# 优雅草星云智控鸿蒙端harmonyos **Repository Path**: youyacao/axharmonyos ## Basic Information - **Project Name**: 优雅草星云智控鸿蒙端harmonyos - **Description**: 优雅草星云智控AI智能设备监控系统-移动端鸿蒙端-成都星云智控科技有限公司是成都市一颗优雅草科技有限公司的子公司 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 2 - **Forks**: 1 - **Created**: 2025-03-26 - **Last Updated**: 2025-10-13 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 优雅草「星云智控」：2025 年 AI 监控领域的重磅革新-2025年预告4月发布-优雅草卓伊凡 # 🌟优雅草「星云智控」：2025 年 AI 监控领域的重磅革新🌟 ## ——从 2024 年研发困境到今朝重大突破，核心物联网设备 AI 智控系统震撼来袭 在科技浪潮中砥砺前行的优雅草，即将为您呈上凝聚智慧与创新的结晶——「星云智控AI控制软件」。这款 2025 年的扛鼎之作，历经 2024 年研发挫败的洗礼，于今年实现了质的飞跃。 追溯实时监控系统的发展脉络，Zabbix、Heartbeat、Prometheus 等开源软件皆留下了浓墨重彩的篇章。它们的历史，是技术不断演进的见证，也为优雅草「星云智控」的诞生提供了宝贵的借鉴。 「星云智控」聚焦核心物联网设备，凭借 AI 智控技术，实现对设备的精准洞察与智能调控。值得一提的是，该软件全面支持纯血鸿蒙 HarmonyOS，无缝融入鸿蒙生态，为华为设备用户带来更便捷、高效的监控体验。 这一切的背后，离不开优雅草技术灵魂人物卓伊凡的深思熟虑与高瞻远瞩。他带领团队在技术的荒原中探索，克服重重困难，终使「星云智控」破茧而出。 2025 年，优雅草「星云智控AI控制软件」，诚邀您一同见证物联网设备监控的全新变革！ ## 本产品演示地址 ## PC端访问地址： https://network.youyacao.com ## 为加速鸿蒙生态发展奉献力量，鸿蒙端代码开源： https://gitee.com/youyacao/axharmonyos 鸿蒙端下载地址： 等待打包后更新--.app格式只支持华为纯血next系统安装 安卓苹果端下载地址： flutter版本制作完毕后更新 ## 截图 ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=2ddcda9714cd6e3828a39516b2680026) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=41bc4a812f163a2f92b3f058decaa59f) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=0068623945fa26e90571a9eebb03a24a) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=d266aaa3079441fcf2c0914670ece08c) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=e616e043501f1326ee92aee1f6cdec17) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=1c11c481ff6520e37aabaa6a253cb196) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=fc6437e78986da0e24249bb70b888cde) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=8f21f08a72f5af34813214d7c1b6bece) ![](https://doc2.youyacao.com/server/index.php?s=/api/attachment/visitFile&sign=a1351896d67c1bbc37279be8b92a511b) 更多单页面截图等待更新，由于要使用纯华为next系统进行安装，并且本项目鸿蒙端开发过程卓伊凡已经更新至相关技术博客平台。 ## 技术栈-以下是优雅草科技本产品技术栈 go语言 v1.18 mysql v8.0 PostgreSQL v1.10.0 gin框架 v1.7.7 Echo框架 v4.10.2 snmp库 v0.13.0 node.js 18.16.0 vue v3.2.45 vue router v4.1.6 vuex v4.1.0 axios v0.27.2 flutter v3.10.5 dart v3.0.5 harmonyos deveco 5.0.3版本 ### Go 语言相关技术栈及版本 1. **Go 语言版本**：Go 1.18 引入了泛型等重要特性，有助于编写更通用和高效的代码，在开发监控系统时，泛型可以在数据结构和算法实现上提供更高的灵活性。 2. **数据库相关**： - **SQL 数据库**： - **MySQL**：常用的关系型数据库，Go 操作 MySQL 一般使用 `go - sql - driver/mysql` 驱动。