用于报警的测量监控系统不同于测量数据采集系统，Nagios就是数据一个常常和测量数据采集系统配合使用的监控报警工具。

测量数据采集系统专注于数据采集的加入机制抖音关键词优化软件好处，是测量有能力发现那些相关点(Integrationpoints)，对这些点的数据异常值进行报警。Flickr使用Ganglial作为测量数据采集系统，加入机制Nagios作为监控及报警系统。测量在某些情况下，数据将两者紧密结合起来，加入机制以建立复杂的测量报警条件。使Nagios.感知 Ganglia采集的数据数据，就可以具有更为高级的加入机制监控手段，这样，测量抖音关键词优化软件不仅单点达到阈值(threshold)时会产生异常，数据在满足多值亚阈值模式(multiple-value subthresholdpattem)的加入机制情况下，也会产生异常。



例如，假设一个运行 Apache的Web服务器集群，这些Web服务器访问运行MYSQL或Poster的后端数据库，获取信息生成页面。一个经常发生的情况是数据库查询运行时间太长，且原因不明，这样，由于连接不能尽快关闭，数据库总的活动连接数就会增加。结果是，在这些连接上等待的 Apache进程也会增加。由于Web服务器和数据库的进程数都有最大值的限制，所以要分别设置Web服务器和数据库的警告(warning)和紧急(critical)阈值，将阈值分别设置为最大值的某个合适的百分比。

对Web服务器和数据库集群中的每个节点的每个值(Apache的忙碌进程和数据库的打开连接)有异常都要报警吗?假如这种异常只发生在一台数据库(或一个数据库集群)，或一部分Web服务器上，会怎么样呢? Flickr的做法是将Ganglia采集的各种数据集成到Nagios，我们就能够做灵活的报警设置，即忙碌的Web服务器(指忙碌的 Apache进程数达到紧急阈值的Web服务器)的数量达到一定百分比时，才报警，也仅在忙碌的数据库服务器(指忙碌的连接数达到紧急國值的数据库服务器)的数量达到一定百分比时，才报警。

能够处理这些甚至更复杂的系统与数据的耦合，意味着降低了报警的噪声，只在发生众所周知而又复杂的情况时，呼机才会在半夜三更响起来。

另一个例子是对值的飙升进行报警，报警系统不像采集系统那样记录了历史数据的细节。例如，如果应用程序提供了照片或视频上载的功能，使用模式也相对正常(如每日的波峰和波谷)，而且对高低线上的变化能够报警，在美国东海岸进入梦乡时，你可能会料想到照片上载量会下降，日峰和日谷之间的变化可能会达到40%。但你会想到一小时之内上载量会下降409%吗?不是下降到0，而是短时间之内的剧烈下降!这种情况就值得报警。

这种将网站建设监控系统和采集系统集成起来的做法很常见，这方面有大量的开放源代码项目和文档 ：

集成Nagios (http://www.monitoringexchangeorg/inventory/check-plugins Software/Misc/check ganglia) 

Nagios和 Cacti(http://trac2.assemblacom/npc/) 

Nagios和munin (ht://munin-monitoring.org/wiki/Howtocontactnagios

开放源代码GroundWork(集成Nagios、Ganglia、Cacti，http//www.groundwork-pensource.com/community/open-source/).

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