 第三章：開放式監控框架與數據采集策略詳解 本章將聚焦於構建一個靈活、可擴展的開放式監控框架，並深入探討多樣化的數據采集策略，以適應不同場景下的監控需求。 開放式監控框架的設計原則： 我們將首先探討開放式監控框架的設計理念，強調其模塊化、可插拔、易於集成和擴展的特性。我們將解析如何構建一個能夠支持多種監控協議、多種數據源接入的通用框架，以及如何通過API接口，實現與其他運維工具和平颱的無縫對接。 核心監控引擎的選型與部署： 深入分析常見的開源監控引擎的特點，如其架構、性能、擴展性、社區活躍度等，並提供選型建議。我們將詳細講解如何根據實際需求，對選定的監控引擎進行部署、配置和優化，使其能夠支撐海量設備和數據的采集與處理。 Agent與Agentless采集技術： Agent 기반采集： 詳細介紹基於Agent的采集方式，包括Agent的部署、配置、通信機製（如TCP/IP、HTTP/S）、數據傳輸協議（如Protobuf、JSON）等。我們將探討不同操作係統、不同應用場景下的Agent選擇與優化，以及如何管理和維護大量的Agent實例。 Agentless采集： 深入講解Agentless采集技術，如SNMP（Simple Network Management Protocol）在網絡設備監控中的應用，WMI（Windows Management Instrumentation）在Windows服務器監控中的應用，以及SSH、Telnet等協議在執行遠程命令獲取信息時的使用。我們將分析Agentless采集的優勢與局限性，以及如何在混閤環境中有效結閤Agent和Agentless采集。 日誌采集與分析技術： 日誌是排查故障、分析業務的關鍵信息源。本章將詳細介紹日誌采集的各種方式，包括syslog、文件尾部讀取（tail -f）、日誌重定嚮等。我們將深入講解日誌聚閤工具（如Filebeat, Fluentd）的工作原理，如何將分散的日誌文件集中收集到日誌管理平颱，並介紹日誌解析（parsing）與標準化（normalization）的重要性，以便於後續的搜索和分析。 API接口與數據庫采集： 針對一些沒有標準協議的設備或應用，我們將講解如何通過調用其提供的API接口，獲取運行時數據。同時，對於數據庫的監控，我們將介紹如何通過JDBC/ODBC等方式，直接采集數據庫的性能指標、慢查詢日誌等關鍵信息。 協議適配與自定義采集： 針對一些特殊協議或自定義數據格式，我們將介紹如何通過開發自定義的采集插件或腳本，實現對這些數據的有效采集，從而保證監控的全麵性。 數據傳輸與存儲優化： 探討如何優化數據傳輸效率，如數據壓縮、批量傳輸等。同時，介紹數據存儲策略，包括時序數據庫（如InfluxDB, Prometheus）、關係型數據庫、分布式文件係統等，以及如何根據數據類型和訪問需求，選擇閤適的存儲方案，並考慮數據生命周期管理。 本章旨在為讀者提供一套係統化的數據采集解決方案，確保監控數據的準確性、全麵性和實時性，為構建智能運維體係打下堅實的數據基礎。 第四章：海量數據可視化與智能告警體係設計 在海量數據的基礎上，如何將其轉化為直觀、易懂的信息，並在此基礎上構建高效的告警機製，是智能運維體係的核心體現。本章將深入探討海量數據的可視化方法以及智能告警體係的設計。 可視化儀錶盤（Dashboard）的設計與構建： 用戶畫像與信息分層： 分析不同角色（如運維工程師、係統管理員、業務部門領導）對監控信息的不同需求，設計有針對性的儀錶盤。強調信息的分層與聚閤，從宏觀到微觀，滿足不同層級的查看需求。 常用可視化組件與選擇： 詳細介紹各種可視化組件，如摺綫圖、柱狀圖、餅圖、雷達圖、熱力圖、拓撲圖、錶格等。分析不同組件在展示不同類型數據（如趨勢、對比、分布、關係）時的優劣，並提供選擇指導。 交互式可視化設計： 強調用戶可以通過鼠標懸停、點擊、縮放、過濾等操作，與可視化圖錶進行交互，深入探索數據細節。 實時性與動態更新： 確保儀錶盤能夠實時更新，反映最新的係統狀態。 模闆化與定製化： 介紹如何利用模闆快速創建儀錶盤，並支持用戶根據自身需求進行個性化定製。 拓撲圖在復雜網絡可視化中的應用： 網絡拓撲的構建與維護： 講解如何從設備信息、網絡協議（如CDP, LLDP）等多種途徑，自動或半自動地構建網絡拓撲圖。強調拓撲圖的實時更新和準確性。 設備關聯與服務依賴關係可視化： 如何在拓撲圖上直觀地展示設備之間的物理連接、邏輯連接以及服務之間的依賴關係，幫助運維人員快速理解係統的整體架構。 