Presentation Zabbix en Français du 6 Juin 2013Alain Ganuchaud
Vue d'ensemble des fonctionnalités Zabbix, plus particulièrement la version 2.0, présentée en Français par Alain Ganuchaud (CORE IT PROJECT) pour l'éditeur Zabbix SIA.
Presentation Zabbix en Français du 6 Juin 2013Alain Ganuchaud
Vue d'ensemble des fonctionnalités Zabbix, plus particulièrement la version 2.0, présentée en Français par Alain Ganuchaud (CORE IT PROJECT) pour l'éditeur Zabbix SIA.
FAN, Fully Automated Nagios, a été présenté lors du salon "Rencontres Mondiales du Logiciel Libre 2008". Cette présentation a été utilisé comme support de présentation durant ce salon.
Tout sur le portail captif Alcasar Tutoriel complet + Rapport detailléeyassine87
Mise en œuvre complète du portail captif Alcasar avec toutes les étapes de A à Z et surtout on y retrouve toutes les erreurs que l'on peut rencontrer lors de l'installation de ce dernier avec leurs solutions bien sur comme ça la reproduction du tutoriel serait bel et bien fluide et surtout rapide chose qu'on retrouve pas dans les autres tuto vu que dans la majorité du temps l’intégralité de toute la démarche n'a pas été testé.
Portail captif alcasar tutoriel complet retrouver le ici :
http://www.amazon.com/dp/B00AWHO3DQ
Comment débuter en devops et apprendre à réaliser son premier pipeline. Très facilement et en toute simplicité.
Une formation gratuite pour s'initier au devops.
https://youtu.be/tiSfXCM8VTw
https://gitlab.com/xavki/pipeline-saison-1
Actuellement, on parle beaucoup de traitement en lots (batch) dans le monde du Big Data. Mais qu’en est-il du Streaming et du temps réel ? Beaucoup de frameworks Big Data tentent de répondre à cette problématique. En tête de liste figure Spark : grâce à son composant Spark Streaming, il permet un traitement en continu des flux de données et une disponibilité 24/7.
Au programme :
- Streaming et Architecture Big Data
- Hello world Spark Streaming
- Intégration de Flume à Spark Streaming
- Use case “métriques sur des logs applicatifs”
- Architecture physique : driver / workers / receivers
- Monitoring de Spark Streaming
- Fail over : reliable / unreliable sources, checkpoint, recover
- Tuning et performance.
Speakers :
- Nadhem LAMTI, Architecte Technique chez PALO IT
Depuis 10 ans, Nadhem intervient principalement sur des projets JAVA JEE de grande envergure dans différents secteurs (Télécommunication, Banque, Finance, Transports, Tourisme, etc.), développant ainsi une expertise polyvalente en abordant multiples technologies et architectures. Fort d’une expérience concluante en tant qu’Ingénieur Performance & Support, Nadhem est capable d’intervenir sur des problématiques de production liées à des systèmes d’informations complexes. Actuellement en mission chez Voyages SNCF, il contribue à un grand chantier Big Data de centralisation de logs et s’intéresse tout particulièrement au nouveau produit phare de traitement de données Apache Spark.
- Saâd-Eddine MALTI, Expert BDD chez Voyages SNCF
En poste depuis 10 ans chez Voyages SNCF, Saâd-Eddine intervient en tant qu’Expert BDD sur toutes les applications de manière transverse. L’orientation affichée de Voyages SNCF vers le Big Data pousse Saâd-Eddine à s’investir pleinement dans ce domaine, également sur le nouveau produit phare de traitement de données Apache Spark.
Traitement temps réel de flux réseaux IPFIX/Netflow avec PySpark, Kafka et Ca...Julien Anguenot
Dans cette présentation, Julien décrira la conception est la mise en place d'une architecture Big Data 100% open source ayant pour but de traiter des flux réseaux IPFIX en temps réel à l'aide de PySpark, Apache Kafka et Apache Cassandra :
collecter en temps réel les événements IPFIX/Netflow à l'aide de syslog-ng et Kafka, PySpark assure les traitements à réaliser sur les flux en temps réel et enfin Cassandra comme socle de cette architecture.
Julien présentera des exemples de code Python pour Spark: définition, packaging et deploiement ainsi que des des exemples de modèle de données pour Cassandra et comment intéragir depuis PySpark avec Cassandra.
Cette présentation décrira également une stratégie de déploiement de Spark et Kafka sur Apache Mesos ou comment prévoir une architecture scalable pour les traitements applicatifs en introduisant Mesos couplé avec l'architecture shared-nothing (ou masterless) de Cassandra.
FAN, Fully Automated Nagios, a été présenté lors du salon "Rencontres Mondiales du Logiciel Libre 2008". Cette présentation a été utilisé comme support de présentation durant ce salon.
