电脑硬件检测最实用软件

我们公司用的是SUM服务器监控软件，现在公司有上百台服务器，各种品牌和型号都有，就用的这个。

可以监控CPU、内存、磁盘、应用程序、数据库、中间件等等，所有监控的项目都可以根据需要设置报警策略，有异常就会收到短信和邮件报警信息，我们还弄了个大屏幕来显示，一目了然，感觉蛮好用的。

wwwzhetaocom 你看看吧，希望能帮你哦~

1开源网络监控工具：NetXMS

NetXMS提供了企业级开源网络管理和监控程序，它在Windows和Linux上有一个简单的用户界面。

NetXMS通过相对简单的安装过程为IT基础架构的所有层提供了分布式网络监控、自动化网络发现和详细报告。

此外，服务器设备和代理对于这样一个全面的产品来说是相当轻量级的。

2开源网络监控工具:PandoraFMS

定位于企业级，PandoraFMS提供了一个时尚且整洁的用户体验，提供了易于阅读的快速洞察工具以及重要的网络统计信息，例如网络状态、已上报的告警、已部署的代理数量和其他最近执行任务的列表。

PandoraFMS可以在无需外部访问的情况下执行网络诊断，这意味着用户可以更快地响应任何网络问题。事实上，FMS声称，在代理模式下的器监控系统响应速度约为10秒。

3开源网络监控工具:Cacti

最初发布于2001年，Cacti是一款开源的基于Web的网络监控和专为数据记录而设计的图形化工具。它可以用于实时显示网络数据，如CPU负载或带宽利用率。

Cacti是RRDtool的前端应用程序，RRDtool是一种用于存储实时变化数据的开源数据库工具，其使用SNMP作为其默认收集算法，但如果你喜欢本地Perl的PHP脚本，那么你也可以使用它们。

其最新版本088h于2016年5月发布，主要功能包括无限图形项目、图形自动填充支持、图形数据处理、自定义数据采集脚本、内置SNMP支持、图形模板、数据源模板、主机模板和基于用户的管理。

4开源网络监控工具:GroundWorkMonitorCore

GroundWorkMonitorCore是监控网络、应用和云计算使用情况的平台。开源版本包含最多可监控50个设备和基于社区的支持的许可证，该软件还有其对应的商业版本。

在其网络管理功能方面，GroundWork提供网络和设备的自发现和维护、拓扑、报警控制、通过API/SNMP/IPMI的数据收集和对SDN的支持等功能。

GroundWork还提供了存储管理，支持大规模的企业级供应商，如NetApp和EMC，以及从磁盘、块或对象存储的数据收集和存储缓冲以及中断可视化。

由于GroundWork的一站式网络管理方法，这种套件可能更适合那些寻找成熟品牌的大型商业和企业，而不是以开发人员为重点的工具，如BigBrother或BigSister。

5开源网络监控工具：Hyperic

VMware的Hyperic工具用于在物理、虚拟或云环境下监控Web应用程序及其性能。它适用于应用程序服务器，web服务器，数据库，操作系统，虚拟机管理程序，消息传递服务和目录服务器。

Hyperic提供基础架构和操作系统监控，详细的报告，应用程序和中间件监控，警报和修复工作流程以及通用可扩展的API。

该网络监控工具提供了企业版本，可以提高网络警报功能，并且能更好地创建基准。

6开源网络监控工具:Observium

基于Linux的Observium是一个自动监测的网络监控工具。据该网站介绍，“该工具是由一批经验丰富的专业网络工程师和系统管理员开发和维护的，Observium是一个由用户自己设计和构建的平台。”

Observium提供社区版本和专业版，使用RRDTool进行缓冲存储和图形化功能，并具有易于使用的用户界面和报告功能。但是，它没有报告导出功能，这可能对商务应用来讲会是一个问题。

社区版本将为用户提供对所有支持设备或指标的完整自动监测功能，通过自动发现协议进行网络映射，自动识别数百种设备，并且每六个月发布一个新版本。

而专业版用户将获得所有社区版本的功能并且还将获得实时软件更新和修复功能，基于规则的自动分组功能，网络阈值和状态警报系统以及流量统计系统。

7开源网络监控工具:Zabbix

Zabbix作为企业级的网络监控工具，通过从服务器，虚拟机和网络设备收集的数据提供实时监控，自动发现，映射和可扩展等功能。

Zabbix的企业级监控软件为用户提供内置的Java应用服务器监控，硬件监控，VMware监控和CPU，内存，网络，磁盘空间性能监控。

，仅完成安装系统、应用程序并上架后便拍拍屁股离开，远不能发挥服务器性能。服务器需要通过周期性的监控来确保硬件投资得到了预期回报--并对潜在问题提出告警，比如资源不足或硬件故障。性能监控工具可以提供大量的可用信息，但需要确保工具被正确安装与运行。本文将介绍可以帮助管理员们从系统性能监控中获得最大利益的技巧。

