有使用zabbix被告的吗

面试问题之 zabix 自定义监控项你做过什么自定义监控？你做过哪些自定义的监控项？嗯，就是通过那个 k 字，然后就请调整监控，是吧？ 嗯，我不知道你之前做过什么 mv， 嗯嗯，因为那个他那个 javas 安装步数， java javas shower 以后，它上面可能说这监控的一些东西有限， 也需要我们通过写脚本，比如说在我宿舍里，我会监控我们整个数据库的那个正常改查的那个数据量， 还有比如说我们，嗯，当前的那个数据库的状态，嗯，还有我们的那个，嗯，他他们库的那些大小，还有那个数据库的那个真就是他的那个 p， 那个图片。 ps， 这些都是需要从建立 t 值，嗯，建立完以后对它进行一个权限， 然后这个然后在我们所有端就可以把它，因为在监控，我们可以通过那个 dark sky 的，就可以把我们的那个在他这里面写的那个就是监控后面那个什么， 嗯，可以判断他现在是否可以监控数据。然后呢？我们在生活端，嗯，建建就说添加添加一个录像，我们就可以设置我们所嗯做的这个东西一次监控到。 好啊，听完刚刚录音，我们可以听出来这位同学的回答呢，答非所问，面试官问的是扎比克斯自定自定义监控项做过什么 内容，而不是怎么做的。那么面试官问这个问题呢，主要的目的就是来考核你在过去的工作中有没有真的去使用扎克斯自定义监控啊？有没有实际的工作经验。 那么扎比克斯自定义监控我们回答的时候应该从哪些方面入手呢啊？第一方面就是数据汇总方面啊，扎比克斯有数据汇总功能，他可以把多台服务器的数据集中到 这个扎啤斯的页面上进行统一展示啊，把多台服务器的这个数据量进行集合计算， 比如说像 pv uv 连接数啊，网络流量啊，请求的 ip 啊，这个速度的速率的汇总这些啊，这属于数据汇总类的。第二类呢，是 是属于应用类的监控，或者说叫中间件的监控啊，我们通过给中间件的这个端口接口啊，发指定的客命令，然后了，然后来拿回这个返回的状态码 啊，例如说这个返返回状态码两百，那么就是 ok 的，然后其他状态码可能就是这个中间件出现一些问题啊。 第二种呢，就是对这个日志进行监控，对日志中的 ip 了啊，连接数了，连接频率了，这一些东西进行这个监控 啊，那这些可以，一个是通过这个对 ndx 的日志或者其他日志的这个日志的这个写脚本的分析， 另外一种可以直接通过这个 elk 啊，去收集日志之后去里面取值，然后拿回来去监控啊。然后第三种呢，对于应用的监控，就看这个应用的反应速度啊，监控应用的显示时间 啊，我们可能会使用什么 tcp 啊， rsjt 了，或者说直接写脚本来监控这个显示时间，返回时间啊，或者说在 ngx 里边去看这个他后台的显示时间等等等。 第四种呢，就是对于这个呃应用的失败的比率的监控，比如说我们有一个页面啊，有人访问他可能偶尔会出现一个五百，他可能自己网络故障了，或者或者网络这个呃，突然断联了，或者就过一个隧道了什么的，他可能会访问失败 啊，某一些数据他可能拿不回去，那这个时候在我们的日志里面可能就会报错，但是这些报错就代表我们平台出了问题吗？不代表，对吧？那这些时候我们要做一个比例啊，例如说万分之一的 五百的报错，那这种我们基本上都可以忽略不计啊，但是如果说这个比例提高到了百分之一，那肯定说我 我们这个平台啊，这个出现五百这个状态还是比较高，那可能平台就不是很正常。那么第三大类呢，就是属于文件类的监控，文件类监控，比如说像我们页面文件防寸改，我们可能去监控文件的 md 五了，或者说其他的值，然后放置这个文件寸改， 然后再就是监控通过脚本去监控证书的过期时间，来统计这个证书还有多久时间过期，然后来写一个自定义监控项。 那这三种呢啊？