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預設只有一個 Embedded FglAM，如果為了效能或是管理方便，要如何新增獨立的Agent Manager (FglAM)呢? 下載 FglAM 安裝檔案。 安裝FglAM。 設定安裝路徑。 設定Agent Manager名稱以供識別。 指向FMS主機名稱。 這樣就完成新增了一個Agent Manager 並用獨立的服務來啟用。 接下來試著在新建立的FglAM上面create agent。 點選 Infrastructure --> Add OS Monitor --> Single Host 輸入主機名稱。在Agent Manager這個選項，特別選擇新建的fms2016-aux。 成功建立一個主機監控。 回到Agent Manager dashboard，可以發現fms2016-aux的Agents Count已經增加一個。 接下來到Agent Status dashboard，可以看到新增的Agent，名稱是Monitor@testdb3，類型是UnixAgent，Agent Manager在fms2016-aux。 稍待五分鐘，到Monitored Hosts dashboard，可以看到監控數據已經進來FMS了。

無法在Foglight裡的 Dashboards | "Configuration" | "Definitions" 新增Functions Solution: Without “Cartridge Developer” role, the add button is disabled. With the role assigned the  add button is  available.

I t seems some of the data is lost if getting the data is from a deep tree path in foglight. We can try to re-get the required data in the target dashboard. Please follow the below instructions: Add a new function by doing the follow steps(see the attached Add_New_Function.png): 1. Expand Dashboards | Configuration | Definitions | Databases |   SQL Server | realtime | SQL Activity | Deaklocks 2. On the dropdown box select "Funcntions", click the green "+" icon. Select Blank Function | Script on the pop-up 3. Type "getDeadLockData" in Name and ID text field. 4. Click green "+" icon under "Parameters", type "deadlockData" in Name cell and type "Monitoring:SQL Server Deadlock Data" in Data Type cell. 5. Type "Monitoring:SQL Server Deadlock Data" in the text field next to "Output Data Type". 6. type "return deadlockData;" in the text area under "Script Text". 7. Click &

什麼是大數據？ • Volume （大量） ：以過去的技術無法管理的資料量，資料量的單位可從 TB （ terabyte ，一兆位元組）到 PB （ petabyte ，千兆位元組）。 • Variety （多樣性） ：企業的銷售、庫存資料；網站的使用者動態、客服中心的通話紀錄；社交媒體上的文字影像等企業資料庫難以儲存的「非結構化資料」。 • Velocity （速度） ：資料每分每秒都在更新，技術也能做到即時儲存、處理。廣義的定義 ， 還要 包括具備儲存、處理與分析這些資料的技術，和能 夠從這些資料中取出有用資訊或洞見的人才和組織。 大數據分析和商業 智慧有何不同 商業智慧可 分析過去發生什麼事，以及為什麼會發生這件事 ，像是利用統計學回歸分析，從 Ａ產品過去一年的銷量結構，找出銷售下滑的原因。 大數據 則可根據目前發生了什麼事，預測未來將發生什麼事 。例如，電商可即時監控銷售情 況，預測顧客回購周期。 一般企業有哪些數據可用？ 1.公司本身的事業活動資料： 屬於公司的核心資料，例如便利商店的 POS 系統資料。 2.公司背景資料： 比方說員工的通訊錄或財務報表，但是對服務顧客沒有幫助。 3.其他公司或顧客的資料： 像是顧客在社交網站上的活動紀錄，就是企業即使花錢也想拿到的資料，因為對自己很有用。 4.公開資料： 通常可以免費取得，企業應該積極運用例如政府的公開資訊，例如政府的公開資訊。 企業如何運用數據資料？ • 識別 與串聯： 能夠辨識出用戶的資訊（手機、生日、 e-mail 等） • 描述 ： 舉凡用戶搜尋的關鍵字、企業的營運數字、網站活動的相關數據，企業都可以用來做為營運的儀表板。 • 時間 ： 從用戶的行動時間軸推測他的行為，例如剛搜尋過旅館的使用者，在拜訪其他網站時，也能即時看到旅館廣告。 • 預測 ： 可以幫助公司預測銷售，影響公司經營策略。 • 產出 數據： 將現有數據組合產生新的數據，像是將網路賣家的各項表現（物流、商品、客服等），綜合在一起形成店鋪評分機制。 運用大數據的 人 ？ 大致來說，資料分析領域包含 5 個關鍵職務：資料工程師與軟體工程師負責資料的清理、儲存和處理；資料分析師將資料視覺化，供資料科學家分析；資料科學家依據想要解決的商業命題建構模型，供決策參

