Cacti项目中聚合图95百分位计算准确性问题分析与解决方案
2025-07-09 00:45:19作者:温玫谨Lighthearted
问题背景
在Cacti网络监测系统中,用户报告了一个关于聚合图95百分位计算不准确的技术问题。具体表现为:当用户创建包含两个95百分位图表的聚合图时,系统计算得出的95百分位数值与手动计算结果存在显著差异(约200Mbits的偏差)。
问题重现与验证
用户提供了详细的重现步骤:
- 基于两个现有的95百分位图表创建聚合图
- 使用"上月"预设时间范围
- 系统计算结果显示为711.16 Mbits
- 通过导出CSV数据手动计算,得到的结果约为502 Mbits
技术团队验证后发现,该问题确实存在于Cacti 1.2.25版本中。用户提供的Excel文件展示了详细的数据对比,证实了系统计算值与实际值之间的差异。
技术分析
经过深入分析,发现问题根源在于聚合图计算过程中对"aggregate_peak"参数的使用。在计算95百分位时,系统错误地采用了峰值聚合方式,而非标准的聚合计算方法。
核心问题代码位于api_aggregate.php文件中,具体表现为:
- 静态变量声明缺失导致计算状态不一致
- 使用了不适当的聚合峰值计算方法
- 百分位计算逻辑需要优化
解决方案
针对该问题,开发团队提出了以下解决方案:
-
代码修复:
- 在api_aggregate.php中恢复静态变量声明
- 将"aggregate_peak"替换为"aggregate"计算方法
- 优化百分位计算逻辑
-
版本升级建议:
- 该问题已在Cacti 1.2.26及更高版本中得到修复
- 建议用户升级到最新稳定版本
-
临时解决方案:
- 对于无法立即升级的用户,可以手动替换api_aggregate.php文件
- 需要重新创建聚合图以确保使用新的计算模板
实施效果
修复后,用户验证结果显示:
- 系统计算的95百分位值更加准确
- 与手动计算结果基本一致
- 聚合图显示信息更加可靠
最佳实践建议
- 定期升级Cacti系统至最新稳定版本
- 创建聚合图时,注意选择正确的计算方法
- 对于关键业务监测,建议定期验证计算结果的准确性
- 在升级后,考虑重新创建重要的聚合图以确保使用最新的计算逻辑
该问题的解决显著提升了Cacti在带宽监测和计费场景下的数据准确性,特别是对于依赖95百分位计算进行网络容量规划和计费的用户群体。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218