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Apache Kafka | Cloud Monitoring

Apache Kafka 통합은 주제 요청 및 실패와 같은 브로커 측정항목을 수집합니다. 또한 브로커에서 파티션을 모니터링합니다. 통합은 Kafka 로그를 수집하고 이를 JSON 페이로드로 파싱합니다. 결과에는 로거, 수준, 메시지 필드가 포함됩니다. Kafka에 대한 자세한 내용은 Apache Kafka 문서를 참조하세요. JMX 엔드포인트를 노출하려면 JVM을 시작할 때 com.sun.management.jmxremote.port 시스템 속성을 ...

Celebrating 25 Years at The ASF

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Windows Apache Django wsgi - 배포 에러

Apache Monitor로 실행하려니까 "The requested operation has failed!"라는 error를 만나게 되었다. 가장 우선적으로 필요한 건 Apache의... Windows에 설치된 Apache24 폴더 내의 logs 폴더에 들어가면 error....

Apache Tomcat | Cloud Monitoring

Apache Tomcat 통합은 활성 세션 수 또는 네트워크 처리량과 같은 트래픽 관련 측정항목을 수집합니다. 통합은 또한 액세스 및 Catalina 로그를 수집합니다. 액세스 로그는 요청 세부정보에 집중된 JSON 페이로드로 파싱되고 Catalina 로그는 일반적인 세부정보에 대해 파싱됩니다. tomcat 수신자는 JMX를 통해 Tomcat 서버의 Java 가상 머신(JVM)에서 원격 분석을 수집합니다. Tomcat에 대한 자세한 ...

Apache Monitoring Tool for Web Server Performance - ManageEngine Applications Manager

Applications Manager's Apache monitoring tool effortlessly monitors Apache servers and gets you real-time insights, alerts, and performance metrics for your Apache environment. Try now!

Apache Solr | Cloud Monitoring

Apache Solr 통합은 코어 및 캐시 측정항목을 수집합니다. 코어 측정항목은 요청, 문서 수, 색인 크기에 집중되어 있습니다. 캐시 측정항목은 캐시 사용률에 집중되어 있습니다. 또한 통합은 Solr 로그를 수집하고 이를 JSON 페이로드로 파싱합니다. 결과에는 샤드, 복제본, 코어, 수준, 메시지 필드가 포함됩니다. Solr에 대한 자세한 내용은 Apache Solr 문서를 참조하세요. JMX 엔드포인트를...

Apache HTTP 웹서버 설치하고 실행해보자

Apache HTTP 웹서버 설치하고 실행해보자 Apache 웹서버를 설치해보고 간단한 정적 페이지를... 이번 포스팅에서는 Apache HTTP 서버를 다운로드, 설치하고 구성. 간단한 HTML과 이미지 파일을...

REST API | Apache Flink

Flink has a monitoring API that can be used to query status and statistics of running jobs, as well as recent completed jobs. This monitoring API is used by Flink’s own dashboard, but is designed to be used also by custom monitoring tools. The monitoring API is a REST-ful API that accepts HTTP requests and responds with JSON data. The monitoring API is backed by a web server that runs as part of the JobManager. By default, this server listens at port 8081, which can be configured in Flink conf...

What is Airflow®? — Airflow Documentation

Take a look at the following snippet of code: from datetime import datetime · from airflow import DAG · from airflow.decorators import task · from airflow.operators.bash import BashOperator · # A DAG represents a workflow, a collection of tasks · with DAG(dag_id="demo", start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule="0 0 * * *") as dag: # Tasks are represented as operators hello = BashOperator(task_id="hello", bash_command="echo hello") @task() def airflow(): print("airflow") # Set dependen...

Apache monitoring with PRTG: Easy & intuitive

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