数据汇总应用监控文件监控是属于我们对于我们平台内部的这个监控啊，那么我们对于我们平台外部也是有监控的，比如说我们可能会调支付接口，可能会调短信接口 啊，可能会掉邮件接口等等等这些接口啊，那么这些接口像支付、微信短，呃，微信、支付宝这些都不收 我们平台内部的，但是我们平台一定要能够成功的去调用这个接口，才能完成一些支付或者说一些流程，那这个时候我们就可能会写一些脚本，然后定时的去 啊请求这些接口，然后来拿这个返回的状态码，通过状态码来判断我们这个平台跟外部的平台的连接是否正常，这个属于 api 的这个网络的监控。 那么扎克斯自定义监控以上这四大类我们随便说出来几条，就可以证明我们有一个足够的工作经验了啊，不需要打得很完整，好，同学们学会了吗？ 如果同同学们对于詹比斯自定义监控的这些监控项的实现过程啊，有一些疑问的话，欢迎你们到评论区留言。

当我用说人话的方式解释下 bigx。

今天演示一下开源网络管理软件 rabic， 首先安装系统配置软件员，然后到官方网站去查询安装手册，根据安装手册进行安装， 然后安装 my s q 数据库，安装好以后访问 w e b 界面做初始配置，然后配置交换机，再把交换机加入 rapx 网管系统。说起来简单，配置起来还是挺麻烦的。

你是不是用 java 监控了半天，却不知道这些参数到底有什么用，出了问题的时候还在抓瞎，很多新手运维都在盲目的监控，却没有搞懂该监控什么，为什么监控？今天我就把 java 的 核心参数拆解透， 让你的监控真正有用。首先这是服务器基础资源的参数，这是监控的基石，就像万丈高楼平地起地基，必须要打扎实。核心参数就四个，第一个就是 cpu 类的，譬如使用率、载核心空隙，因为 cpu 是 服务器的大佬，一旦过载就会导致所有的服务卡顿， 所以监控就非常有必要。第二个是内存相关的，譬如已用内存、空闲内存、缓存使用率、 swapp 使用率，这些内存不足的时候都会导致应用频繁换页，严重拖慢性能， 所以监控它们才能保障内存的充足，防止应用因为内存耗尽而崩溃。第三类就是磁盘类，你像分区使用率、剩余空间、 i f m、 高度、读写速度， 这些都是必须要监控的，磁盘或者 a o 过高的时候都会导致数据读写失败，甚至业务中断，所以监控它们能有效的避免数据丢失。第四类就是网络类，包括贷款使用率、发包收包量、丢包率、延迟这些，如果出现问题，会导致网络异常而无法访问。第二个就是核心应用服务参数， 像基础资源没问题不代表业务正常，就像身体没毛病不代表能正常工作，应用服务参数才直接关联业务可用性。以常用的外部服务和数据库为例，外部服务需要监控的参数有，活跃连接数、请求量、 qps、 错误码占比、响应时间。原因是这些参数能直接反映外部服务的处理能力和健康状态。监控他们的目的是为了保障我们的外部服务稳定响应，及时发现程序漏洞和访问峰值。数据库需要监控的数据有，连接数、 qps、 gps 慢、查询数、 主重同步、延迟。监控他们是因为数据库是业务数据仓库，异常会导致数据不一致或者查询失败，所以我们监控他们的目的是为了保障数据安全和数据库的性能。 所以核心应用服务参数的监控逻辑是基础资源，没问题不代表一切正常。第三就是系统运行状态参数，这类数值看似不直接关联业务，却能在故障排查的时候帮你快速定位根源。 核心要监控的主要是进程数、开机时长、系统负债、服务运行状态，你就比如进程数异常增多，可能是程序内存泄露， 服务运行状态直接反映是否存活。监控的目的主要是及时发现服务的异常状态，为故障排查提供方向。第四就是业务指标参数。监控最终目的都是保障业务的正常运行，脱离业务的监控都是自嗨。主要要监控的大概有业务接口成功率、 核心功能、响应时间比、用户并发量。原因是因为这些都能直接反映用户体验你就比如接口成功率低，就会导致用户操作失败。 监控的目的就是从用户的视角发现问题，保障业务可用性和体验。所以 java 的 精准监控参数就是实现运维价值的核心工具。运维的价值在于消灭故障前就发现故障。如果你想要更深入的了解相关知识，我也整理了详细的学习规划和学习资料，由运维我分享给你。

