单机小游戏排行榜2022前十名，实时监控的运维工具有没有推荐的？
很多开源的，推荐几个：
Zabbix
官方网站：https://www.zabbix.com/
Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监控以及网络监控功能的企业级开源运维平台，也是目前国内互联网用户中使用最广的监控软件，云智慧遇到的85%以上用户在使用Zabbix做监控解决方案。
入门容易、上手简单、功能强大并且开源免费是云智慧对Zabbix的最直观评价。Zabbix易于管理和配置，能生成比较漂亮的数据图，其自动发 现功能大大减轻日常管理的工作量，丰富的数据采集方式和API接口可以让用户灵活进行数据采集，而分布式系统架构可以支持监控更多的设备。理论上，通过 Zabbix提供的插件式架构，可以满足企业的任何需求。
优点：
1. 支持多平台的企业级分布式开源监控软件
2. 安装部署简单，多种数据采集插件灵活集成
3. 功能强大，可实现复杂多条件告警，
4. 自带画图功能，得到的数据可以绘成图形
5. 提供多种API接口，支持调用脚本
6. 出现问题时可自动远程执行命令(需对agent设置执行权限)
缺点：
1. 项目批量修改不方便
2. 入门容易，能实现基础的监控，但是深层次需求需要非常熟悉Zabbix并进行大量的二次定制开发，难度较大;
3. 系统级别报警设置相对比较多，如果不筛选的话报警邮件会很多;并且自定义的项目报警需要自己设置，过程比较繁琐(但是网上的模板比较，也可以使用模板导入的方法);
4. 缺少数据汇总功能，如无法查看一组服务器平均值，需进行二次开发;
5. 数据报表需要特殊二次开发定义;
Prometheus
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus目前在开源社区相当活跃。Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
Prometheus的特点
多维度数据模型。灵活的查询语言。不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。可以通过中间网关进行时序列数据推送。通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。Nagios
官方网站：https://www.nagios.org/
Nagios是一款开源的企业级监控系统，能够实现对系统CPU、磁盘、网络等方面参数的基本系统监控，以及 SMTP，POP3，HTTP，NNTP等各种基本的服务类型。另外通过安装插件和编写监控脚本，用户可以实现应用监控，并针对大量的监控主机和多个对象 部署层次化监控架构。
Nagios最大的特点是其强大的管理中心，尽管其功能是监控服务和主机的，但Nagios自身并不包括这部分功能代码，所有的监控、告警功能都是由相关插件完成的。
用户群：适合复杂IT环境的企业
优点：
1. 出错的服务器、应用和设备会自动重启，自动日志滚动
2. 配置灵活，可以自定义shell脚本，通过分布式监控模式
3. 支持以冗余方式进行主机监控，报警设置多样
4. 命令重新加载配置文件无需打扰Nagios的运行
anglia
官方网站：http://ganglia.info/
Ganglia是加州大学伯克利分校发起的一个开源集群监控项目，设计之初是用于监控数以千计的网络节点。Ganglia是一个跨平台可扩展的，高性能计算系统下的分布式监控系统。它已被广泛移植到各种操作系统和处理器架构上。
优点：
1. 出错的服务器、应用和设备会自动重启，自动日志滚动
2. 配置灵活，可以自定义shell脚本，通过分布式监控模式
3. 支持以冗余方式进行主机监控，报警设置多样
4. 命令重新加载配置文件无需打扰Nagios的运行
缺点：
1. 事件控制台功能很弱，插件易用性差
2. 对性能、流量等指标的处理不给力
3. 看不到历史数据，只能看到报警事件，很难追查故障原因
4. 配置复杂，初学者投入的时间、精力和成本比较大
Zenoss
Zenoss Core是Zenoss的开源版本，其商用版本为ZenossEnterprise。作为企业级智能监控软件，Zenoss Core允许IT管理员依靠单一的WEB控制台来监控网络架构的状态和健康度。Zenoss Core的强大能力来自于深入的列表与配置管理数据库，以发现和管理公司IT环境的各类资产。Zenoss同时提供与CMDB关联的事件和错误管理系统， 以协助提高各类事件和提醒的管理效率。
优点：
1. Zenoss比较出色的地方在于它的Dashboard，可以配置很多portlet
2. 每个用户的界面都是分开管理的，自定义dashboard不会影响其他用户
3. 强大监控功能支持服务器、路由交换、防火墙、存储、数据库、中间件监控
