Unpoller项目新增对UniFi Cable Internet设备的支持
2025-07-03 22:20:20作者:柏廷章Berta
Unpoller作为一款流行的UniFi控制器数据采集工具,在最新版本中增加了对UniFi Cable Internet(UCI)设备的支持。这一功能扩展使得用户现在可以观察和管理他们的有线互联网设备,进一步完善了UniFi生态系统的观察能力。
UCI设备特性与观察需求
UniFi Cable Internet设备是Ubiquiti推出的有线互联网接入设备,主要用于提供高速稳定的互联网连接服务。这类设备具有以下特点:
- 采用DOCSIS 3.1技术标准
- 支持2.5G以太网端口
- 提供详细的连接状态和性能指标
- 具备完整的流量统计功能
在Unpoller之前的版本中,这类设备会被识别为"未知资产类型",导致无法收集和展示其观察数据。随着越来越多的用户采用UCI设备,这一功能缺失成为了一个明显的痛点。
技术实现细节
Unpoller团队通过分析UCI设备提供的JSON数据结构,实现了对这类设备的完整支持。从技术角度来看,主要实现了以下数据采集点:
- 设备基本信息:包括型号(UCI)、固件版本、MAC地址、序列号等
- 网络状态:连接状态、IP地址、ISP提供商信息
- 端口统计:每个端口的流量数据、错误计数、丢包情况
- 系统资源:CPU使用率、内存占用等系统指标
- 电缆调制解调器状态:包括DOCSIS状态、软件版本等专有信息
数据采集与存储
Unpoller将UCI设备的数据采集后,会按照标准格式存储到配置的数据存储后端(如InfluxDB)。主要的数据指标包括:
- 上下行流量统计(rx_bytes/tx_bytes)
- 端口状态和错误计数
- 系统负载指标(CPU、内存使用率)
- 电缆调制解调器的特定参数
这些数据可以通过Grafana等可视化工具进行展示,也可以用于自动化通知和性能分析。
使用建议
对于已经部署UCI设备的用户,建议:
- 升级到支持UCI设备的最新版Unpoller
- 检查数据采集配置,确保UCI设备被正确识别
- 根据需要定制观察仪表板,重点关注:
- 互联网连接质量指标
- 流量使用情况
- 设备健康状态(CPU、内存)
未来展望
随着UniFi产品线的不断扩展,Unpoller项目也在持续跟进对新设备的支持。UCI设备的加入只是其中的一步,未来可能会看到对更多新型UniFi设备的支持,如最新的Wi-Fi 6E接入点、企业级交换机等。
这一更新体现了Unpoller项目对用户需求的快速响应能力,也展示了开源社区协作的优势。对于依赖UniFi基础设施的企业和家庭用户来说,这意味着更全面、更细致的网络观察能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
480
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
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210