So installieren und verwenden Sie Guider (Performance Analyzer) unter Linux

Die ständige Analyse des von uns verwalteten Systems und der Benutzer wird zweifellos eine der besten Praktiken sein, die wir als Administratoren durchführen können, da wir die Möglichkeit haben, das Verhalten und den Status des Systems und jeder seiner Komponenten in Echtzeit zu kennen.

In diesem Bereich haben wir die Möglichkeit, das Guider-Tool zu verwenden, dank dem die Leistungsanalyse- und Verwaltungsoptionen viel vollständiger werden, und wir haben die Möglichkeit, im Detail zu wissen, ob eine Komponente irgendwelche Tiere hat, um zu handeln, bevor es zu Ausfällen kommt. .

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Guider in Linux-Umgebungen installieren und verwenden.

Was ist GuiderGuider ist ein Open-Source-Linux-basierter Performance-Analyzer, der entwickelt wurde, um die Nutzung von Systemressourcen zu messen und anhand dieser Analysen den Benutzern Ratschläge zur Verbesserung der Leistung des verwendeten Betriebssystems zu geben.

Guider ist in der Lage, die Nutzung von Thread-, Prozess- und Funktionsressourcen detailliert und umfassend zu verfolgen und zu analysieren.

Guider ist in Python für Linux-Betriebssysteme geschrieben.

Guider-FunktionenUnter den Funktionen, die in Guider hervorstechen, haben wir:

• Einfach zu bedienen: Die Verwendung ist einfach, führen Sie einfach das Dienstprogramm aus, ohne zusätzliche Installationen oder Konfigurationen vorzunehmen

• Korrekte Messungen: Mit Guider ist es möglich, die Zeit in ms und die Größe in MB / KB zu messen

• Integrierte Funktionen: Durch die Verwendung von Guider wird es möglich sein, die CPU-, Speicher- oder Festplattennutzung nach Thread, Prozess oder Funktion (Benutzer / Kernel) anzuzeigen.

Voraussetzungen für die Verwendung von GuiderVor der Verwendung von Guider müssen wir die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Linux-Kernel (> = 3.0)

• Python (> = 2,7)

• Kernel-Puffergröße = 40960.

Um die Version von Python in unserem System, in diesem Fall Ubuntu 17 Server, zu kennen, führen wir Folgendes aus:

 Python3-Version

Um die Version des Kernels zu erfahren, führen wir Folgendes aus:

 uname -r

Falls Python nicht vorhanden ist, können wir es installieren, indem wir den folgenden Befehl ausführen:

• Ubuntu

 sudo apt-get install python3.4 

• Fedora

 sudo dnf installieren python3.4 

• OpenSUS

 sudo zypper installieren python3 

1. Guider unter Linux installieren

Schritt 1
Um Guider korrekt zu installieren, müssen Sie das Guider-Repository auf GitHub klonen, indem Sie die folgenden Befehle ausführen:

 git-Klon https://github.com/iipeace/guider.git

Schritt 2
Dann greifen wir auf das Guider-Verzeichnis zu, indem wir Folgendes ausführen:

 CD-Guide

Schritt 3
Dort angekommen haben wir folgende Möglichkeiten:

• Wenn wir Guider ohne Installation ausführen möchten, müssen wir Folgendes ausführen:

 guider.py

• Wenn wir es installieren möchten, führen wir Folgendes aus:

 mach sudo mach install

• Wenn wir PIP in der Distribution verwenden, können wir Folgendes ausführen:

 sudo pip install --pre guider

Schritt 4
Für dieses Beispiel verwenden wir die Option guide.py Um das Dienstprogramm nicht auf dem System zu installieren, führen wir zum Starten Folgendes aus:

 sudo /guider.py

2. Guider-Puffer unter Linux konfigurieren

Standardmäßig muss guider die Größe des Puffers für die Operationen konfigurieren, die er auf dem System ausführt. Wenn dies jedoch nicht geschieht, wird zum Zeitpunkt seiner Ausführung ein Fehler generiert.

Schritt 1
Wir können die Größe des Puffers mit dem folgenden Befehl überprüfen:

 sudo cat / sys / kernel / debug / tracing / buffer_size_kb

Schritt 2
Falls der Wert kleiner als 40960 ist, müssen wir die folgende Zeile ausführen, um diesen Wert festzulegen:

 echo 40960 | sudo tee / sys / kernel / debug / tracing / buffer_size_kb

VERGRÖSSERN

Schritt 3
Mit dieser Definition können wir Guider mit der oben genannten Zeile starten:

 sudo /guider.py

VERGRÖSSERN

Schritt 4
Es wird möglich sein, den Guider im Thread-, Funktions-, Start-, Datei- und Systemmodus mit der folgenden Syntax zu verwenden:

 Führer [Modus | Datei] [Optionen]

3. Durchführen einer CPU-Auslastungsanalyse im Thread-Modus unter Linux

Schritt 1
Mit dem folgenden Befehl starten wir die Sequenzüberwachung, die wir durch Drücken der Tasten Strg + C beenden können, danach werden die Daten gespeichert und der Analyseprozess beginnt schließlich mit der Anzeige des Analyseberichts.