4. 采用基于HBASE的opentsdb存储任意时间段的数据
5. 将状态监控，性能监控，资源管理，良好的报告机制进行有机的整合
缺点：
1. 对资源要求较高，即使只管理少数几台设备，也需要消耗大量硬件及内存等附加资源。
2. 针对windows系统，开源版只提供SNMP，通过WMI检测CPU，Disk，软硬件和性能只在收费版提供。
Open-falcon
Open-falcon是小米运维团队从互联网公司的需求出发，根据多年的运维经验，结合SRE、SA、DEVS的使用经验和反馈，开发的一套面向互联网的企业级开源监控产品。
优点：
1. 自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持
2. 支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询
3. 高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用
4. 单机支撑200万metric的上报、归档、存储
5. 采用rrdtool的数据归档策略，秒级返回上百个metric一年的历史数据
6. 多维度的数据展示，用户自定义Screen 7. 通过各种插件目前支持Linux、Windows、Mysql、Redis、Memache、RabbitMQ和交换机监控。
缺点：
由于发布时间较短，很多基础的服务监控插件(如Tomcat、apache等)还不支持，很多功能还在不断完善中，另外由于缺少专门的支持，虽然有开放社区，但是解决问题的效率相对较低。
去哪个网站比较好？
新人写网络小说，不管哪个网站，关键是你自己对写出来的小说要有个评分。我把曾经的认知告诉你吧！只希望你能够给我一个持续的点赞。
一、起点中文网：投稿类型：不限投稿要求：三万字正文及大纲过稿时间：7个工作日买断全勤：有网站介绍起点作为网文界的老大哥，成功的VIP商业化模式大量圈粉，如今它依旧保持着龙头大哥地位，无论新人亦或是老手，只要小说质量不太差的情况下，收益还是会持续增长的。（造神速度绝对是第一，但签约可能性同样会更低）二、纵横中文网：投稿类型：不限投稿要求：三万字正文及大纲过稿时间：7个工作日买断全勤：有网站介绍纵横从开始就已经模仿起点的VIP制度，虽然比不上起点中文网庞大的订阅量，曾经作者圈子里有句话：“要买断，去纵横”。当然现在的纵横为了维护老写手，给予他们一份不错的买断合同；而如今三线作者或散人新人想被高价买断的可能性大大降低。但相对于起点中文网而言，纵横会比起点更有机会。三、17K小说网： 投稿要求：三万字正文及大纲过稿时间：不超过一周买断全勤：有网站介绍 17K是新人最有希望出人头地的地方。17K作者很多都已经加入作协（主要作者是历史类及都市类），曾经前夕莫言等人士作品的电子版权，使得17K更有龙三地位。主要以男频为主女频为辅。四、小说阅读网：投稿要求：三万字正文及大纲过稿时间：一周后无回复可以他投网站介绍曾经于2012年，只要新类型征文获得签约后，VIP章节将能得到千字10元奖励，当然这仅仅针对完本过的作者。（这里最适合新手练手），但必须要抱有持之以恒的心态，一般没有几年耐心是很难熬出来的。五、头条小说（番茄小说）：发布小说通道：私信木叶文学，开通连载功能，才能正式上传小说投稿要求：两万字正文及大纲网站介绍平台就会开始评估你写的小说是否可以进行签约，流量巨大，循环收益；但缺点是推荐力度别幻想一夜成大神，真正适合新手写作。 这是以前的经历体会，希望可以帮助到你！在未来可期的日子我会分享各种关于写作的小技巧方法，想象丰富多彩没有颜色的调剂终究黯然失色。8100t还能用多久？
ⅰ3 8100还可以用三年左右的 ，四核四线程的英特尔酷睿 八代的处理器，性能超过了之前七代所有的ⅰ5，只要不是大型单机游戏和专业设计，应付办公家用和一般的网络游戏绰绰有余，而且这款处理器还自带HD630核心显卡 ，应付一般的家用办公和腾讯全家桶不在话下，在独立显卡价格高高在上的时候，是一个明智的选择
翟志刚王亚平叶光富在空间站里？
春节到了，大家都忙着回家团聚，可别忘了咱们还有3位同胞身在太空，就地过年！那就是神舟十三号的3名航天员翟志刚、王亚平和叶光富，这也是中国人首次在太空过年。
航天员王亚平
任何事情第一次都难免有点“紧张”，航天员们这次首个太空年准备怎样了，会不会手忙脚乱、不知所措，毕竟在天上有很多个“除夕”和“大年初一”。
嗯……或许是我们担心太多了，他们貌似过得非常热闹，跟在地面也没啥区别，不信咱们看看！
贴春联、挂灯笼
贴春联、贴福字、挂灯笼是中国人过春节的习俗，特别是贴春联，由于汉字特有的文学形式，使得人们可以用简单几个字以对仗工整、简洁精巧抒发美好的愿望。随处可见的春联、福字、灯笼也是春节的标志性的装饰。
空间站内春节装饰
空间站是中国人民在太空上的另一个“家”，春节了当然也得有中国的风俗传统。这不，空间站内部也贴上了横联“国泰民安”，还挂起了红灯笼、中国结、福字，年味十足。