在连接 MySQL 8.0 时，驱动版本可以使用 v1.6.0 左右。该驱动支持标准的 `database/sql` 接口，方便进行数据库的增删改查操作，适合存储监控系统中的配置信息、历史监控数据等结构化数据。 - **PostgreSQL**：另一种功能强大的关系型数据库，Go 操作 PostgreSQL 可使用 `lib/pq` 驱动， v1.10.0 版本。它同样适配 `database/sql` 接口，在处理复杂查询和数据一致性要求较高的场景下表现出色，适用于监控系统中对数据完整性和事务处理要求严格的部分。 3. **网络通信**： - **HTTP 框架**： - **Gin**：轻量级且高性能的 HTTP 框架，适合构建监控系统的 API 服务。 v1.7.7 版本，它具有高效的路由算法和中间件支持，能够快速处理大量的 API 请求，满足监控系统对数据接口高性能的要求。 - **Echo**：也是一款流行的 HTTP 框架，提供了丰富的功能和灵活的中间件机制， v4.10.2 版本，可用于开发监控系统中不同类型的 HTTP 服务，如数据采集接口、监控数据查询接口等。 4. **数据采集**： - **SNMP 库**：用于与支持 SNMP 协议的网络设备进行通信，采集设备的性能指标等数据。例如 `github.com/gosnmp/gosnmp` 库，v0.13.0 版本左右，可实现对网络设备的监控数据采集。 ### Vue 相关版本 1. **Vue.js**：建议使用 Vue 3.x 版本，如 Vue 3.2.45。Vue 3 相比 Vue 2 有诸多性能提升，如更好的虚拟 DOM 算法、支持片段（Fragments）和 Teleport 等新特性，在构建监控系统前端界面时，能提供更流畅的用户体验和更高的开发效率。 2. **Vue Router**：用于实现前端路由功能，在 Vue 3 项目中，使用 `vue - router@4.x` 版本，如 4.1.6 版本，它与 Vue 3 深度集成，方便实现单页面应用（SPA）的页面导航和路由管理，适合监控系统前端不同页面之间的切换和导航。 3. **Vuex**：状态管理库，对于监控系统中需要全局管理的状态，如用户登录状态、当前监控视图模式等，可使用 `vuex@4.x` 版本，例如 4.1.0 版本，它能帮助管理复杂的前端应用状态，使状态管理更加清晰和可维护。 4. **Axios**：常用的 HTTP 客户端库，用于在 Vue 前端与后端 API 进行通信，获取和提交监控数据。一般使用 `axios@0.27.2` 左右的版本，它提供了简洁易用的 API，支持 Promise，方便处理异步请求，满足监控系统前端与后端数据交互的需求。 ### Node.js 相关版本 1. **Node.js**：建议使用长期支持（LTS）版本， v18.16.0。LTS 版本具有更好的稳定性和安全性，适合用于生产环境的监控系统后端开发。 2. **Express**：流行的 Node.js Web 应用框架，常用于构建监控系统的后端 API 服务。例如 `express@4.18.2` 版本，它提供了简单的路由系统和中间件机制，能快速搭建功能丰富的 API 服务器，处理监控系统的各种业务逻辑和数据请求。 3. **Socket.io**：如果监控系统需要实现实时通信功能，如实时推送监控告警信息到前端，可使用 `socket.io@4.6.1` 版本。它支持在 Node.js 服务器和前端之间建立实时双向通信通道，兼容多种浏览器和移动设备，能满足监控系统对实时数据传输的需求。 4. **Node.js 数据库驱动**：与 Go 语言类似，根据使用的数据库不同选择相应驱动。例如，操作 MySQL 可使用 `mysql2@2.3.3` 版本；操作 MongoDB 可使用 `mongodb@4.10.0` 版本，方便在 Node.js 后端与数据库进行交互，存储和查询监控相关数据。 ### Flutter 相关依赖和版本 1. **Flutter SDK**：建议使用稳定版本，如 Flutter 3.10.5。它提供了丰富的 UI 组件、性能优化机制以及跨平台开发能力，可用于开发监控系统的移动应用版本（安卓和苹果端）。 2. **Dart**：Flutter 的编程语言，随着 Flutter SDK 一起发布和更新。 Flutter 3.10.5 中，对应的 Dart 版本为 3.0.5，它具有高效的执行性能和简洁的语法，适合开发高性能的移动应用逻辑。 3. **网络请求**： - **http**：官方提供的 HTTP 客户端库，用于在 Flutter 应用中与后端 API 进行通信，获取和提交监控数据。例如 `http: ^1.1.0` 版本，提供了简单易用的 API 来发送 HTTP 请求和处理响应。 - **dio**：另一个流行的 HTTP 客户端库，相比官方 `http` 库功能更丰富，如支持拦截器、请求重试等。例如 `dio: ^5.3.2` 版本，在监控系统移动应用中，可用于更复杂的网络请求场景。 4. **状态管理**： - **Provider**：轻量级的状态管理解决方案，方便在 Flutter 应用中管理共享状态，如监控数据的实时更新状态。例如 `provider: ^6.0.5` 版本，通过依赖注入的方式，使状态管理更加简洁和可维护。 - **GetX**：功能强大的状态管理和路由管理库，集成了多种功能，能快速构建复杂的 Flutter 应用。