LinuxでCPU使用率などのシステム情報を取得するC++クラスライブラリ - MyEnigma
新しいLinuxの教科書posted with カエレバ三宅 英明,大角 祐介 SBクリエイティブ 2017-06-08 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに はじめに 機能 コード 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに はじめに LinuxでC++プログラミングをしていると、 時々、CPUやメモリの使用率などをC++のソフト内で リアルタイムに取得したくなる時があります。 例えば、CPUの使用率の情報を使って、 パーティクルフィルタのパーティクル数などを調整したい場合です。 Particle Filterを使用した自己位置推定MATLABサンプルプログラム - MyEnigma 色々調べた所、 C言語で実現する方法があったのですが、 結構直感的に使いづらかったので、 C++のクラスでラッピングしました。 そのコードを公開
God - A Process Monitoring Framework in Ruby
A Better Way to Monitor God is an easy to configure, easy to extend monitoring framework written in Ruby. Keeping your server processes and tasks running should be a simple part of your deployment process. God aims to be the simplest, most powerful monitoring application available. Tom Preston-Werner tom@mojombo.com Google Group: http://groups.google.com/group/god-rb Features Config file is writte
Netflix at Velocity 2015: Linux Performance Tools
There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? At Velocity 2015, I gave a 90 minute tutorial on Linux performance tools. I’ve spoken on this topic before, but given a 90 minute time slot I was able to include more methodologies, tools, and live demonstrations, making it the most complete tour of the topic I’ve done. The video and sli
Glancesを使ったシステム監視 〜 InfluxDBとGrafanaを添えて - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
サーバーエンジニアの原です。 みなさんはOS Xのシステム監視に何をお使いでしょうか？ 大抵の方はアクティビティモニタやMagicanで十分かもしれませんが、今回はCUI派の方に向けて、Python製システム監視ツールの Glancesを紹介したいと思います。 また、中長期的なシステム監視を行うためにGlancesからInfluxDBという時系列データベースに監視データを送信し、グラフ描画ツールのGrafanaでグラフを表示する方法も合わせて紹介したいと思います。 要は、以下の3つのソフトウェアを使って、OS Xの中長期的システム監視をしよう、って話です。 Glances : Python製のシステムモニタリングツール InfluxDB : Go製の時系列データベース Grafana : グラフ描画ツール(Webアプリ) InfluxDBやGrafanaを手軽く試したい方にもオススメです。
IO Domains in Alexa Top 1 Million | techslides.com
IO domains have become increasingly popular in recent years, especially with the rise of the Internet of Things (IoT) and the need for online presence. In this essay, we will explore IO domains in the Alexa Top 1 Million, analyzing their prevalence and significance in the online world. To begin, it is important to understand what IO domains are. IO domains are top-level domain names that end with
Cubism.jsでモニタリングツールを自作する | Ore no homepage
前回の記事で、JavaベースのプロダクトのモニタリングはJolokiaが良い感じかも、って記事を書いた。んで、jolokiaで取得したデータをGrowthForecastに突っ込んでグラフを描画させてたんだけど、あんましっくりこなかった。んで、ここは自作しかねーやと思って、いろいろグラフ描画のライブラリ探してたらCubism.jsってのを見つけた。どうやらd3.jsのプラグインみたい。同僚はrickshaw.jsを推してたんだけど、俺はCubism.jsの方が見栄え的にシンプルで好きだったので、CubismでCassandraの自作モニタリングツールを作ってみた。 1. Cubism.js ↓が公式サイト Cubism.js. A Time Series Visualization. http://square.github.com/cubism/ 2. こんな感じです ↓が画像です。Ca
Cubism.js
Cubism.js is a D3 plugin for visualizing time series. Use Cubism to construct better realtime dashboards, pulling data from Graphite, Cube and other sources. Cubism is available under the Apache License on GitHub. Scalable Cubism fetches time series data incrementally: after the initial display, Cubism reduces server load by polling only the most recent values. Cubism renders incrementally, too, u
HTTP streaming of command output in Python Flask - Musing Mortoray
I needed an endpoint that streamed the output of an external program to the remote client. In this article I describe how I did it and discuss a few issues I encountered. Note that if you just want to stream events back to the browser, I’ll also cover that. An external command is just what I needed, and is the more difficult case. A simple stream The program below is a simple Flask server. To run
Apache Druid | Apache® Druid
Sub-second queries at any scaleExecute OLAP queries in milliseconds on high-cardinality and high-dimensional data sets with billions to trillions of rows without pre-defining or caching queries in advance. High concurrency at the lowest cost Build real-time analytics applications that supports 100s to 100,000s queries per second at consistent performance with a highly efficient architecture that u
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マイクロサービスアーキテクチャ - SanRin舎
GitHub - bcicen/ctop: Top-like interface for container metrics
http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf
GitHub - vimeo/graph-explorer: A graphite dashboard powered by structured metrics
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GitHub - hiroakis/cubism-example
RealTime dashboard: ruby, eventmachine and d3.js - Thinking Code