吃的啥？
过年吃饺子是中国北方的传统，现在南方也有不少家庭流行吃饺子，三名宇航员中翟志刚、王亚平都是北方人，春节吃饺子更是理所当然。
饺子
地面人员给宇航员准备了三种馅的饺子，分别是鲅鱼馅、猪肉白菜馅及黄花菜馅的，满足大家不同口味的需求，据说鲅鱼饺子是王亚平的最爱。
大家过年都是大鱼大肉，各种菜色看得眼花，空间站的宇航员们的春节食品当然也不仅仅是吃饺子。
国际空间站聚餐
偷偷地“泄密”一下，地面的工作人员可心疼咱们的航天员了，给他们一共准备了127种食品，那是相当的丰富。
至于大家都喜爱的火锅，特别是叶光富家乡的麻辣火锅，目前空间站是没有的。但相信不久的将来，等我们国家建成了带重力的空间站，那时候在太空打火锅就不是个事了！
火锅
开车不喝酒，喝酒不开车，航天员在空间站上也是不喝酒的，各国都有类似的规定，只能喝些饮料。不过“战斗民族”俄罗斯对于这一条就比较宽松，他们的航天员就会“偷偷地”带酒上空间站喝。
有啥玩？
春联、福字、中国结、灯笼这些也算是玩的一部分吧？除此之外，航天员们给全国人民拜年、与家人互动、写书法等，不亦乐乎，总之这个春节航天员们在天上绝对不会闷着的。
在空间站写书法
只是，这些节目似乎显得太“正式”了一点，还有没有其他的玩法？
网友们脑大开，都给航天员们想到了，比如3个人可以在空间站玩斗地主，以后有6个人，就可以打麻将了！当然，都必须用特制的扑克牌、麻将，否则打出去就满天飞了。
斗地主
至于以往放鞭炮、烟花这些传统，空间站上是没有的，为了环保地面上都给禁止了，咱们航天员更是要带头树立榜样。
相比看烟花，在太空上看星星、看月亮，那是要浪漫得多，地表上的人们是无法体会到的！
可能大家会好奇，这些年货是怎么给送上去的，国内还没有往太空发送快递的业务。其实这些都不需要送，地面工作人员早就准备好，无论是这些春联、灯笼还是吃的、用的，都是天舟三号一早运上去的，比神舟十三号的航天员们还早到空间站。
边防战士给航天英雄的祝福
神舟十三号成员要在太空执行任务半年，预计在2022年4月份返回地球，希望他们春节开心快乐，更祝愿他们平安归来！
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？
在说如何学习大数据之前，我们先来了解一下大数据！有人说：“未来是大数据和人工智能的时代！”
大数据&人工智能应用实例人脸识别：应用领域 - 安保，出行，监控人工智能与大数据结合，进行海量数据库匹配，双重保险，更安全。
网上行为追踪：应用领域 - 购物，安防通过大数据分析，精准到一个ip，深度分析用户，猜你喜欢很容易。
数据监控：应用领域 - 互联网实时存储，海量数据，横纵对比，数据可视化。
车牌识别：应用领域 - 交通，监控，智能出行实时监控，车辆路线分析，车牌识别匹配， 智慧交通构建。
大数据的价值超出想象越来越多的企业认识到大数据的重要性，国内数据人才的缺口已高达百万级。
大数据发展前景大数据发展前景良好，薪资待遇也很高！
如何学习大数据？看了这个线路图，估计没有入门的同学不明白不是学大数据吗？怎么还要学Java呢？
大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等 ，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程。
所以，Java之于大数据，就是一种工具罢了。
大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架、map-reduce框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势！
第一阶段：Java语言编程基础
能力养成：能够掌握DOS系统常用基本命令； 熟练使用eclipse编写java代码； 熟练使用java语言的常用对象； 使用java编写单机应用程序；掌握面向对象编程思想，为以后深入学习JavaEE就业课程打下坚实的基础。
具备能力及市场价值：
能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目 的开发。
第二阶段 ：JavaWeb核心技术
核心能力培养：运用常用的网页开发技术设计网页； 掌握WEB系统交互原理；掌握JavaWeb开发核心技术；运用JavaWeb核心技术完成简单功能实现；掌握JavaWeb高级技术，创建更好的Web应用程序； 具备B/S结构软件开发能力。
具备能力及市场价值：
能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目的开发。
第三阶段：网站开发三大框架
核心能力培养：掌握SSM框架，使用SSH框架开发出结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序; 掌握如何使用Maven管理项目工程;掌握数据库的相关技术;掌握系统开发中的性能、可扩展性及维护性的提升; 通过项目实战熟练掌握SSM框架的使用。