嘿，你想过没有，当 ai 帮你画画、写文章，甚至给法律建议的时候，如果他一不小心抄了别人的东西，或者干脆就是一本正经的胡说八道，那这个责任到底该谁来背？是 ai 平台还是正在使用他的？你呢？今天呢，咱们就来把这个事给聊透了。 好，那我们今天呢，就来好好分析一下咱们的路线图。是这样的，首先呢，我们来看看 ai 这把又好用又危险的双刃剑。然后我们会重点关注两个大问题，一个是 ai 的 模仿行为，也就是版权的劣势， 另一个呢，是 ai 的 幻觉，就是他编造信息的时候。接着我们会看看法院到底怎么判的，最后也是最重要的，咱们一起学学怎么才能安全的在 ai 这个新世界里玩耍。 你敢深层次 ai 这东西啊，它其实挺矛盾的，一方面哇，它是个强大到让你不敢相信的上作工具，可另一方面呢，你要是一不留神，它就能让你惹上大麻烦，甚至是官司。 所以问题就来了，这就引出了我们今天真正要聊的两个核心场景，当 ai 变成一个抄袭者的时候会怎么样？还有，当他变成一个大忽悠，开始跟你说谎的时候，又会带来什么后果呢？ 好，咱们先来啃第一块硬骨头，版权。要是 ai 生成的东西跟别人的作品长得太像，涉嫌抄袭了，那这个锅到底谁来背？是平台还是用户？我们来看看平台自己是怎么说的，法院又是怎么判的？ 哎，你看这个表格就很有意思了，你看左边这些大平台，像 open a i made the journey 都说的特别好，听说你用 ai 生成的内容，所有权是你的，但是你一定要看右边这一栏，这里面可藏着一个大大的坑。 所有权是你的没错，但如果内容出了问题，比如侵权了，那法律责任也完完全全是你自己的， 平台早就通过服务条款把自己的责任撇得一干二净了。那么在法律上，法律一般会从两个角度来看这个问题。 第一种叫直接侵权，这个很好理解，就是你作为用户，直接用 ai 生成了侵权的内容，还把它发布出去了，那没得说，你得负责。 但还有第二种叫间接侵权，这个矛头啊，就可能指向平台了，什么意思呢？就是说如果平台明明知道有人在用他的工具干侵权的事，但他不管不问，甚至还提供便利，那平台也跑不了， 光说理论可能有点干，咱们来看几个真实的案子就明白了。比如说这个美都杀案，是用户自己拿有版权的角色去训练 ai 模型，最后法院判用户自己负全责，这就是典型的直接性权。 但是你看奥特曼案就不一样了，平台因为没有及时处理用户分享的侵权模型，结果就被判了间接性权，也要承担责任，所以你看情况很复杂。 好了，抄袭的问题咱们先聊到这，现在我们来看第二个大麻烦，如果 ai 不 抄了，他开始自己原创了，但原创的内容是，呃，胡说八道呢？这种情况我们叫 ai 幻觉，那又该怎么？ 这个 ai 幻觉听着挺玄乎的，其实说白了就是 ai 在 一本正经的胡说八道， 它为什么会这样呢？根本原因就是 ai 的 设计目标不是去理解这个世界的事实，它只是一个超级厉害的语言模型，根据海量的数据来猜下一个最可能出现的词是什么。 所以啊，你得记住，它本质上是一个极其复杂的猜词机器，而不是一个无所不知的学者。 在中国就发生了这么一个案子，可以说是第一个因为 ai 胡说八道而被上法庭的。 当时一个 ai 聊天机器人给一个学生提供了错误的高校信息，这个学生就指出来说你这是错的结果你猜这个 ai 怎么回复？他居然做出了这么一个令人难以置信的承诺。 