​​Расскажу про простой и современный способ быстро организовать временный мониторинг Linux сервера с возможностью посмотреть результаты в веб интерфейсе. Для этого нам понадобится утилита glances и influxdb. Glances в консоли показывает нагрузку на сервер в режиме реального времени. Эта программа сама по себе неплоха, а конкретно в нашей задаче удобна тем, что умеет выгружать метрики в режиме реального времени в influxdb. Influxdb — СУБД для хранения временных рядов. Имеет свой собственный веб интерфейс, что тоже удобно для нашей задачи. Всё манипуляции я буду проводить на Debian 11. Установим туда glances определённой версии через pip. В данном случае 3.2.5. В самой последней, судя по всему, какой-то баг с экспортом данных, она падает через несколько секунд после запуска. В 3.2.5 проблем не было. # apt install python3-pip # pip install glances[all]==3.2.5 # pip install influxdb-client Можете запустить glances в консоли и посмотреть, что она из себя представляет. Теперь запустим influxdb. Для простоты будем использовать docker. Запустить можете как локально, так и на любом другом хосте. Я запущу тут же, предварительно создав директорию для хранения данных: # mkdir ~/influxdb # docker run -d -p 8086:8086 \ -v ~/influxdb:/var/lib/influxdb2 influxdb:latest Идём в консоль контейнера и инициализируем базу данных: # docker exec -i -t 6ee6223a3ce3 bash # influx setup > Welcome to InfluxDB 2.0! ? Please type your primary username serveradmin ? Please type your password *********** ? Please type your password again *********** ? Please type your primary organization name serveradmin ? Please type your primary bucket name glances ? Please type your retention period in hours, or 0 for infinite 0 ? Setup with these parameters?  Username:     serveradmin  Organization:   serveradmin  Bucket:      glances  Retention Period: infinite  Yes User Organization Bucket serveradmin serveradmin glances Теперь создадим токен для доступа к оrganization serveradmin: influx auth create \  --org serveradmin --read-authorizations --write-authorizations \  --read-buckets --write-buckets --read-dashboards \  --write-dashboards --read-tasks --write-tasks \  --read-telegrafs --write-telegrafs --read-users \  --write-users --read-variables --write-variables \  --read-secrets --write-secrets --read-labels \  --write-labels --read-views --write-views --read-documents \  --write-documents --read-notificationRules --write-notificationRules \  --read-notificationEndpoints --write-notificationEndpoints \  --read-checks --write-checks --read-dbrp \  --write-dbrp --read-annotations --write-annotations \  --read-sources --write-sources --read-scrapers \  --write-scrapers --read-notebooks --write-notebooks \  --read-remotes --write-remotes --read-replications --write-replications В конце получите токен вида wEgrY0Y1wY1R1S-qCiKxA== (в оригинале он длиннее, сократил для удобства) Он будет нужен для конфигурации glances. Создаём её в директории ~/.config/glances/glances.conf [influxdb2] host=localhost port=8086 protocol=http org=serveradmin bucket=glances token=wEgrY0Y1wY1R1S-qCiKxA== Host укажите свой. Если запустили локально, то это localhost, если удалённо, то укажите реальный адрес. Теперь можно идти в web интерфейс influxdb по адресу http://172.25.225.173:8086 (измените ip на свой) и просматривать графики. Для этого перейдите в раздел Load Data ⇨ Buckets и выберите созданный бакет Glances. Дальше, думаю, разберётесь, как выводить данные. Пример ниже на картинке. На хосте по сути ставится только glances, который можно остановить после окончания наблюдения. При этом собирается приличное количество метрик, часто достаточных, чтобы провести базовую диагностику. При желании influxdb очень просто подключить к grafana и смотреть метрики там. Получилась законченная инструкция, которую можно сохранить на память, чтобы потом повторить описанное. #мониторинг