Ubuntuのシステム監視ツール

Question

GUIおよびCliまたはWebベースを含むシステム監視ツールを探しています基本機能など

CPU使用率
ラムの使用
スワップ使用
ディスク使用量（スペース/ I/O）
熱監視

使用できるツールはたくさんありますが、これらの基本機能を備えた単一のツールを探しています。

Qasim · Accepted Answer

Glances-システムに注目

Glances は、テキストインターフェイスからGNU/LinuxまたはBSDオペレーティングシステムを監視するためのフリーソフトウェア（LGPLでライセンスされています）です。 Glancesはライブラリlibstatgrabを使用してシステムから情報を取得し、Pythonで開発されています。

Installation

ターミナルを開きます（Ctrl+Alt+T）および次のコマンドを実行します。

Ubuntu 16.04以降では、Sudo apt install glancesと入力できますが、バージョン2.3 このバグがありますです。その他：

簡単なスクリプトのインストール Glances

curl -L https://raw.githubusercontent.com/nicolargo/glancesautoinstall/master/install.sh | Sudo /bin/bash

OR

wget -O- https://raw.githubusercontent.com/nicolargo/glancesautoinstall/master/install.sh | Sudo /bin/bash

手動インストール

Sudo apt-get install python-pip build-essential python-dev lm-sensors Sudo pip install psutil logutils bottle batinfo https://bitbucket.org/gleb_zhulik/py3sensors/get/tip.tar.gz zeroconf netifaces pymdstat influxdb elasticsearch potsdb statsd pystache docker-py pysnmp pika py-cpuinfo bernhard Sudo pip install glances

基本的な使い方

glancesを開始するには、ターミナルでglancesと入力するだけです。

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CPU、負荷、メモリ、スワップネットワーク、ディスクI/O、プロセスなど、システムのリソースに関する多くの情報がすべて1ページに表示されます。デフォルトでは、色分けは次のことを意味します。

GREEN : the statistic is “OK” BLUE : the statistic is “CAREFUL” (to watch) Violet : the statistic is “WARNING” (alert) RED : the statistic is “CRITICAL” (critical)

Glancesの実行中に、いくつかの特別なキーを押してコマンドを与えることができます。

c: Sort processes by CPU% m: Sort processes by MEM% p: Sort processes by name i: Sort processes by IO Rate d: Show/hide disk I/O stats f: Show/hide file system stats n: Show/hide network stats s: Show/hide sensors stats b: Bit/s or Byte/s for network IO w: Delete warning logs x: Delete warning and critical logs 1: Global CPU or Per Core stats h: Show/hide this help message q: Quit (Esc and Ctrl-C also work) l: Show/hide log messages

CPU、RAM、スワップの監視

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ディスク監視

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システム熱監視

glances --helpと入力すると、検索されます（-eセンサーモジュールを有効にします（Linuxのみ））

glances -e

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構成ファイル

Glance/configureファイルでしきい値を設定できます。GNU/ Linuxでは、デフォルトの設定ファイルは/etc/glances/glances.confにあります。

クライアント/サーバーモード

この監視ツールのもう1つの興味深い機能は、glances -sと入力するだけでサーバーモードで起動できることです。これにより、Glancesサーバーが0.0.0.0:61209で実行されているようになり、別のコンピューターから接続できるようになりますglances -c @serverを使用します。@ serverはサーバーのIPアドレスまたはホスト名です。

GlancesはXML/RPCサーバーを使用し、別のクライアントソフトウェアで使用できます。サーバーモードでは、バインドアドレス（-B ADDRESS）とリスニングTCPポート（-p PORT）を設定できます。デフォルトのバインディングアドレスは0.0.0.0（Glanceはすべてのネットワークインターフェイスでリッスンします）およびTCPポートは61209です。クライアントモードでは、サーバーのTCPポート（-pポート）を設定できます。クライアント/サーバーモードでは、制限はサーバー側で設定されます。バージョン1.6では、サーバーにアクセスするためのオプションのパスワード（-Pパスワード）が導入されており、サーバーで設定した場合はクライアントでも使用する必要があります。

_{追加ソース： PyPI 、 Github 、 Linuxaria}

更新

ジュジュコンテナを監視するだけで、たとえば、どのように見えるか大きな画像

ターミナルNo 1 Glancesがサーバーモードで実行されている、ターミナルNo 2でjujuコンテナが実行されているapt-get update＆ターミナル3 glances -c 192.168.1.103 GlancesがコンテナIPに接続されている

screenshot

CPU使用率の概要

組み込みのシステムモニター使用率グラフから明らかなように、Glances自体はアクティブな状態でCPU使用率の期間スパイクを必要とするようです。グラフが正確な場合-一目でシステム上のCPUの約1/4を使用できます。これは、サーバーのCPU負荷を監視している人に効果があります。

Maythux · Answer

indicator-SysMonitor

Indicator-SysMonitorは少し機能しますが、うまく機能します。インストールして実行すると、CPUとRAM使用率がトップパネルに表示されます。シンプル。