具备能力及市场价值：
能够使用SSH框架完成传统企业级项目开发，熟悉多种业务流程，丰富项目开发经验。
第四阶段：互联网搜索及爬虫
核心能力培养：掌握网络爬虫开发技术、能够获取互联网数据；掌握中文分词，并能够进行词库维护及管理；了解图片识别及验证码识别技术；掌握搜索技术，能够快速搭建企业级高性能搜索系统理解分布式核心思想的分片及副本机制。
具备能力及市场价值：
能够利用技术手段获取互联网的数据能够构建企业级搜索系统。
第五阶段： 分布式电商系统
核心能力培养：电商网站核心业务开发：商家管理、商品管理、库存管理、购物车、订单、支付、物流等 高性能网站技术:静态化技术、缓存技术、分库分表技术、服务化治理技术；使用分布式服务化治理框架Dubbox开发微服务系统使用静态化技术、缓存技术、分库分表技术提高系统性能。
具备能力及市场价值：
能够独立完成中小型网站整体架构，承载百万级并发访问能够独立完成电商网站核心业务系统开发。
第六阶段： 大数据离线计算
核心能力培养：掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术 掌握用户日志分析系统（业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化）；
掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。
具备能力及市场价值：
能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。
第七阶段：大数据实时计算
核心能力培养：掌握实时数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术；掌握互联网行为数据分析/用户看板/互联网交易风险控制系统案例（业务知识、技术开发、实时架构）； 掌握实时数据数据存储（Hbase/Redis），查询操作（ElasticSearch）等技术；掌握推荐系统开发整体架构、数据清洗、数据调度、数据导入导出、推荐引擎开发。
具备能力及市场价值：
能够胜任实时相关工作，包括ETL工程师、Storm工程师、搜索系统工程师、初级推荐系统工程师等。
第八阶段：大数据内存计算
核心能力培养：掌握Spark基础、Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming开发技术；掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化（业务知识、技术开发、架构） 掌握数据数据存储及存储（Hbase+Phoenix）。
具备能力及市场价值：
能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师等 目前企业急缺Spark相关人才。
第九阶段：机器学习基础
核心能力培养：了解机器学习基本概念、流程、常见算法。能够使用算法解决简单的业务问题（特征提取、模型设计、代码开发、效果评测）。
具备能力及市场价值：
机器学习入门，能够解决简单的业务问题。
学习视频
1、云计算大数据linux教程
作为一个程序员，一定要学会linux，你的程序最终是跑在Linux服务器上的吆
云计算大数据linux教程
链接：https://pan.baidu.com/s/15StHwJaSiw-emT5bI59jcw
2、Java基础
学习大数据,一定要有java基础，这十天的教程内容，完全可以让你入门！
Java编程轻松入门教程
链接：https://pan.baidu.com/s/1o9yLBsu 密码：wwd0
3、云计算大数据之zookeeper教程zookeeper可是Hadoop和Hbase的重要组件，集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。
云计算大数据之zookeeper教程
链接：https://pan.baidu.com/s/1wNp5QlqxfknI3p6vywxUhw 密码：ujd6
4、云计算大数据Hive教程
云计算大数据Hive教程
资料链接：https://pan.baidu.com/s/1PcZny-iLuVJdqlNGdi0zKw 密码：tm6o
5、大数据hadoop教程入门
这个可是重磅资源，学会hadoop，你的身价会倍增，现在一个hadoop工程师身价可在20k左右。
大数据hadoop教程入门
资料链接：https://pan.baidu.com/s/1smCTwRj 密码：vp5v
除了这些教程，还有，“网站数据分析”，“2018年大数据发展趋势预测视频”，“17节课构建大数据电商用户画像”等等。