告警與狀態聯動： 當某個設備或服務齣現故障時，如何在拓撲圖上高亮顯示，並聯動展示其影響範圍。 智能告警策略的設計： 告警級彆的定義與管理： 明確定義不同級彆的告警（如緻命、警告、信息），並根據其對業務的影響程度進行優先級排序。 閾值告警與基綫對比： 講解如何設定閤理的閾值，以觸發告警。深入探討基綫（Baseline）概念，通過與曆史數據的對比，識彆異常波動，提高告警的準確性。 異常檢測與模式識彆： 介紹如何利用統計學方法和機器學習算法，對數據中的異常模式進行識彆，從而提前預警潛在問題。 告警收斂與抑製： 探討如何通過告警分組、抑製同一故障的重復告警，避免告警風暴，減輕運維人員的負擔。 告警關聯與根因分析輔助： 如何將多個告警進行關聯分析，指嚮更深層次的故障根源。 告警通知與分派機製： 設計靈活的告警通知渠道（如郵件、短信、即時通訊工具），並實現告警的自動分派，確保故障能夠及時得到處理。 告警生命周期管理： 明確告警的産生、處理、解決、關閉等生命周期流程，並建立相應的記錄與跟蹤機製。 數據深度分析與趨勢預測： 曆史數據分析： 如何利用存儲的曆史數據，進行深度的性能分析、容量分析和故障模式分析。 趨勢預測模型： 介紹如何構建簡單的趨勢預測模型，預測未來一段時間的資源使用情況或性能變化，從而進行主動式的運維。 本章旨在將冰冷的數據轉化為有價值的洞察，並通過智能化的告警體係，讓運維人員能夠更有效地應對突發事件，實現主動運維。 第五章：自動化運維與服務編排的實踐落地 自動化是提升運維效率、降低人為錯誤的關鍵。本章將深入探討自動化運維的實踐落地，以及服務編排在復雜係統管理中的作用。 配置管理自動化： CMDB（配置管理數據庫）的重要性： 闡述CMDB在統一管理IT資産信息、配置信息、關係信息方麵的重要性，是實現自動化運維的基礎。 主流配置管理工具的介紹與應用： 詳細介紹如Ansible, SaltStack, Chef, Puppet等主流自動化配置管理工具的工作原理、核心概念（如Playbook, State, Recipe, Manifest），以及如何在實際環境中進行部署和使用。 自動化部署與配置下發： 如何利用這些工具實現對服務器、應用、服務的批量部署、配置更新和補丁管理。 腳本化與任務自動化： Shell腳本與Python腳本的編寫與應用： 強調編寫高質量、可維護的腳本在執行日常運維任務中的重要性。演示如何利用Shell和Python腳本實現常見任務的自動化，如係統檢查、日誌清理、服務重啓等。 自動化任務調度： 介紹Linux下的Cron、Systemd Timer等任務調度工具，以及如何將其與腳本結閤，實現定時任務的自動化執行。 故障自愈與自動化響應： 預設故障場景與自動化處理腳本： 針對常見的故障場景（如服務宕機、進程僵死、磁盤空間不足），預先編寫相應的自動化處理腳本。 告警與腳本聯動： 如何通過告警觸發自動化腳本，實現故障的快速自愈，例如自動重啓服務、擴容磁盤、遷移任務等。 自動化故障診斷流程： 介紹如何構建自動化的故障診斷流程，通過一係列腳本和工具，收集故障信息，輔助定位問題。 服務編排與容器化運維： 服務編排的理念與價值： 解釋服務編排的核心思想，即如何將復雜的分布式應用視為一係列相互協作的服務，並對它們的部署、生命周期管理、擴展、故障恢復進行統一協調。 Docker與Kubernetes的應用： 深入介紹Docker容器技術在應用打包、隔離、快速部署方麵的優勢。重點講解Kubernetes作為業界領先的容器編排平颱，其核心組件（如Pod, Deployment, Service, Ingress）的功能與作用，以及如何在Kubernetes上實現應用的自動化部署、伸縮和管理。 CI/CD（持續集成/持續部署）流程與自動化： 闡述CI/CD流程在加速軟件交付、提高發布頻率和質量方麵的作用，以及如何將自動化運維工具與CI/CD流水綫集成，實現從代碼提交到生産環境部署的全自動化。 運維流程的自動化與優化： 標準化運維操作： 通過自動化工具，強製執行標準化的運維操作，降低人為錯誤。 流程再造與自動化： 分析現有運維流程，找齣可以自動化的環節，並利用工具進行改造，提升效率。 運維數據驅動的自動化優化： 利用監控和告警數據，不斷優化自動化腳本和策略，使其更智能、更高效。 本章將帶領讀者從理論走嚮實踐，掌握自動化運維的核心技術和工具，逐步構建起高效、可靠的自動化運維體係，大幅提升運維能力。 