Tout sur le portail captif Alcasar Tutoriel complet + Rapport detailléeyassine87
Mise en œuvre complète du portail captif Alcasar avec toutes les étapes de A à Z et surtout on y retrouve toutes les erreurs que l'on peut rencontrer lors de l'installation de ce dernier avec leurs solutions bien sur comme ça la reproduction du tutoriel serait bel et bien fluide et surtout rapide chose qu'on retrouve pas dans les autres tuto vu que dans la majorité du temps l’intégralité de toute la démarche n'a pas été testé.
Portail captif alcasar tutoriel complet retrouver le ici :
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Comment débuter en devops et apprendre à réaliser son premier pipeline. Très facilement et en toute simplicité.
Une formation gratuite pour s'initier au devops.
https://youtu.be/tiSfXCM8VTw
https://gitlab.com/xavki/pipeline-saison-1
Actuellement, on parle beaucoup de traitement en lots (batch) dans le monde du Big Data. Mais qu’en est-il du Streaming et du temps réel ? Beaucoup de frameworks Big Data tentent de répondre à cette problématique. En tête de liste figure Spark : grâce à son composant Spark Streaming, il permet un traitement en continu des flux de données et une disponibilité 24/7.
Au programme :
- Streaming et Architecture Big Data
- Hello world Spark Streaming
- Intégration de Flume à Spark Streaming
- Use case “métriques sur des logs applicatifs”
- Architecture physique : driver / workers / receivers
- Monitoring de Spark Streaming
- Fail over : reliable / unreliable sources, checkpoint, recover
- Tuning et performance.
Speakers :
- Nadhem LAMTI, Architecte Technique chez PALO IT
Depuis 10 ans, Nadhem intervient principalement sur des projets JAVA JEE de grande envergure dans différents secteurs (Télécommunication, Banque, Finance, Transports, Tourisme, etc.), développant ainsi une expertise polyvalente en abordant multiples technologies et architectures. Fort d’une expérience concluante en tant qu’Ingénieur Performance & Support, Nadhem est capable d’intervenir sur des problématiques de production liées à des systèmes d’informations complexes. Actuellement en mission chez Voyages SNCF, il contribue à un grand chantier Big Data de centralisation de logs et s’intéresse tout particulièrement au nouveau produit phare de traitement de données Apache Spark.
- Saâd-Eddine MALTI, Expert BDD chez Voyages SNCF
En poste depuis 10 ans chez Voyages SNCF, Saâd-Eddine intervient en tant qu’Expert BDD sur toutes les applications de manière transverse. L’orientation affichée de Voyages SNCF vers le Big Data pousse Saâd-Eddine à s’investir pleinement dans ce domaine, également sur le nouveau produit phare de traitement de données Apache Spark.
Traitement temps réel de flux réseaux IPFIX/Netflow avec PySpark, Kafka et Ca...Julien Anguenot
Dans cette présentation, Julien décrira la conception est la mise en place d'une architecture Big Data 100% open source ayant pour but de traiter des flux réseaux IPFIX en temps réel à l'aide de PySpark, Apache Kafka et Apache Cassandra :
collecter en temps réel les événements IPFIX/Netflow à l'aide de syslog-ng et Kafka, PySpark assure les traitements à réaliser sur les flux en temps réel et enfin Cassandra comme socle de cette architecture.
Julien présentera des exemples de code Python pour Spark: définition, packaging et deploiement ainsi que des des exemples de modèle de données pour Cassandra et comment intéragir depuis PySpark avec Cassandra.
Cette présentation décrira également une stratégie de déploiement de Spark et Kafka sur Apache Mesos ou comment prévoir une architecture scalable pour les traitements applicatifs en introduisant Mesos couplé avec l'architecture shared-nothing (ou masterless) de Cassandra.
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FAN, Fully Automated Nagios a été présenté sur le salon "Solution Linux 2009" dans une conférence officielle. Voici le support qui a servi pour cette présentation.
7. 12/13/18 7
"Quand il y a un ça va... C'est
quand il y en a beaucoup qu'il y a
des problèmes !"
8. 12/13/18 8
La supervision consiste à surveiller le
fonctionnement d’un système.
Elle permet de surveiller, détecter, et si
besoin est, signaler un fonctionnement
normal ou
anormal du système.
9. 12/13/18 9
Pourquoi la supervision ?
Ce qu'il est possible de superviser :
La charge système, la mémoire, la température
Les processus, les services
La connectivité réseau, le traffic
À peu près tout, grâce aux scripts...
14. 12/13/18 14
Fonctionnement
Pour récupérer les informations, utilisation de
plugins. Il existe différentes méthodes
d'interrogation :
Active check
Protocole SNMP
NRPE
Passive check
NSCA
15. 12/13/18 15
Fonctionnement
Quel que soit leur type, les plugins doivent retourner
un code et une chaine.