　　实现精确的性能监控

　　如果采集的信息存在错误，监控便毫无用处，所以确保数据的准确性是你得采取的第一步。准确性包括许多方面，如互通性、采样窗口、工具架构、虚拟化感知与校准。

　　互通性。在此讨论中，互通性是性能监控工具的基本功能，能够从数据中心内各种硬件与部件中访问与读取数据源。在部署了同一厂商产品线设备的同质环境内，利用集成在硬件中的内置挂钩，监控工具可以发挥极大优势。通过这些挂钩，工具可以抓取设备的详细运行信息。

　　在异质环境下，监控则成为了另外一种挑战，因为工具与硬件可能无法很好匹配。产商提供的工具可能可以提供一些硬件部件的特殊信息，而其他工具可能无法保障一致性。第三方性能监控工具可能无法检测每个监控器或硬件的细微差别，它们更依赖于操作系统级的数据，而这些数据通常缺乏足够的颗粒度。在某些情况下，监控数据可能丢失或失真，从而降低系统性能监控的可用性。

　　工具与硬件之前的数据差异需要全面测试。例如，在购买工具之前，先测试并验证兼容性，在经过较长时间的可用性验证项目后，再开始将工具由测试环境部署至生产环境中。但问题同样从开始购买延伸至未来产品升级或技术刷新周期。当你更换硬件或升级工具，你需要测试监控工具的互通性来确保性能监控工具依旧可以正常工作并提供准确数据。

　　采样。准确性同样依赖于收集数据用的采样窗口。当负载与运行参数可能一直处于波动状态时，数据准确性将十分重要。理想情况下，性能监控工具可以捕捉整台服务器的运行周期。技巧在于决定运行周期是怎样的。这依赖于每个负载与宿主主机是如何被使用的。例如，每台服务器的内存性能可能需要极快的采样率，而采样窗口需要跨越好几分钟。与此相反，观察某个合作HR系统的CPU使用情况可能需要已较低的频率捕捉数值，但采样窗口周期需要长达30天甚至更长。如何正确采样并没有标准答案，不同属性的操作系统同样需要通过不同的比率与窗口灵活定义。

　　工具架构。性能监控工具通常需要在受监控系统上安装代理或额外驱动(即使是虚拟机)。代理具有优势也有不足。首先，它们十分有用，因为代理可以收集并传输许多重要信息，比无代理的监控工具提供更多监控参数。尽管如此，代理通常被作为软件客户端，将所有数据报告给中央服务器，中央服务器将收集与处理这些数据。所以每个代理都需要占用一定的计算资源，这可能在一定程度上影响整台服务器的负载性能。

　　我所在环境下所有计算机拥有两个代理， Chris Steffen，Kroll Factual Data的首席技术架构师说。一个应用程序代理监控我们所有应用程序的健康状况，而且我们还有System Center [Virtual Machine Manager]代理安装在所有虚拟机宿主上。

　　这些年来，关于代理的负面影响一直在降低，但它们所产生的影响一直在被评估，尤其在执行关键任务或对性能要求十分苛刻的负载上。不仅如此，Steffen同样表示，新兴的监控工具可以提供更多功能，包括自动化安装，重装或维护运行环境中的代理。

　　虚拟化感知。

虚拟化软件把应用负载从硬件中抽象化。当传统性能监控工具试图在虚拟化环境中报告，抽象层常常发生错误结果，因为老工具是同直接监控硬件，而不是通过控制计算资源的hypervisor。考虑到虚拟化技术的人气和重要性，管理员应该选择能监控虚拟化的监控工具。这样能让性能监控同时管到物理目标和虚拟目标，管理员可以才可以收集到精确的数据。

　　管理员们有时候还需要采集虚拟机与承载虚拟机的宿主服务器指标，Kleyman说。这种情况下，需要在虚拟化与物理层级别进行性能监控以确保最佳负载性能并保障用户体验。

　　传感器校准。需要忽视传感器本身的重要性。来自网络交换机或服务器的数字信信号常都是十分准确的。但是某些传感器，例如温度，湿度，空气流或其他环境类型的传感器通常是通过模拟信号传输，可能需要经常校对并定期更换电池来保证其长期稳定的工作。

　　最大化性能监控工具价值

　　如果没有正确使用，工具是无法产生价值的。在许许多多的案例中，性能监控工具已经被部署，但是没有清晰的规划来使用与分析所收集到的海量数据。工具则变成了管理员们用来抽查或不定期故障处理的简单工具;这是一种投资浪费。

　　性能监控工具报告同样可以作为能力规划的基础参考，或协助完成技术刷新项目。性能指标可以帮助展示RIO[投资回报率],Kleyman说。通过了解旧系统性能，并比对新款服务器性能，我们可以决定是否将钱投资在新设备上已提升计算性能并获得更长远的利益。

　　但Steffen同样建议用户多留个心眼，秉着信任，但要核查的态度来对待性能监控工具，有可能某些服务器监控工具已经被验证，与其他工具相比可以获得十分准确的数值，但如果用来监控网络设备则可能出现一些异常。好的业务决策需要有优质的数据进行支撑，而且若工具无法提供准确、可验证的结果，那样将很难给业务决策提供有力支持。

lg=t