例如 `get: ^4.6.5` 版本，在监控系统移动应用中，可用于实现高效的状态管理和页面导航。 5. **图表库**：为了在移动应用中展示监控数据图表，可使用 `charts_flutter: ^0.14.2` 版本，它提供了丰富的图表类型（如折线图、柱状图等），方便展示监控系统中的各种数据指标变化趋势。 ## 产品功能介绍 优雅草星云智控 AI 系统是一款功能全面且极具创新性的监控解决方案，它不仅汲取了传统优秀监控系统的核心功能，更融入了先进的 AI 技术，为用户带来卓越的监控体验。 ### 1. 广泛的监控对象覆盖 - **服务器全方位洞察**：无论是常见的 Linux、Windows 还是 Unix 服务器，优雅草星云智控 AI 系统都能深入剖析其运行状态。实时跟踪 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 性能以及网络接口流量等关键参数，让管理员对服务器资源的每一丝变化都了如指掌。例如，借助系统对 Linux 服务器 `/proc` 文件系统数据的精准提取，以及对 `iostat`、`netstat` 等工具信息的整合，能够及时察觉服务器资源的潜在瓶颈。 - **网络设备无缝监控**：对于路由器、交换机、防火墙等网络基础设施，该系统通过 SNMP 协议建立紧密连接。像监测 Cisco 路由器端口实时流量一样，系统可获取设备端口状态、流量统计、CPU 与内存负载等详细信息，全方位保障网络设备的稳定运行。 - **应用程序深度监测**：针对各类主流应用程序，如 Web 服务器（Apache、Nginx）、数据库（MySQL、Oracle）、邮件服务器（Postfix、Exim）等，优雅草星云智控 AI 系统提供深度监测功能。以 MySQL 数据库为例，它不仅能监控常规的连接数、查询响应时间和缓存命中率，还能通过智能算法分析数据库性能趋势，提前预警可能出现的性能问题。 ### 2. 多元的数据采集策略 - **智能 Agent 高效采集**：在被监控设备上部署专属的智能 Agent，这一轻量级客户端与优雅草星云智控 AI 系统保持实时、稳定的通信。它如同设备的“贴身管家”，主动且精准地收集本地各类数据，并依据预设规则及时、准确地将数据传输至系统核心。在 Windows 服务器场景下，智能 Agent 可灵活采集系统性能计数器中的详细指标，为全面评估服务器状态提供有力支持。 - **SNMP 灵活适配**：凭借 SNMP 协议，系统可与众多支持该协议的设备轻松对接。作为 SNMP 管理器，它能向设备的 SNMP 代理发起请求，快速获取管理信息库（MIB）中的关键数据。这一方式无需在设备上安装额外软件，为网络设备监控及一些特殊场景下的服务器监控提供了便捷途径。例如，通过 SNMP 协议实时采集交换机端口流量，实现对网络流量的实时掌控。 - **IPMI 硬件洞察**：对于支持智能平台管理接口（IPMI）的服务器硬件，优雅草星云智控 AI 系统利用 IPMI 协议深入挖掘硬件底层信息。无论是温度、风扇转速还是电源状态，系统都能实时感知。在数据中心环境中，当服务器某个部件温度异常升高时，系统可借助 IPMI 数据及时发出警报，有效预防硬件故障的发生。 - **JMX 助力 Java 应用**：针对基于 Java 技术的应用程序和中间件，系统通过 JMX 协议实现深度监控。不仅能够获取堆内存使用、线程数量、垃圾回收次数等常规指标，还能运用 AI 分析技术对这些数据进行深度挖掘，洞察 Java 应用程序的潜在性能风险。例如，通过分析 Tomcat 服务器的 JMX 指标，提前发现可能导致应用卡顿的内存泄漏隐患。 ### 3. 强大且灵活的配置管理 - **智能模板便捷部署**：优雅草星云智控 AI 系统允许用户创建功能丰富的监控模板。这些模板集成了精心预设的监控项、触发器、图形等配置，如同搭建监控体系的“积木”，可快速应用于多个被监控对象。例如，创建一个通用的 Linux 服务器监控模板，涵盖 CPU、内存、磁盘等核心监控项，只需一键操作，即可将该模板应用于所有 Linux 服务器，大大提升监控配置效率。 - **动态主机群组分类**：系统支持根据多种规则对被监控主机进行灵活分组，如部门、地理位置、应用类型等。通过将主机划分到不同群组，不仅便于分类管理，还能针对不同群组制定个性化的权限设置和告警策略。例如，将位于上海机房的所有服务器归为一组，方便对该区域服务器进行集中监控和管理，同时为其定制符合当地运维需求的告警规则。 - **自动发现智能部署**：优雅草星云智控 AI 系统具备先进的自动发现功能。依据用户设定的规则，它能自动扫描网络，精准识别新接入的设备，并运用 AI 算法智能匹配最适合的监控配置。通过设置 IP 段和端口扫描规则，系统可自动发现新上线的服务器，并为其快速应用预定义的监控模板，实现监控部署的自动化与智能化。 ### 4. 沉浸式实时数据可视化 - **丰富图形直观呈现**：系统提供多样化的图形展示方式，折线图、柱状图、饼图等一应俱全，能够根据采集的数据生动展现监控指标的变化趋势和比例关系。通过折线图直观呈现服务器 CPU 使用率在一段时间内的起伏波动，帮助运维人员迅速捕捉异常变化，为及时决策提供清晰依据。 - **自定义仪表盘全景掌控**：支持用户打造个性化的仪表盘，将各类图形、图表以及其他关键监控信息巧妙整合在一个页面，形成全面、直观的监控视图。针对某个复杂业务系统，用户可定制专属仪表盘，集中展示该系统涉及的服务器、数据库、应用程序等关键监控指标图形，实现对业务系统运行状态的全景掌控。 - **智能地图精准定位**：借助网络拓扑地图功能，优雅草星云智控 AI 系统以直观图形化方式呈现网络设备间的连接关系及实时运行状态。地图上每个节点代表不同设备，其颜色根据设备状态（正常、警告、故障等）实时动态变化。一旦网络出现故障，运维人员可通过地图迅速定位故障点，极大缩短故障排查时间。 ### 5. 智能且高效的告警管理 - **智能触发器精准预警**：优雅草星云智控 AI 系统的触发器设置融合了先进的 AI 算法，不仅能依据传统逻辑表达式（如服务器 CPU 使用率连续 5 分钟超过 80%触发告警）进行判断，还能通过学习历史数据和实时数据分析，智能识别潜在异常模式。系统可根据服务器过往性能数据及当前业务负载，动态调整告警阈值，实现更加精准的预警。 - **多元告警媒介即时通知**：支持多种告警方式，包括邮件、短信、即时通讯工具（如微信、钉钉）等，满足不同用户的沟通习惯。管理员可根据实际需求轻松配置相应参数，如邮件服务器地址、短信网关等。当服务器发生故障时，系统能同时通过多种渠道向管理员发送告警通知，确保信息及时传达。 - **智能告警升级策略**：系统具备智能的告警升级机制，当某个告警在设定时间内未得到处理，它会自动提升告警级别，并通知更高级别的管理人员。例如，一般故障告警若 15 分钟内未被确认，系统将其升级为严重故障告警，并通知运维主管，确保问题得到及时解决。 - **全面事件管理追溯**：优雅草星云智控 AI 系统对所有告警事件进行集中、细致管理，详细记录事件发生时间、相关监控对象、事件级别、处理状态等关键信息。管理员通过事件列表可清晰查看所有告警事件详情，并对事件进行确认、处理等操作，实现对告警流程的全程跟踪与管理。 ### 6. 深度历史数据存储与智能分析 - **海量数据稳定存储**：优雅草星云智控 AI 系统可将采集到的监控数据安全存储在多种主流数据库中，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。数据以时间序列形式有序存储，为后续查询和分析奠定坚实基础。每分钟采集的服务器 CPU 使用率数据，都会按时间顺序完整记录在数据库中，形成详细的时间序列数据集。 - **灵活查询与智能报表**：提供强大的数据查询功能，用户可根据时间范围、监控对象、监控指标等多样化条件精准查询历史数据。同时，系统支持生成各类智能报表，如日报、周报、月报等，不仅对一段时间内的监控数据进行简单汇总，还能运用 AI 分析技术挖掘数据背后的潜在规律和趋势。例如，生成一份月度服务器性能报表，不仅展示本月各服务器平均 CPU 使用率、内存使用率等指标变化，还能通过 AI 分析预测下个月可能出现的性能问题。 - **AI 驱动趋势预测**：系统借助先进的 AI 算法对历史数据进行深度分析，精准预测监控指标的未来发展趋势。通过对过去一周服务器 CPU 使用率数据的学习与分析，系统能够预测未来几天 CPU 使用率的变化走势，帮助管理员提前规划资源、预防潜在故障，实现运维工作的前瞻性与主动性。 优雅草星云智控 AI 系统计划于 2025 年 4 月震撼发布，凭借其卓越的功能和创新的 AI 技术，必将在监控领域大放光彩，为用户提供前所未有的监控体验，助力企业实现高效、智能的运维管理。 ## 项目背景 本产品源于 2024 年与新疆某国企下属平台公司签订的软件研发合同。当时，我们团队虽在软件领域满怀信心，但在硬件方面经验尚浅。基于对自身软件技术实力的自信，我们以相对较低的价格承接了该项目。在同期，同行公司对该项目开发费用的评估约为 60 万元，而甲方因预算等因素本已打算放弃项目，直至遇到我们——我们给出了不超过 10 万元的报价，双方就此开启合作。 项目伊始，我们获得的费用极为有限。然而，在开发进程中，我们遭遇了重重困境，多个预设方案均以失败告终。由于思路偏差，整个项目陷入僵局，最终失败。面对这一局面，我们秉持诚信原则，与甲方进行了坦诚沟通，达成了退款并赔付违约金的共识，同时签订了和解协议。 在项目失败后，优雅草的负责人卓伊凡陷入了深思。此次项目虽已失败，但公司在其中投入了大量的人力、物力，即便项目失败，甲方那边需要赔付，公司对辛苦付出的同事们的员工工资也依旧正常支出。既然已经付出如此之多，为何不坚持将项目做下去呢？况且，经过此次开发实践以及后续深入的市场调研，我们发现本项目所针对的实时物联网设备监控领域存在巨大潜力。一方面，该项目的研发成本确实高昂，但客户对此类产品的需求量相当可观；另一方面，市面上现存的所有同行产品都存在或多或少的问题，而且其收费普遍不低。 在调研阶段和询价过程中我们了解到，国内大部分有能力承接本产品开发的企业，报价大多在 80 万、100 万，甚至 200 万以上。并且，即便支付高额费用，也不能确保对方一定能成功研发出满足需求的产品。毕竟，像 Prometheus、Zabbix、Elastic Heartbeat、Nagios、Grafana Loki、OpenNMS 这些在市场上已有几十年历史的开源软件，虽然各有优势，但也都存在一定的缺陷，部分项目甚至已经显得较为落后，无法满足各个单位的个性化需求。这些软件通常都需要经过大量深度开发，才能在一定程度上适配特定场景。 我们的这款产品作为一款实时物联网设备监控软件，因各个硬件厂商的规格差异巨大，对硬件的兼容性要求极高。为满足市场需求并实现差异化竞争，产品核心功能设计了自定义监控模板和自定义组别等特色功能。 起初，我们坚持从头自研，但在过程中发现问题层出不穷。经过综合评估，我们在众多开源产品中选择了 Zabbix，这也是市面上大多数商业企业的选择。基于 Zabbix，我们开启了产品的重塑之路。