这位同学当然不干了，拿着这个承诺就把 ai 公司告上了法庭，结果呢，他输了。 法院的判决确定了一个非常重要的原则， ai 在 法律上不是人，他不能作为一个主体去签合同，所以他说的话不管听起来多么信誓旦旦，都没有法律效力。 嗯，学生被误导可能只是错失了一个心仪的学校，虽然可惜，但后果还算可控。 但你想想，如果换成是律师、医生这些专业人士，他们要是信了 ai 的 胡话，那赌上的可能就是一场官司的输赢，甚至是一个人的生命，这个风险可就大太多了。 咱们来看一个法律界非常有名的 ai 翻车案例，简直可以当成教科书了。你看这个时间线，一步一步的，一个律师用叉 gpt 查资料，结果 ai 给他编了六个根本不存在的案子。 更离谱的是，当法官和对方律师都说查不到的时候，这位律师居然又跑去问叉 gpt， 让 ai 自己证明自己说的是真的， 结果当然是真相。大白律师因为这种盲目行任被罚款，这个案子给了我们一个血淋淋的教训，你永远永远都要去核实 ai 给你的信息。 好了，聊了这么多，不管是抄袭还是一本正经的胡说八道，当 ai 真的 搞砸了，最后这个单到底谁来买？法院是怎么来划分这个责任的呢？ 法院在判案子的时候，首先得给 ai 顶个个性，它到底是产品还是服务？哎，你别小看这个区别，这里面的门道可大了。 如果把它看作是产品，就像你买的汽车，只要它有缺陷，造成了伤害，那不管经销商有没有错，都得负责。但是呢，现在法院普遍认为生成是 ai， 它是一种服务，既然是服务，那责任就不是自动的了， 只有在服务提供者，也就是 ai 平台本身有过错的情况下，才需要承担责任。那怎么判断平台到底有没有过错呢？ 前面咱们提到的中国那个 ai 幻觉第一案，法院就给平台规定了一个特别好的标准，叫做三层注意义务。说白了，很简单，只要平台做到了三点， 第一，严格过滤那些违法有害的信息。第二，用特别醒目的方式告诉用户，哎，我这个 ai 可能会犯错，你别全信。 第三，尽自己最大的努力，用技术手段来提高准确性。只要这三点做到了，那法人通常就认为平台已经尽到责任了， ai 再怎么胡说八道也跟平台没关系了。 好了，说了这么多案例和规定，咱们最后把所有信息都汇总一下，回到我们自己身上。当我们在 ai 这个全新的世界里驰骋的时候，到底有哪些关键点是必须牢牢记在心里的？ 对于 ai 平台来说，想降低风险，其实现在路子已经很清楚了。法院和监管机构传达的信息很明确，首先，你的训练数据要透明。其次，你必须用最大号的字体、最醒目的方式警告用户 ai 会犯错。 最后，你得给用户一个说理的地方，提供一个清晰好用的渠道来报告问题和投诉侵权。 那么，对于我们每一个用户来说，我们能做些什么来保护自己呢？记住，最关键的一点是，你要成为一个主动的驾驭者，而不是一个被动的操作员。 这意味着什么呢？你要记录一下你的创作过程，在 ai 生成的东西上加入大量你自己的修改和创意。而且最最最重要的一点，我必须再说一遍，永远永远要对 ai 给你的任何信息进行视察、核察， 把它当成一个激发你灵感的助手，而不是一个不会犯错的权威。归根结底呀， ai 它终究只是一个工具，但谁是那个能用好这个工具的艺术家， 谁又会成为那个滥用它的罪魁祸首呢？随着技术一天天在发展，法律的边界也一定会被不断地重新划定，而这个问题，我想值得我们每一个人持续地去思考。

网红浪子无敌旗下的杭州领创空间电子商务公司因在直播中销售亚朵同款枕头，被亚朵集团起诉商标侵权，后者指控其未经许可使用亚朵星球同款饲养。此前，杭州领创因虚假宣传被罚款三万元。亚朵集团强调，将坚决维护品牌权益。 此外，有消费者反映产品宣传与实际功效不符，相关部门已对供应链造假问题展开调查。目前，南通市场监管部门正联合公安部门调查此事。