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こちらからダウンロード

コンキー

私のお気に入りの一つ

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スクリーンレットUbuntuソフトウェアで利用可能なscreenlets-allパッケージに含まれるさまざまなスタイルのCPUとRAMモニターの束が見つかりますセンター。

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目線

インストールする：

Sudo apt-get install python-pip build-essential python-dev Sudo pip install Glances Sudo pip install PySensors

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VMSTAT

CPU、メモリ、プロセスなどに関する情報を表示します。

IOSTAT

このコマンドラインツールは、CPUに関する統計、ハードディスクパーティションのI/O情報、ネットワークファイルシステム（NFS）などを表示します。iostatをインストールするには、次のコマンドを実行します。

Sudo apt-get install sysstat

レポートを開始するには、次のコマンドを実行します。

iostat

CPU統計のみを確認するには、次のコマンドを使用します。

iostat -c

その他のパラメーターについては、次のコマンドを使用します。

iostat --help

MPSTAT

Mpstatコマンドラインユーティリティは、プロセッサごとの平均CPU使用率を表示します。実行するには、次のコマンドを使用します。

mpstat

プロセッサごとのCPU使用率については、次のコマンドを使用します。

mpstat -P ALL

Saidar

Saidarでは、コマンドラインを介してシステムデバイスのアクティビティを監視することもできます。

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次のコマンドでインストールできます：

Sudo apt-get install saidar

監視を開始するには、次のコマンドを実行します。

saidar -c -d 1

統計は毎秒更新されます。

GKrellM

GKrellMは、デスクトップシステムのデバイス情報（CPU、温度、メモリ、ネットワークなど）に表示されるさまざまなテーマを持つカスタマイズ可能なウィジェットです。

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GKrellMをインストールするには、次のコマンドを実行します。

Sudo apt-get install gkrellm

Monitorix

Monitorixは、システムデバイスを監視するためのWebベースのユーザーインターフェイスを備えた別のアプリケーションです。

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次のコマンドでインストールします：

Sudo add-apt-repository ppa:upubuntu-com/ppa Sudo apt-get update Sudo apt-get install monitorix

次のURLからMonitorixを起動します。

http://localhost/monitorix/

stylusbrook · Answer

以下は、Linuxシステムを監視するためのツールです

top、free -m、vmstat、iostat、iotop、sar、netstatなどのシステムコマンド。これらの近くには何もありません問題をデバッグするときのLinuxユーティリティ。これらのコマンドを使用すると、サーバーの内部を明確に把握できます
SeaLion ：エージェントは、＃1（ユーザー定義）に記載されているすべてのコマンドを実行し、これらのコマンドの出力には美しいWebインターフェイスでアクセスできます。このツールは、インストールが非常に簡単であるため、数百台のサーバーでデバッグする場合に便利です。そしてその無料
Nagios ：すべての監視/警告ツールの母です。それは非常にカスタマイズされていますが、初心者向けのセットアップは非常に困難です。ほとんどすべての重要なLinuxメトリックをカバーするnagiosプラグインと呼ばれるツールのセットがあります
ムニン
サーバー密度：重要なLinuxメトリックを収集し、ユーザーが独自のプラグインを作成できるようにするクラウドベースの有料サービス。
New Relic：別のよく知られているホスト型監視サービス。
ザビックス

david6 · Answer

過去数年間、私は使用しています：

システム負荷インジケータ

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Software Centreから入手可能

BeryJu · Answer

トップ

topは、ソフトウェアを監視し、CPU/RAM使用率、全体的なCPU/RAM使用率などを含むすべてのプロセスを一覧表示します。また、ほとんどがデフォルトでインストールされます

htop

htopはtopの拡張バージョンのようなものです。上記のすべての機能がありますが、子プロセスを確認して、すべての表示をカスタマイズできます。色もあります。

iotop

iotopはハードリバーI/Oの監視専用です。すべてのプロセスを一覧表示し、読み取りと書き込みのハードドライブの使用状況を表示します。

calvin k · Answer

sysmon を試してみてください。 Glancesほど派手ではありませんが、非常に簡単で使いやすいです。

汚れてPythonで少しスクリプトを作成する場合は、Pythonを使用したシステムモニタリングの基本をいくつか紹介します。

ほとんどのことを監視するには、psutilという外部モジュールが必要です。ソースからビルドするのではなく、外部モジュールインストーラーを使用するのが最も簡単です。

注：これらの例はPython 2.7で記述されています

Sudo apt-get install pip Sudo pip install psutil

モジュールがインストールされたので、コーディングを開始できます。

まず、usage.pyというファイルを作成します。

gedit ~/usage.py

psutilをインポートすることから始めます

import psutil

次に、CPUコアが実行されている割合を監視する関数を作成します。

def cpu_perc(): cpu_perc = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True) for i in range(len(cpu_perc)): print "CPU Core", str(i+1),":", str(cpu_perc[i]), "%"

それを少し分解してみましょうか？

最初の行cpu_num = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)は、CPUのコアが実行されている割合を見つけ、cpu_percというリストに割り当てます。