 Sudo Guider-Aufzeichnung

VERGRÖSSERN

Schritt 2
Durch Drücken von Strg + C werden die Daten gespeichert und wir sehen automatisch die Ergebnisse:

VERGRÖSSERN

Schritt 3
Wir können Details wie Datum, Kernel, Systemladezeit und viele weitere Parameter sehen. Wir können im Bericht mit den Schlüsseln AvPag vorwärts gehen oder mit RePag zurückgehen:

VERGRÖSSERN

Schritt 4
Im weiteren Verlauf werden wir neue Details des verwendeten Systems sehen.

VERGRÖSSERN

4. Führen Sie eine Echtzeit-Linux-Überwachung im Top-Linux-Modus durch

Schritt 1
Mit dem folgenden Befehl können wir die Nutzung der Ressourcen der Linux-Prozesse in Echtzeit sehen:

 sudo guider.py nach oben

VERGRÖSSERN

Schritt 2
Es wird möglich sein, ein Intervall einzustellen, um die Ausgabe mit dem Modifikator anzuzeigen -ich gefolgt von den Sekunden:

 sudo guider top -i 4

5. Analysieren Sie einen einfachen Guider-Prozess mit PID unter Linux

Schritt 1
Um diesen Prozess auszuführen, müssen wir zunächst die PID des Prozesses kennen, in diesem Beispiel Apache, dafür können wir eine der folgenden Optionen ausführen:

 pidof apache2 ps -e | grep apache2

VERGRÖSSERN

Schritt 2
Wir sehen die Liste der zugehörigen Prozesse, jetzt können wir die folgende Zeile verwenden, die den CPU-Zyklus, die Befehlsnummer, den IPC, die Fehler, den fehlenden Cache, den Ausfall der Verzweigung in Echtzeit generiert:

 sudo guider top -eP -g 1943

Schritt 3
Parameter -g Filtern Sie nach dem angegebenen Prozess.

VERGRÖSSERN

5. Guider-Ergebnisse in einer Datei unter Linux speichern

Für Verwaltungsaufgaben besteht die Möglichkeit, die Überwachungsdaten oder eine beliebige Ausgabe in einer Datei zur jeweiligen Analyse zu speichern.

Schritt 1
Mit dem folgenden Befehl speichern wir die Tracking-Daten in einer standardmäßig definierten Datei namens guider.dat im aktuellen Verzeichnis, aber wenn wir möchten, können wir einen anderen Pfad festlegen:

 sudo-guider -s. 

Schritt 2
Um eine weitere Ausgabe in einer Datei namens guider.out standardmäßig im aktuellen Verzeichnis zu speichern, verwenden wir die folgende Zeile:

 sudo-guider nach oben -o.

Schritt 3
Wenn wir den Inhalt dieser Dateien sehen möchten, können wir die folgenden Befehle ausführen:

 cat guider.dat cat guider.out

Schritt 4
In vielen Fällen wird es möglich sein, dass wir die Hilfe von Guider erhalten möchten, dies erhalten wir mit dem folgenden Befehl:

 sudo ./guider.py -h

VERGRÖSSERN

6. Möglichkeiten, Guider unter Linux zu verwenden

Guider ermöglicht es uns, verschiedene Betriebsmodi zu verwenden, wie zum Beispiel:

 top [Echtzeit] Datensatz [Thread] Datensatz -y [System] Datensatz -f [Funktion] Datensatz -F [Datei] Ansicht [Seite]

7. Allgemeine Guider-Optionen unter Linux

-undAktiviert Optionen je nach Modus.

-DDeaktiviert Optionen je nach Modus.

-SDaten speichern.

-SSortieren Sie die Datenausgabe mit Werten wie .c (pu) / m (em) / b (lock) / w (fc) / p (id) / n (ew) / r (untime)

--oderEs läuft im Hintergrund.

-WWarten auf ein Signal.

-RNehmen Sie kontinuierlich auf.

-BLegt die Größe des Puffers fest.

-DErzeugt eine Abhängigkeit von einem Thread.

-TAnalysieren Sie die Syscall-Werte.

-TLegt den Pfad der Quelle fest.

-JDefiniert den Pfad des Berichts.

-ODERGenerieren Sie Benutzerereigniswerte.

-KKernel-Ereigniswerte generieren.

-xDefiniert die Adresse des lokalen Servers.

-PGruppieren nach Prozessen.

-QTo-do-Liste einrichten.

-LText in Bilder umwandeln.

-zuZeigen Sie alle Informationen an.

-ichStellen Sie Intervalle in Sekunden ein.

-gFilter hinzufügen.

-CDefinieren Sie benutzerdefinierte Ereignisse.

Guider ist somit eine zusätzliche Hilfestellung für gängige Administrationsaufgaben und bietet uns die Möglichkeit, globale oder Echtzeit-Ergebnisse aus den Elementen des Systems zu erhalten und diese somit viel direkter zu verwalten.