对于大部分监控项而言，随着时间流逝，监控数据会快速地脱离Zabbix server的使用范围，进入冷数据区。虽然冷数据脱离了Zabbix server的使用范围，但是Zabbix仍然不能对冷数据进行离线化，因为前端UI和网络API需要访问这些冷数据，这些访问一般***于少量监控项的读取。从Zabbix server的角度来说，对于任一特定监控项，数据的热区和冷区分界线是固定的，并且热区的数据量相对于冷数据要小得多。如果使用mysql来存储监控数据，由于索引的存在，数据的写入性能会随着存储规模的增加而降低，查询性能也是一样。因此，控制数据规模成为解决数据库访问性能的关键。如果将热数据和冷数据分开存储，并且在需要时让数据在两者之间进行流动，则对于Zabbix server而言，可以**降低数据规模。如果进一步考虑如何实现热数据表的**小化，就需要建立一种动态机制，每次修改触发器表达式后按照触发器的数据需求量在冷热数据之间进行双向调整。zabbix对发现的主机进行更多控制！天津zabbix一体化
zabbix缺点：1、性能瓶颈，监控系统没有低估高峰期，具有持续性和周期性，机器量越大，数据的增大会使数据库的写入成为一定的瓶颈，官网给出的单机上限5000台，届时就需要增加proxy，增加成本。2、Zabbix采集数据有pull方式，也就是server主动模式，当目标机器量大之后，pull任务会出现积压。采集数据会延迟3、项目二次开发，需要分析MySQL表结构，表结构比较复杂，通过API开发对开发能力有要求。4、内置housekeeping在执行过程中会对数据库增加压力，需要对数据库进行优化如上是我总结的一些Zabbix的优缺点，如果你也使用过，或是了解Zabbix，欢迎进行补充说明，可以谈谈优缺点，谈谈Zabbix的使用感受，谈谈Zabbix的产品体验等。开源的优点就是开放，二次开发，接口丰富，监控方式***；缺点也很明显，图形展示功能较为单一；api介绍比较粗糙，如果数据库表结构更改可能会影响api调用，有点头疼zabbix在开源的监控软件中，应该算是很不错的，zabbix+自己开发的一些脚本，能做到相当好的效果。定制zabbix一体化基于ZabbixAPI快速生成多Keys监控图表。
监控数据的另一个特点体现在监控数据的热值以及热数据的规模方面。如果将数据的每分钟访问次数定义为数据的热值，那么监控数据的热值与数据的存活时间（也就是年龄）直接相关。在监控数据写入数据库之前，需要完成数据采集、数据传输和预处理，在这个时间段，Zabbix需要在**短的时间内快速处理完数据，因此其热值很高，但是这时的热数据范围很小，主要是每个监控项的当前值。而在触发器表达式计算阶段，当前值的处理会引起对该监控项下的多个历史值的访问，此时热数据的范围**增加。如果某个触发器表达式需要使用**近60分钟的数据，那么热数据的范围就扩增到60分钟。
在实际的工作环境中，根据网络环境和监控的规模不同，zabbix一共有三种框架，分别是server_client架构、master_node_client架构和server_proxy_client架构。1、server_client架构zabbix**简单的架构，监控设备和被监控设备之间直接相连，zabbix_server和zabbix_client之间直接进行数据交互。2、zabbix_proxy_client架构proxy是连接server和client之间的桥梁，其本身不存放数据，只是将zabbix_agent端发来的数据暂存，然后再提交给server。这种架构一般用于跨机房、跨网络的中型网络架构。在server_proxy_client架构中，server设备的宕机会导致整个系统瘫痪而无法正常工作。3、master_node_client架构master_node_client架构是zabbix**复杂的架构。一般用于跨机房、跨网络、监控设备较多的大型网络架构。与server_proxy_client架构相比，master_node_client架构的主要区别在于node与proxy上.在master_node_client架构中，每个node可以理解为一个小的server端，在自己的配置文件和数据库，node下游可以直接连接client，也可以再次经过proxy代理后连接client。在master_node_client架构中，master设备宕机不会影响node节点的正常工作。zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。
监控数据的存储是由historysyncer进程负责写入数据库，historysyncer进程应对大流量数据的方式是，一方面通过批量插入来提高写库的效率，另一方面通过多进程的方式来扩展数据处理能力。在写库过程中，历史数据写入history表，即使数据变为冷数据也需要留在history表中供前端UI访问。趋势数据写入trends表，相较于历史数据，趋势数据的写库负载要低的多，是因为对于每个监控项来说，平均每小时只需要写库一次，其他时间只需要更新趋势缓存，不需要写库。在historysyncer进程的触发器计算阶段，主要访问值缓存，但是如果值缓存不能命中则需要查询history表，这种情况下就需要使用history表索引了。考虑索引对insert操作的影响，索引在提高查询速度的同时也降低了写入性能。触发器计算之后生成的event信息也需要写入数据库，这些信息存储在events表、problem、escalation等表中。因此，这些表的数据增长率取决于Zabbix生成的事件的数量，当事件数量陡增时，这些表的写入压力也会随之增加。在数据存储方面主要体现了热数据和冷数据的转换过程以及数据规模对读写性能的影响。Zabbix利用HTTP代理监控API！天津zabbix一体化
集群节点发送到数据库后端的心跳是非常小的消息，记录在一个较小的Zabbix数据库表中，故性能影响忽略不计。天津zabbix一体化
作为监控系统，Zabbix所面临的挑战之一在于需要从大量的监控目标接收数据，这一方面意味着需要连接非常多的监控目标，另一方面意味着监控数据的流量（访问量）比较大。影响这种通信效率的一个重要因素是通信协议，考虑到单个消息中包含的数据量不同，在数据接收阶段，Zabbix采用了两种不同的通信协议。Trapper进程要求在每个消息中包含较大量的监控数据，因此Zabbix采用基于TCP协议和JSON格式的自定义协议进行通信。而对于poller进程，当poller进程向agent请求单个监控值时，Zabbix采用简化的文本协议进行通信，以提高通信效率。天津zabbix一体化
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