ここにあるこのループ

for i in range(len(cpu_num)): print "CPU Core", str(i+1),":", str(cpu_perc[i]), "%"

各CPUコアの現在の割合を出力するforループです。

RAM使用法を追加しましょう。

ram_percという関数を作成します。

def ram_perc(): mem = psutil.virtual_memory() mem_perc = mem.percent print "RAM: ", mem_perc, "%"

psutil.virtual_memoryは、コンピューターのRAMに関するさまざまな事実を含むデータセットを提供します。

次に、ネットワークに関するいくつかの事実を追加できます。

def net(): net = psutil.net_io_counters() mbytes_sent = float(net.bytes_sent) / 1048576 mbytes_recv = float(net.bytes_recv) / 1048576 print "MB sent: ", mbytes_sent print "MB received: ", mbytes_recv

psutil.net_io_counters()はバイト単位で送受信されるパケットに関する情報のみを提供するため、変換が必要でした。

スワップ領域に関する情報を取得するには、この関数を追加します。

def swap_perc(): swap = psutil.swap_memory() swap_perc = swap.percent

これは非常に簡単です。

温度はやや難しいので、ハードウェアで何が機能するかを理解するために、独自の調査を行う必要がある場合があります。特定のファイルの内容を表示する必要があります。

ディスクの使用は温度よりもはるかに簡単です。あなたがする必要があるのは、特定の関数を通して監視したいディスク（すなわち：/）を渡すことです。

def disks(): if len(sys.argv) > 1: for disk in range(1, len(sys.argv)): tmp = psutil.disk_usage(sys.argv[disk]) print sys.argv[disk], "
" print "Megabytes total: ", print str(float(tmp.total) / 1048576) print "Megabytes used: ", print str(float(tmp.used) / 1048576) print "Megabytes free: ", print str(float(tmp.free) / 1048576) print "Percentage used: ", print tmp.percent, "
"

psutil.disk_usageの元の出力はこれです、

>>>psutil.disk_usage('/') sdiskusage(total=21378641920, used=4809781248, free=15482871808, percent=22.5)

ただし、total、used、free、またはpercentのみを受け取ることもできます。

完成したプログラム：（前述の機能が結合されました）

import psutil, os, sys mem_perc = 0 #init var swap_perc = 0 #init var mbytes_sent = 0 #init var mbytes_recv = 0 #init var cpu_perc = 0 #init var swap = 0 #init var mem = 0 #init var net = 0 #init var def disp(degree): global cpu_perc global swap global swap_perc global mem global mem_perc global net global mbytes_sent global mbytes_recv cpu_perc = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True) swap = psutil.swap_memory() swap_perc = swap.percent mem = psutil.virtual_memory() mem_perc = mem.percent net = psutil.net_io_counters() mbytes_sent = float(net.bytes_sent) / 1048576 mbytes_recv = float(net.bytes_recv) / 1048576 os.system('clear') #clear the screen print "-"*30 print "CPU" print "-"*30 print "CPU Temperature: " , degree, "'C" for i in range(len(cpu_perc)): print "CPU Core", str(i+1),":", str(cpu_perc[i]), "%" print "-"*30 print "MEMORY" print "-"*30 print "RAM: ", mem_perc, "%" print "Swap: ", swap_perc, "%" print "-"*30 print "NETWORK" print "-"*30 print "MB sent: ", mbytes_sent print "MB received: ", mbytes_recv print "-"*30 print "DISKS" print "-"*30 if len(sys.argv) > 1: for disk in range(1, len(sys.argv)): tmp = psutil.disk_usage(sys.argv[disk]) print sys.argv[disk], "
" print "Megabytes total: ", print str(float(tmp.total) / 1048576) print "Megabytes used: ", print str(float(tmp.used) / 1048576) print "Megabytes free: ", print str(float(tmp.free) / 1048576) print "Percentage used: ", print tmp.percent, "
" def main(): print("Press Ctrl+C to exit") while True: temp = open("/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp").read().strip().lstrip('temperature :').rstrip(' C') temp = float(temp) / 1000 disp(temp) main()

temp = open("/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp").read().strip().lstrip('temperature :').rstrip(' C')行は、ハードウェア構成では機能しない場合があります。

このプログラムをコマンドラインから実行します。コマンドラインから引数として監視したいディスクを渡します。

$ python usage.py / Press Ctrl+C to exit ------------------------------ CPU ------------------------------ CPU Temperature: 39.0 'C CPU Core 1 : 4.8 % CPU Core 2 : 1.0 % CPU Core 3 : 0.0 % CPU Core 4 : 4.9 % ------------------------------ MEMORY ------------------------------ RAM: 33.6 % Swap: 6.4 % ------------------------------ NETWORK ------------------------------ MB sent: 2.93382358551 MB received: 17.2131490707 ------------------------------ DISKS ------------------------------ / Megabytes total: 13952.484375 Megabytes used: 8542.6640625 Megabytes free: 4678.5703125 Percentage used: 61.2 /media/calvin/Data Megabytes total: 326810.996094 Megabytes used: 57536.953125 Megabytes free: 269274.042969 Percentage used: 17.6