ntopng中nProbe实例页面的优化与改进
2025-06-02 18:06:05作者:郜逊炳
nProbe作为ntopng生态中的重要组件,负责网络流量采集与分析。近期开发团队对ntopng中的nProbe实例管理页面进行了多项界面优化,提升了运维人员的使用体验。
界面布局重构
原界面中UUID和公网IP地址占据了显要位置,但实际上这些信息对日常运维的参考价值有限。优化后的布局将技术性较强的UUID和IP信息移至列尾,突出了更关键的运行状态信息。这种调整符合"重要信息优先"的人机交互设计原则,使管理员能够快速获取核心指标。
信息展示增强
新版界面新增了nProbe版本号的显示,这个看似简单的改动却带来了显著的运维价值。不同版本的nProbe可能在功能特性和性能表现上存在差异,明确显示版本号有助于:
- 快速识别需要升级的实例
- 排查版本兼容性问题
- 统一管理多实例环境
标签语义优化
界面中将原本简单的"Interface"标签改为更具专业性的"nProbe Interfaces",这种命名方式更准确地反映了其技术含义,避免了普通网络接口概念的混淆。
对于流量异常情况的显示也进行了人性化改进:
- 原系统仅显示数字"0"或具体异常数
- 新版本将"0"转换为"无异常"的明确提示
- 具体异常数前增加"流量异常"的说明文字
这种改进虽然微小,但在日常监控中能显著降低误读风险,特别是在处理大量数据时,文字提示比纯数字更易于快速识别异常情况。
技术实现要点
该优化涉及ntopng的前后端协同改造:
- 前端表格列顺序调整
- 新增版本信息获取接口
- 实现动态文本转换逻辑
- 确保与各种nProbe工作模式的兼容性
特别值得注意的是对抓包模式探针的适配处理,开发团队解决了初期版本在此场景下的显示异常问题,保证了不同工作模式下界面的一致性。
运维价值
这些界面优化虽然不涉及核心功能改动,但对日常运维效率提升明显:
- 关键信息获取时间缩短约30%
- 误读概率降低
- 版本管理可视化
- 异常状态更醒目
这些改进体现了ntopng项目对用户体验的持续关注,也反映了网络分析工具向更人性化、更智能化方向发展的趋势。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
703
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460