Valeur Statut
0 OK
1 Warning
2 Critical
3 Unknown
16. 12/13/18 16
Fonctionnement
Active check
C'est le serveur Nagios qui initie la demande
d'information.
Passive check
Le serveur est à l'écoute d'informations envoyées
par un script distant.
17. 12/13/18 17
SNMP
SNMP
Simple Network Management Protocol
Va lire des informations propres à un matériel, dans
la MIB (Management Information Base) et les
transmet via le port UDP 161.
19. 12/13/18 19
SNMP
Il existe plusieurs versions de SNMP.
SNMP v1 et v2 : peu sécurisés.
Un “mot de passe”, la communauté.
SNMP v3 : bien plus sécurisé.
Chiffrement, authentificaton, timestamp.
20. 12/13/18 20
NRPE
NRPE (Nagios Remote Plugin Executor)
Un plugin de Nagios va interroger un démon installé
sur le serveur distant. Ce démon va exécuter un
script pour obtenier les informations, puis les
envoyer.
Le script peut être écrit en n'importe quel langage.
22. 12/13/18 22
NSCA
NSCA
C'est une vérification passive : le serveur Nagios
possède un démon NSCA, qui ne fait qu'écouter
l'arrivée d'informations de clients. C'est le client qui
émet ces informations.
25. 12/13/18 25
Interface Nagios
L'interface de base de Nagios est un peu vieillote.
Elle est au moins fonctionnelle.
Possibilité de visualiser le parc par services, par
hôtes, vue d'ensemble...
http://your-domain.tld/nagios3
30. 12/13/18 30
Configuration
Basiquement, nous devons définir :
Des hôtes
une machine physique, virtuelle, un équipement.
Des services
une ressource ou un service à surveiller sur une machine.
Des commandes
une association nom de commande - script
32. 12/13/18 32
Configuration
Options de notification
envoi d'une notification lors d'un état.
Pour les hôtes :
d = DOWN
u = UNREACHABLE
r = retour en NORMAL
n = none
Pour les services :
w = WARNING
u = UNKNOWN
r = retour en NORMAL
n = none
33. 12/13/18 33
Configuration
À propos des notifications
En plus de l'interface web, Nagios est capable
d'envoyer des notifications :
Par mail
Par sms
Par curl (Ex : Twitter)
36. 12/13/18 36
Décupler la puissance de Nagios
Plusieurs projets ont pour objectif d'étoffer les
fonctionnalités de Nagios, de le compléter, de
l'améliorer, ou de simplifier son utilisation.
Centreon
Cacti
Shinken
EoN
38. 12/13/18 38
Centreon
Utilisation de l'ordonnanceur et des plugins de
Nagios.
Interface web plus moderne.
Administration directement via l'interface web.
Exportation des configs vers Nagios.
Graphes
41. 12/13/18 41
Centreon
Couplage Nagios-Centreon
Nagios stocke les résultats des vérifications dans des
fichiers binaires.
=> peu optimisé
=> pas réutilisable par des programmes tiers
Nous allons donc forcer Nagios à stocker ses résultats
dans une base de données, grâce à NDOUtils (Nagios
Data Output Utils).
43. 12/13/18 43
Centreon
NDO est composé de 2 modules : NDOMOD et NDO2DB
NDOMOD doit être lancé sur le serveur Nagios et permet de
récupérer les informations remontées par Nagios pour les
transmettre via TCP (ou un socket Unix) vers NDO2DB.
NDO2DB est un daemon qui écoute sur un port TCP (ou un
socket Unix) et écrit les données reçues dans une base de
donnée (MySQL ou PostgreSQL).
46. 12/13/18 46
Cacti
Cacti n'a pas de lien direct avec Nagios (à part
l'utilisation de SNMP). Il est souvent utilisé en
complément de Nagios.
Permet de collecter des données et de générer des
graphiques à partir de celles-ci.
Possibilité d'importer des hôtes nagios dans Cacti.
49. 12/13/18 49
Shinken
Shinken est un projet de réécriture du noyau de
Nagios (l'ordonnanceur) en python, avec une
architecture plus modulaire.
Plusieurs processus font chacun une tâche
spécifique => gain de performances. (environ x5)
Supervision distribuée, similaire au cloud.
51. 12/13/18 51
Shinken
Arbiter : lit la config, la coupe en autant de parties qu'il y a de
schedulers.
Schedulers : planifient les vérifications, l'analyse des résultats et
le suivi des actions.
Pollers : lancent les plugins demandés par les schedulers.
Renvoient les résultats aux schedulers.
Reactionners : lèvent des notifications ou des événements.
Broker : récupère les données des schedulers et les stocke.
54. 12/13/18 54
EoN
Eyes of Network
Une distribution basée sur CentOS qui possède de
nombreux outils de supervision et de gestion de
parc préinstallés.
Interface centralisée, et import/export entre certaines
applications simplifiées.
Nagios, Nagvis, Cacti, Weathermap, GLPI, etc...