第六章：係統集成、持續演進與未來展望 本章將重點探討如何將前述的各個模塊有機地集成起來，構建一個完整的智能運維體係，並對該體係的持續演進和未來發展趨勢進行展望。 多工具集成與統一平颱構建： 集成策略與API驅動： 強調通過API接口、消息隊列等方式，實現不同工具（監控、日誌、配置管理、告警、自動化執行等）之間的信息共享與協同工作。 統一運維平颱的概念： 探討構建一個集中的、可視化的統一運維平颱，整閤各類運維功能，為運維人員提供一個統一的操作入口和信息視圖。 DevOps與AIOps的融閤： 闡述DevOps文化理念如何與智能運維相結閤，促進開發與運維的緊密協作。展望AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）在運維領域的深度應用，如機器學習在故障預測、根因分析、性能優化等方麵的潛力。 體係的持續演進與優化： 數據驅動的優化循環： 強調利用收集到的運行數據和告警數據，對監控策略、告警規則、自動化腳本進行持續的分析和優化。 反饋機製的建立： 建立從故障處理到策略改進的反饋閉環，不斷提升體係的智能化水平。 新技術的引入與適配： 隨著技術的發展，如何審慎地引入新的監控技術、自動化工具和AI算法，並將其無縫集成到現有體係中。 麵嚮未來的運維挑戰與解決方案： 雲原生與微服務運維： 麵對雲原生架構、微服務等新的技術趨勢，探討其對運維提齣的新挑戰，以及相應的解決方案，如服務網格（Service Mesh）監控、分布式追蹤等。 安全運維的深度融閤： 展望安全與運維將更加緊密地結閤，實現主動的安全防護和快速的威脅響應。 智能化決策與自主運維： 探討未來運維體係嚮著更高程度的智能化發展，能夠實現更復雜的決策，甚至達到一定程度的自主運維。 人機協同的優化： 強調未來運維並非完全取代人工，而是通過人機協同，發揮人類的智慧和創造力，與AI的強大計算能力相結閤。 建設智能運維體係的組織與文化保障： 人纔培養與團隊建設： 強調建立一支具備專業技能、持續學習能力的運維團隊。 跨部門協作與溝通： 智能運維體係的成功離不開開發、測試、安全等部門的緊密協作。 持續改進的文化： 培養團隊擁抱變化、持續改進的文化氛圍。 本章將幫助讀者理解智能運維體係並非一勞永逸的工程，而是一個持續演進、不斷優化的過程。通過對未來趨勢的展望，為讀者指明前進的方嚮，並強調組織與文化的支撐作用，最終實現高效、智能、可靠的IT運維。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是運維人的福音！我之前一個人負責一個小公司的幾十颱服務器，每次係統齣點小問題，都搞得焦頭爛額，夜不能寐。想找一套靠譜的監控係統，但市麵上資料要麼太零散，要麼太理論化，真正能落地的少之又少。這本《海量運維監控係統規劃與部署》就像一座及時雨，把我從技術泥潭裏拉瞭齣來。它不是簡單地羅列工具的使用方法，而是從宏觀的係統規劃入手，一步步教你怎麼根據實際需求來設計一套 scalable 的監控體係。我特彆喜歡它對 Nagios 和 Centreon 的深入剖析，不僅講瞭基礎配置，還分享瞭如何根據業務場景進行定製化告警規則，甚至還涉及瞭如何優化性能，應對海量數據的挑戰。最讓我驚喜的是，書中還提到瞭 Nagvis 的可視化展示，這對於我們這些需要嚮非技術領導匯報工作的人來說，簡直太重要瞭。以前做個報錶要花大半天，現在有瞭 Nagvis，一切盡在掌握，而且直觀易懂。這本書讓我對運維監控有瞭全新的認識，感覺自己不再是那個手忙腳亂的小運維，而是能夠掌控全局的技術專傢瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，從宏觀的係統設計到微觀的工具配置，層層遞進，邏輯清晰。作者在講解 Nagios 和 Centreon 這兩個核心監控工具時，不僅限於基礎配置，更深入地探討瞭它們在性能優化、高可用性以及與其他係統集成方麵的實踐。我尤其贊賞書中關於如何為“海量”的節點和指標構建一個高效、可擴展的監控基礎設施的詳細論述。例如，在數據采集方麵，作者介紹瞭多種策略，並分析瞭各自的優缺點；在數據存儲方麵，也給齣瞭針對大規模數據的處理建議。而 Nagvis 的加入，則為整個監控係統增添瞭直觀的可視化能力，使得復雜的監控數據能夠以一種易於理解的方式呈現齣來。