我们不仅实现了物联网设备的实时监控，还对产品各端进行了全面重构。前端采用 Vue 进行独立重写，鸿蒙端运用 ArkTS 语言和 ArkUI 框架全新打造，安卓端和苹果端使用 Flutter 语言重写，服务端则以 Golang 语言全新编写。现阶段，仅在识别设备嵌入式部分依赖 Zabbix 接口提供 API 服务。 基于以上种种考量，我们决定坚持研究。经过团队夜以继日的努力，终于在 2025 年 3 月取得了突破性的进展。目前，本产品各项功能已基本完善，我们计划在 2025 年内完成完整自研，彻底摆脱对 Zabbix 的依赖，有望在 4 月正式发布并投入运营，为市场带来一款更贴合用户个性化需求、硬件兼容性强的实时物联网设备监控软件。 ## 研发背景 ### 1. Prometheus - **起源**：2012 年由 SoundCloud 公司发起开发，旨在解决现代分布式系统监控面临的挑战，专注于提供高效的时间序列数据处理和查询能力，以应对传统监控系统在动态、大规模微服务架构下的不足。 - **发展**： - 2015 年 6 月发布第一个稳定版本 1.0.0。 - 随着云原生技术兴起，因对容器化环境（如 Kubernetes）支持良好，受众多开发者和企业青睐。 - 2016 年 5 月加入云原生计算基金会（CNCF），推动其进一步发展和社区壮大。 - **技术栈**： - **开发语言**：主要使用 Go 语言开发，Go 语言的高效并发特性适合处理大量监控数据的采集和处理。 - **数据存储**：基于时间序列数据库（TSDB），Prometheus 自带的 TSDB 以高效的列式存储方式，将监控数据按时间序列进行存储。它在本地磁盘上以块（block）的形式存储数据，每个块包含一定时间范围内的样本数据，通过索引文件来快速定位和查询数据。 - **运行环境**：可运行在多种操作系统上，包括 Linux、macOS 等。通常部署在服务器环境中，需要一定的内存和 CPU 资源来处理数据采集、存储和查询操作。 - **相关工具与接口**：提供 PromQL（Prometheus Query Language）作为查询语言，用于对存储的时间序列数据进行灵活查询和分析。同时支持多种数据采集方式，如通过 HTTP 协议拉取（pull）目标服务器的监控指标数据，并且可以与 Grafana 集成，实现监控数据的可视化展示。 - **缺点**：处理大规模监控数据时，存储性能受限，数据持久化和扩展性面临挑战。对监控指标定义严格，难以满足复杂业务场景下灵活多变的监控需求。 - **现状**：并非烂尾，但随着监控场景日益复杂，特定行业和复杂业务场景中，常需与其他工具结合使用。 ### 2. Nagios - **起源**：1999 年由 Ethan Galstad 开发，最初命名为 NetSaint，是基于命令行的网络监控程序，帮助系统管理员监控网络基础设施，确保服务器、网络设备和服务的可用性。 - **发展**： - 2002 年更名为 Nagios 并发布 1.0 版本，开始以 Web 界面展示监控信息。 - 不断完善，增加了灵活的告警机制、丰富的插件支持等功能，在企业级监控领域占据重要地位，广泛应用于各种规模网络环境，至今持续维护更新。 - **技术栈**： - **开发语言**：主要基于 C 语言开发，C 语言的高效性和底层操作能力为 Nagios 提供了稳定的性能基础。 - **配置文件**：采用文本格式的配置文件，如 `.cfg` 文件。通过在配置文件中定义监控对象、监控命令、告警规则等信息来配置 Nagios 的监控行为。例如，通过 `host.cfg` 文件定义被监控主机的相关信息，`service.cfg` 文件定义针对主机的具体服务监控配置。 - **插件机制**：通过插件机制扩展功能，支持多种脚本语言编写插件，如 Shell、Perl、Python 等。插件通常位于特定目录（如 `/usr/local/nagios/libexec/`），Nagios 通过调用这些插件来执行具体的监控任务，如使用 `check_ping` 插件监控主机的网络连通性，`check_http` 插件监控 Web 服务的可用性。 - **Web 界面**：Web 界面基于 CGI（Common Gateway Interface）技术开发，使用 HTML 和 CSS 进行页面展示，通过与后端的 Nagios 核心程序进行交互，将监控数据以可视化的方式呈现给用户。 - **运行环境**：可运行在多种 Unix - like 系统上，如 Linux、FreeBSD 等。需要安装相关依赖库，如 APR（Apache Portable Runtime）等，以支持其正常运行。 - **数据库（可选）**：虽然 Nagios 本身核心功能不依赖数据库，但在一些场景下，可通过集成第三方数据库（如 MySQL、PostgreSQL）来存储历史监控数据和配置信息，方便进行数据统计和分析。通常会使用相关数据库的客户端库来实现与数据库的交互。 - **缺点**：架构相对传统，面对现代复杂多变的 IT 环境，尤其是云原生和容器化环境时，自动化发现和动态配置能力较弱。插件开发和维护成本较高，大规模集群监控时，管理和部署插件繁琐。 - **现状**：未烂尾，但在新兴技术环境下，需花费更多精力适配和扩展，以满足新监控需求。 ### 3. Grafana Loki - **起源**：2018 年由 Grafana Labs 开发，随着微服务架构和容器化技术普及，为解决大量日志数据高效处理和分析的挑战而诞生，提供轻量级日志聚合解决方案。 - **发展**：发布后，凭借与 Grafana 的无缝集成以及标签化日志管理创新方法，迅速获得关注，不断迭代更新以适应分布式系统日志监控需求，成为云原生生态系统中日志监控重要工具。 - **技术栈**： - **开发语言**：基于 Go 语言开发，利用 Go 语言的高性能和并发特性，实现对海量日志数据的快速处理和存储。 - **数据模型**：采用类似 Prometheus 的标签化数据模型来存储和索引日志数据。通过为每条日志添加一组标签（如 `{job="webserver", env="production"}`），可以根据标签快速过滤和查询日志，提高查询效率。 - **存储系统**：支持多种后端存储，如本地文件系统、对象存储（如 S3、GCS 等）。在本地文件系统存储时，以块（chunk）的形式存储日志数据，每个块包含一定时间范围内的日志条目，并通过索引文件记录标签与日志块的对应关系。 - **运行环境**：可运行在多种操作系统上，推荐部署在 Linux 服务器环境中。运行时需要一定的内存和磁盘空间来处理日志数据的摄入、存储和查询操作，并且需要与 Grafana 进行集成，通常通过配置 Grafana 的数据源指向 Loki 来实现数据交互。 - **相关工具与接口**：提供自己的查询语言，类似 PromQL 的语法风格，方便用户对日志数据进行复杂查询。同时支持多种日志采集方式，如通过 Promtail 代理进行日志收集，Promtail 可以配置为从文件、系统日志、容器日志等多种来源采集日志，并发送给 Loki 进行存储和处理。 - **缺点**：专注于日志聚合，功能相对单一，对非日志类监控指标支持有限。处理超大规模日志数据时，查询性能可能随数据量增长而下降，对复杂日志格式解析能力有待加强。 - **现状**：持续发展中，面对复杂多样监控场景，特别是需要全面监控指标和日志深度分析结合的场景时，存在局限性，需与其他工具协同。 ### 4. OpenNMS - **起源**：1999 年由 Mark Rockwell 创建，作为开源项目，目标是提供企业级网络管理解决方案，专注于网络设备监控和网络拓扑自动发现，以应对网络规模扩大时传统网络管理工具的不足。 - **发展**： - 2000 年发布第一个版本。 - 多年来持续发展，功能不断扩展，除网络拓扑发现和设备监控外，增加了网络流量分析、服务质量监控等功能，基于 Java 开发的特性使其具有良好可扩展性，通过插件和自定义开发适应不同规模和复杂程度的网络环境，在企业网络管理领域保持重要地位。 - **技术栈**： - **开发语言**：以 Java 为核心开发语言，Java 的跨平台性和面向对象特性为 OpenNMS 提供了良好的可扩展性和维护性。使用 Java 开发的各类模块，如数据采集模块、拓扑发现模块等，可以方便地进行复用和扩展。 - **数据库**：使用 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库存储配置和监控数据。通过 JDBC（Java Database Connectivity）接口与数据库进行交互，将网络设备信息、监控指标数据、拓扑结构等信息存储在数据库中。例如，使用 MySQL 时，会创建相应的表结构来存储设备的基本信息、性能指标历史数据等。 - **数据采集**：采用 SNMP（简单网络管理协议）进行网络设备数据采集。通过在 OpenNMS 中配置 SNMP 参数，如社区字符串、采集频率等，与支持 SNMP 的网络设备进行通信，获取设备的各种信息，如 CPU 使用率、内存使用率、端口流量等。同时也支持其他协议，如 JMX（Java Management Extensions）用于监控 Java 应用程序，ICMP 用于检测主机连通性等。 - **Web 界面**：基于 Java Web 技术开发，使用 JavaServer Pages（JSP）、Servlet 等技术构建 Web 界面，通过 HTML、CSS 和 JavaScript 实现页面展示和交互功能。用户可以通过 Web 界面查看网络拓扑图、设备状态、监控报表等信息。 - **运行环境**：需要安装 Java 运行时环境（JRE）或 Java 开发工具包（JDK），推荐运行在 Linux 或 Unix - like 操作系统上。同时需要配置相关的服务器软件，如 Tomcat、Jetty 等，来部署 OpenNMS 的 Web 应用程序。 - **缺点**：基于 Java 开发导致资源消耗相对较高，在资源受限环境中部署可能面临挑战。界面交互性和用户体验方面，相较于一些新兴监控工具略显逊色，与云原生技术融合相对滞后。 - **现状**：仍在不断发展，但在云时代需加快与新兴技术整合步伐。 ### 5. Elastic Heartbeat - **起源**：作为 Elastic Stack 的一部分，由 Elastic 公司开发。随着 Elastic Stack 在数据收集、存储、分析和可视化领域广泛应用，为满足用户对轻量级监控代理需求而诞生，旨在以最小资源开销收集各种监控数据，并与 Elastic Stack 其他组件无缝协作。 - **发展**：具体发布时间难以精确界定，随 Elastic Stack 不断演进持续更新完善，增加对新协议和数据源支持，提升数据采集灵活性和效率，成为 Elastic Stack 生态中监控数据采集重要一环。 - **技术栈**： - **开发语言**：基于 Go 语言开发，利用 Go 语言的高效性和轻量级特性，实现轻量级数据采集代理。Go 语言的标准库和丰富的第三方库，方便实现对各种协议和数据源的支持。 - **集成与存储**：紧密集成 Elasticsearch 进行数据存储。通过 Elasticsearch 的 RESTful API 将采集到的监控数据发送并存储在 Elasticsearch 集群中。Elasticsearch 以分布式、可扩展的方式存储数据，并提供强大的搜索和分析功能。 - **采集框架**：利用 Beats 框架实现轻量级数据采集。Beats 是 Elastic 公司开发的轻量级数据采集器框架，Heartbeat 作为其中一员，继承了其简洁、高效的特点。通过配置文件可以灵活定义采集的数据源、采集频率、数据处理规则等。例如，可以配置 Heartbeat 定期通过 HTTP 协议检查 Web 服务的可用性，并将结果发送到 Elasticsearch。 - **运行环境**：可运行在多种操作系统上，包括 Linux、Windows、macOS 等。运行时对资源要求较低，适合在资源受限的环境中部署，如边缘设备或小型服务器。需要与 Elastic Stack 中的其他组件（如 Elasticsearch、Kibana）进行网络连通，以实现数据的存储和可视化展示。 - **缺点**：高度依赖 Elastic Stack 生态，若用户未全面采用 Elastic Stack 其他组件，使用 Heartbeat 会增加技术栈复杂性。在一些对数据采集实时性要求极高的场景下，可能无法满足需求，且自定义采集逻辑灵活性相对有限。 - **现状**：随 Elastic Stack 发展持续更新，但因对特定生态依赖，在部分场景下使用受限。 ### 6. Zabbix - **起源**：1998 年由 Alexei Vladishev 创建，最初为满足自身系统管理中对有效网络监控工具的需求。 - **发展**：经过多年发展，逐渐成为功能全面的开源监控解决方案，具备强大的配置管理、数据采集、告警等功能，支持多种操作系统和设备类型的监控，拥有庞大社区支持。 - **技术栈**： - **开发语言**： - Zabbix Server 主要用 C 语言开发，C 语言的高效性能使得 Zabbix Server 能够快速处理大量的监控数据和并发连接。 - Web 界面基于 PHP 开发，PHP 与 Web 服务器（如 Apache、Nginx）的良好兼容性，方便构建用户交互界面，展示监控数据和进行配置管理。 - **数据库**：支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等存储数据。以 MySQL 为例，Zabbix 使用 MySQL 数据库存储各种监控数据，包括主机信息、监控项数据、历史数据、配置信息等。通过 SQL 语句进行数据的增删改查操作，以实现对监控系统的配置和数据管理。 - **Agent 端**：Zabbix Agent 支持多种操作系统，如 Linux、Windows 等。Agent 可以通过自定义脚本扩展监控功能，用户可以编写 Shell 脚本、Python 脚本等，然后在 Zabbix Agent 配置文件中定义相应的监控项，调用这些脚本获取特定的监控数据，并发送给 Zabbix Server。 - **运行环境**： - Zabbix Server 通常部署在 Linux 服务器上，需要安装相应的数据库客户端库（如 MySQL 客户端库）以连接数据库。同时需要配置 Web 服务器（如 Apache 并启用 PHP 支持）来运行 Zabbix 的 Web 界面。 - Zabbix Agent 需要在被监控主机上安装运行，根据不同操作系统有相应的安装包和配置方式。 - **缺点**：在大规模分布式系统中，数据采集和处理性能会受影响，处理海量监控数据时，对服务器资源要求较高。界面用户体验有提升空间，对非专业运维人员来说，配置相对复杂。 - **现状**：持续活跃发展，但面对新兴的云原生和容器化监控场景，需要不断更新适配。 优雅草科技技术总监卓伊凡经过对以上众多开源产品的深入调研和分析，发现虽然每个产品都有其独特优势，但也都存在难以满足市场全面需求的缺点。Prometheus 在存储扩展性和复杂业务监控需求支持上不足；Nagios 架构传统，对云原生环境适配困难；Grafana Loki 功能单一，对非日志指标支持有限；OpenNMS 资源消耗高，与云原生融合滞后；Elastic Heartbeat 依赖特定生态，实时性和自定义受限。而 Zabbix 尽管存在一些性能和配置方面的问题，但它功能全面，具备强大的配置管理和监控功能，有庞大的社区支持，可通过自定义脚本和插件进行扩展，相对更能满足优雅草科技在实时物联网设备监控软件项目中的需求。经过深思熟虑，前期选择以 Zabbix 作为项目的基础框架，并在此基础上进行深度开发和优化，以打造出更贴合市场需求的产品，并且计划在实现盈利后，于 2025 年完成完全自主研发，脱离对 Zabbix 的依赖。 ## 市场行业现状以及未来 这些商业化监控产品的收费标准较为复杂，会因多种因素波动，以下为你介绍大致的收费模式及私有化部署收费考量因素，但实际价格需与各厂商沟通获取准确报价。 ### 1. 阿里云云监控 - **收费标准**：阿里云云监控对基础监控功能，针对阿里云产品基本免费，可满足用户对资源状态的初步监控需求。对于高级功能，如自定义监控、事件监控等，采用按量付费或包年包月的方式。按量付费根据数据上报次数、存储空间等计量收费；包年包月则根据所选套餐不同定价，套餐涵盖不同的数据上报频率、存储时长及监控指标数量等。例如，针对某些特定的高级监控套餐，可能每月几百元起，具体依所选规格而定。 - **私有化部署收费**：阿里云提供专有云等私有化解决方案，收费需结合项目具体需求评估。主要考虑因素包括所需硬件设备（服务器、存储等）采购成本，阿里云技术支持与服务费用，以及定制化开发费用（若有特殊功能需求）。整体费用可能从几十万到数百万不等，取决于部署规模、功能复杂度等。 ### 2. 腾讯云监控 - **收费标准**：腾讯云监控基础监控服务对腾讯云资源大多免费。高级功能如站点监控、拨测监控等，依据监测点数、频率及数据存储量收费。例如站点监控，根据监测的网站数量、监测频率不同，每月可能几十元到上百元。对于需要更高数据频率采集、长期历史数据存储等场景，收费会相应增加。 - **私有化部署收费**：腾讯云的私有化部署方案收费取决于诸多因素，如部署规模（服务器数量、存储容量）、功能定制程度、服务级别协议（SLA）要求等。一般小型私有化部署项目可能几十万，大型复杂项目涉及大量定制开发和高级服务保障，费用可能超百万甚至更高。 ### 3. 百度智能云观测云 - **收费标准**：收费模式常基于指标量、数据量及功能模块。基础版可能提供一定免费额度，超出后按实际使用量收费。如指标监控，根据监控指标数量、数据上报频率收费；日志分析则按日志存储量、查询量计费。对于高级的智能分析功能模块，可能采用套餐制，价格从每月几千元到上万元，具体取决于所选套餐包含的功能和资源量。 - **私有化部署收费**：私有化部署收费需综合评估，包括软件授权费、硬件采购费、实施与服务费、后续维护与升级费等。若对性能、安全性等有高要求，需高性能硬件及更高级别的技术支持，费用会大幅上升。小型企业简单私有化部署可能几十万，大型企业复杂定制化部署可能数百万至上千万。 ### 4. 博睿数据 - **收费标准**：博睿数据收费与监控范围、数据量、功能模块紧密相关。例如针对应用性能监控（APM），按应用数量、服务器数量及数据采集频率收费；真实用户监测（RUM）按活跃用户数、数据采集量计费。基础套餐可能每月几千元，针对大型企业复杂业务场景的高级套餐可能每月数万元。 - **私有化部署收费**：私有化部署收费涵盖软件授权、硬件采购、安装调试、培训及售后支持等费用。因需适配企业特定环境与需求，定制化程度高，费用波动大。小型项目可能几十万，大型项目涉及大规模集群监控、深度定制功能等，费用可能达数百万甚至更高。 ### 5. 听云 - **收费标准**：收费基于监控维度和资源使用量。如应用性能监控按应用实例数量、监控频率收费，移动应用监控按设备活跃数、数据上报量计费。基础的监控服务包可能每月几千元，包含一定的应用实例监控和基本功能；如需更多高级功能（如高级故障诊断、智能分析）及更大的数据量，费用会相应增加，可能每月数万元。 - **私有化部署收费**：听云私有化部署收费需考虑企业具体需求，如服务器配置要求、存储容量、网络架构复杂性等。同时，定制化开发需求（如与现有系统集成）也会影响价格。一般而言，小型企业私有化部署可能几十万起步，大型企业复杂场景下的部署可能数百万甚至更高，具体需与听云销售团队详细沟通确定。 ## 优雅草科技产品定价以及商业计划 优雅草科技专注于为客户打造专业、高效的监控解决方案。基于不同客户的多样化需求，产品提供 SaaS 化与私有化部署两种模式，并配备清晰合理的定价策略以及持续的产品发展规划。 ### 一、SaaS 版本定价 优雅草 SaaS 版本采用按管理设备数或账户数量，并以年度为周期的收费模式，充分考虑不同规模客户的实际需求，确保收费方式灵活且性价比高，让客户能依据自身状况挑选适配方案。 为迎合中小企业及创业团队的成本预算，我们特别推出极具性价比的基础版本。最低仅需几千元/年/账户或设备 ，该版本为客户提供基础的设备管理与监控功能，足以满足小型企业或初创团队对基础设备监控的基本需求。 随着企业规模扩张与管理设备数量增长，我们还准备了多个进阶版本。这些版本在基础功能之上，逐步开放更多高级功能，如深度数据分析、个性化告警策略制定以及全方位可视化展示等，以契合不同层次客户对设备监控的多元化需求。具体价格将依据管理设备数量的增多或账户数量的增加，以及功能模块的升级而相应调整，保证客户能够以合理成本获取与业务规模相匹配的优质服务。 ### 二、私有化部署定价 针对对数据安全、隐私保护及个性化定制要求较高的企业，优雅草科技提供私有化部署服务。私有化部署起步定价为 30 万元 ，此价格涵盖软件授权、基础安装调试以及一年的基础技术支持服务。 在私有化部署过程中，我们的专业团队将与客户紧密协作，深度了解客户业务需求与 IT 环境，确保产品与客户现有系统架构无缝融合。若客户存在特殊需求，我们也提供定制化开发服务，定制化部分的费用将依据具体开发难度与工作量另行评估核算。 ### 三、产品更新与完善 无论客户选用 SaaS 版本还是私有化部署，优雅草科技都将坚定不移地持续更新与完善产品。我们拥有一支专业精湛的研发团队，时刻关注行业动态与技术发展趋势，不断引入全新功能并优化现有功能。 在功能层面，我们将持续拓宽监控指标的覆盖范畴，提升数据分析的深度与精准度，同时优化告警机制，使其更加及时、准确。此外，为更好地满足不同行业客户的特定需求，我们还将针对特定行业开发专属功能模块。 在性能方面，我们会持续优化产品架构，增强系统的稳定性与响应速度，确保在管理大量设备或账户时仍能高效运转。同时，我们还将强化产品兼容性，使其能更好地与客户现有的各类硬件设备和软件系统实现集成。 通过持续不断的更新与完善，优雅草科技致力于为客户提供始终屹立于行业前沿的监控产品，助力客户在瞬息万变的市场环境中，实现设备的高效管理，提升业务运营效率，进而达成可持续发展的目标。