在Rule Dashboard中，我們可以查看並且修改告警threshold的全域值。修改後，對於此Rule，該值將適用於所有監控的主機。 以下將示範只幫部分主機設定不同的threshold。 從Rule Dashboard，找到要修改的Rule。單擊下圖中顯示的按鈕可帶出Rule使用的值。 Page In Rule為fatal severity使用了3個registry variables。點擊一個變數顯示更多的細節。 Memory page in rate的全域threshold為256。 在離開“Rule”儀表板之前，應該驗證Rule適用的範圍。查看並編輯Rule以帶出編輯器。 選擇Rule編輯器，然後繼續。 選擇到Rule Definition tab（＃1），並驗證Rule Scope（＃2）。請記住Topology Type是 memory 稍後會用到。點擊綠色V （＃3）將顯示被監控對象的列表。 接下來，選擇到Manage registry variables儀表板。貼上變數名稱 INF_MemoryPageInRateFatal 。 點擊變數名稱，然後點擊查看和編輯。 添加一個registry variables（＃1）。鍵入topology type以搜索（＃2）。選擇topology type（memory），然後選擇下一步。 取消All Objects（＃1），然後選擇要為其設置值的對象。 設置一個值。驗證變數類型（＃1，double）並檢查全域默認值（＃2，256.0）。設置新的值。由於這是“double”的數據類型，因此要指定小數點。 一旦完成，這個主機的值就被設置並準備好供Rule引擎使用。 要如何檢查，針對特定主機設定的threshold變數值，是否已經生效? 請到Rule Definition tab中檢查。這邊顯示的是默認值。 查詢剛剛修改過變數值的主機，的確生效了。

導入Foglight for Databases時，一般會在Foglight for Databases administration dashboard中，調整數據庫告警的thresholds 和severity levels。當這些數據庫相關的告警調整，告一段落，接下來就會針對較為頻繁的告警來做調整，譬如 page in/out rates，interrupts and memory utilization。 這些告警來自於不同的作業系統和應用系統，使用不同的方法來調整參數是必經的過程。 當我們在dashboard上看到告警消息時，請先點擊該告警，或點選Alarms dashboard。 我們可以過濾和搜索當前或歷史告警，可以使用告警中的關鍵字來做搜尋，找到我們想要修改的告警，Agent Type欄位確認它來自DellUnixAgent。 點擊alarm message可以看到關於告警的細節。 點擊到Source tab並單擊Edit，我們可以看到規則編輯器，顯示code和alarm logic等更多詳細信息。 這是一個multiple-severity告警，所有級別都已activated。點選Fatal severity將顯示僅用於該級別的詳細信息。 這個頁面顯示可以看到很多信息 下圖中的＃1顯示了registry variables的使用方式。概念上與Windows registry variables相同。它們具有名稱，datatype和globally or locally scoped values。與其hardcoding一個值（例如256）到rule中，registry提供了更多的靈活性。 ＃2顯示fatal的severity是active的。如果要禁用特定的severity level，請把反勾選Activate，然後單擊Save（＃3）。 點選返回（＃4）將帶我們回到上一層的dashboard。 回到告警信息source頁面，我們現在可以明瞭底部的condition variables。單擊Edit將允許我們查看registry變量的用途，並修改該值。 溫馨提示，這些是用於此rule的所有instances的global values。  透過以上內容，看到da

情境 如何在特定的時間區段（譬如上午12:00 - 上午2:00）禁用所有server上的Run Queue Length等特定規則。在此間，程式正在做每日的批次作業會導致高Queue Length。導致Foglight的告警被觸發。在本文中，以“Run Queue Length”規則為例。 原因 Foglight被設計為Run Queue Length規則將在受監視的服務器上達到預設門檻值時觸發告警。 方案 請按照以下步驟停止Foglight中的特定規則： 登錄到Foglight Web控制台後，點選Dashboards | Administration | Schedules | Manage Schedules,，檢查是否已有可用的Schedule。如果沒有，點擊Add創建一個新的Schedule。 到Dashboards | Administration | Rules & Notifications | Rules，搜索Run Queue Length，點擊它進入編輯規則頁面。 在“編輯規則 - Run Queue Length”頁面上，單擊“Schedules”，然後選擇一個可用的Schedule或在步驟1中創建的Schedule，添加到Blackout Schedules box。 點擊Save保存更改。 觀察blackout 在the next scheduled 時間是否生效