Zero-Monitor 使用教程
2025-04-17 10:14:16作者:牧宁李
1. 项目介绍
Zero-Monitor 是一个基于 ZeroMQ 协议的一键式轻量级服务器监控工具。它适用于 Windows、Linux、macOS 和 Raspberry PI 等平台。Zero-Monitor 可以看作是一个迷你的 Zabbix 或 Prometheus,具有即插即用的特点(下载并运行原生二进制文件),运行时占用内存不超过 15MB,并且不会抢占其他重要程序的 CPU 资源。它是快速获取服务器使用情况和信息的理想工具。
2. 项目快速启动
以下是快速启动 Zero-Monitor 的步骤:
首先,你需要下载并运行 master 和 node 的二进制文件。对于 master,执行以下命令:
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/guackamolly/zero-monitor/refs/heads/master/.github/get-master
对于 node,执行以下命令:
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/guackamolly/zero-monitor/refs/heads/master/.github/get-node
运行 master 二进制文件后,需要生成一个邀请链接,以便 nodes 加入网络:
- 打开仪表板(例如:
http://[::]/dashboard) - 点击分享按钮
- 打开主页(例如:
http://[::]) - 复制启动新 node 的命令
- 在需要监控的服务器或设备的 shell 中粘贴该命令
你也可以从 releases 页面下载预编译的 master/node 二进制文件,或者从源代码构建(请参阅 build 指导)。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 监控远程服务器资源使用情况,如 CPU、内存、磁盘和 GPU 使用率。
- 跨平台监控,包括 Windows、Linux、macOS 和 Raspberry PI 设备。
- 快速诊断网络问题,如查看当前开放的 TCP 和 UDP 连接。
最佳实践
- 在生产环境中使用前,请先在测试环境中验证。
- 定期检查和更新监控配置,以适应服务器配置变化。
- 利用 Zero-Monitor 的内置功能,如系统进程管理和网络速度测试。
4. 典型生态项目
目前,Zero-Monitor 项目在 GitHub 上拥有多个分支和 release 版本,社区也在不断发展和完善该项目。以下是一些典型的生态项目:
- 使用 Zero-Monitor 进行自定义监控脚本的编写和集成。
- 将 Zero-Monitor 集成到现有的监控系统中,如 Zabbix 或 Prometheus。
- 开发 Zero-Monitor 插件,以扩展其功能和监控能力。
通过以上教程,你可以开始使用 Zero-Monitor 来监控你的服务器和设备了。祝你使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0194
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0123
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
766
5 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
685
1.35 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
892
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
457
446
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++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
619
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
637
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
152
254