這本書為我提供瞭一個非常完整的運維監控解決方案的藍圖，讓我在麵對海量設備和復雜業務場景時，能夠更加從容和自信。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛入門運維的新手，我對《海量運維監控係統規劃與部署》這本書充滿瞭好奇，也有些許畏懼。畢竟“海量”和“規劃部署”聽起來就不是那麼容易理解。但當我翻開這本書時，我發現我的擔憂是多餘的。作者的寫作風格非常接地氣，他用非常通俗易懂的語言，將復雜的概念一一拆解。對於像我這樣對 Linux 和監控概念還不太熟悉的讀者，書中提供瞭大量的示例和圖示，讓我能夠輕鬆理解每個步驟。我特彆喜歡書中關於如何逐步搭建監控係統的講解，從最基礎的 Agent 安裝到告警閾值的設置，一步步引導我完成。它就像一位耐心的老師，手把手地教我如何使用 Nagios 和 Centreon 來監控我的虛擬機。書中對 Nagvis 的介紹也讓我眼前一亮，我終於明白為什麼運維需要漂亮的儀錶盤瞭。這本書讓我覺得，即使是新手，也能通過努力掌握一套強大的監控係統。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的標題《海量運維監控係統規劃與部署》聽起來就很專業，我原本以為它會是一本厚重的技術手冊，充斥著各種晦澀的代碼和命令行參數。然而，當我拿到書後，卻發現它遠不止於此。作者在書中注入瞭大量的實戰經驗和行業洞察。他不僅僅是講解技術，更是分享瞭在實際運維工作中，如何根據不同的業務需求、不同的組織架構來選擇和調整監控方案。比如，書中關於如何平衡監控的全麵性與資源的消耗，如何設計一套既能及時發現問題又能避免過度告警的體係，這些都是我在日常工作中反復思考但又難以找到清晰答案的問題。作者對 Nagios 的深度優化，以及 Centreon 在大規模環境下的應用策略，都讓我學到瞭很多過去未曾接觸到的技巧。這本書的價值在於，它提供瞭解決現實世界中復雜運維挑戰的思路和方法論，而不僅僅是工具的使用指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的 Linux 係統工程師，在運維領域摸爬滾打瞭十幾年。接觸過不少監控方案，從 Zabbix 到 Prometheus，也踩過不少坑。當我看到《海量運維監控係統規劃與部署》這本書時，第一反應是“又一本講監控的？能有什麼新意？”但讀瞭幾章後，我徹底被它的深度和廣度摺服瞭。這本書的作者顯然在海量數據監控方麵有著豐富的實戰經驗。它沒有停留在對單個工具的介紹，而是著重於“規劃”和“部署”，這正是很多運維書籍所欠缺的。書中對於如何設計一個能夠支撐海量節點、海量指標的監控架構，給齣瞭非常係統性的思路。特彆是關於數據采集、存儲、處理和告警的整個生命周期管理，講得非常透徹。我尤其欣賞書中對 Linux 係統性能調優在監控場景下的應用，以及如何結閤 Centreon 進行分布式部署和負載均衡的講解，這些都是解決大規模部署時會遇到的痛點。這本書的價值在於，它教會你如何“思考”監控，而不是簡單地“復製”配置。

評分☆☆☆☆☆

我為什麼喜歡在京東買東西，因為今天買明天就可以送到。我為什麼每個商品的評價都一樣，因為在京東買的東西太多太多瞭，導緻積纍瞭很多未評價的訂單，所以我統一用段話作為評價內容。京東購物這麼久，有買到很好的産品，也有買到比較坑的産品，如果我用這段話來評價，說明這款産品沒問題，至少85分以上，而比較垃圾的産品，我絕對不會偷懶到復製粘貼評價，我絕對會用心的差評，這樣其他消費者在購買的時候會作為參考，會影響該商品銷量，而商傢也會因此改進商品質量。

評分☆☆☆☆☆

當時一次性買瞭10幾本還沒看完

評分☆☆☆☆☆

不錯， 講解清楚， 很好的工具書

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的技術類書籍，買來充電的，希望有用！

評分☆☆☆☆☆

開始看此書，很不錯。適閤初學者比較詳細

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍

評分☆☆☆☆☆

還沒有看完，不錯的運維書。

評分☆☆☆☆☆

質量好，內容不錯。很全麵。質量好，內容不錯。很全麵。質量好，內容不錯。很全麵。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，紙張質量可以，正在慢慢看。