Collectl – Herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Hay una variedad de situaciones en las que necesitará datos de rendimiento. La evaluación comparativa, el seguimiento del estado general de un sistema y el intento de averiguar qué estaba haciendo el sistema en el pasado son ejemplos de esto. Es posible que solo desee saber qué está haciendo la máquina en este momento. Dependiendo de lo que esté haciendo, puede encontrarse usando una variedad de recursos, cada uno adaptado a una situación particular.

A diferencia de otras herramientas de monitoreo, collectl intenta hacer todo. Se enfoca en una colección limitada de estadísticas, formatea su salida de una sola manera y se ejecuta de forma interactiva o como un demonio, pero no ambos. Buddyinfo, CPU, disco, iNodes, Infiniband, lustre, memoria, red, nfs, procesos, quadrics, slabs, sockets y tcp son solo algunos de los subsistemas que se pueden monitorear.

Instalación de Collectl

El paquete collectl viene incluido por defecto en la mayoría de distribuciones (Debian, Ubuntu, Mint, Fedora, suse, openSUSE, Arch Linux, Manjaro, Mageia, etc.), por lo que podemos instalarlo fácilmente desde el repositorio oficial de la distribución.

$ sudo apt-get install collectl
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Instalando Collectl

Durante la instalación, una ventana emergente mostrará el servidor web apach2 seleccionado:

Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Seleccione apache2

Si ejecuta la herramienta sin ningún parámetro, obtendrá el siguiente resultado:

Collectl Examples An Awesome Performance Analysis Tool in Linux

La bandera -s se puede utilizar para medir las siguientes categorías en breve:

SUMMARY SUBSYSTEMS

b - buddy info (memory fragmentation)
c - CPU
d - Disk
f - NFS V3 Data
i - Inode and File System
j - Interrupts
l - Lustre
m - Memory
n - Networks
s - Sockets
t - TCP
x - Interconnect
y - Slabs (system object caches)

DETAIL SUBSYSTEMS
C - CPU
D - Disk
E - Environmental data (fan, power, temp),  via ipmitool
F - NFS Data
J - Interrupts
L - Lustre OST detail OR client Filesystem detail
M - Memory node data, which is also known as numa data
N - Networks
T - 65 TCP counters only available in plot format
X - Interconnect
Y - Slabs (system object caches)
Z - Processes

Supervisar el uso de la CPU

Simplemente agregue -sc al comando collectl para imprimir una lista del uso de la CPU.

$ collectl -sc
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Supervisar el uso de la CPU

Simplemente agregue -sC al comando collectl para imprimir el uso detallado de la CPU:

$ collectl -sC
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Uso detallado de la CPU

Supervisar el uso de la memoria

Simplemente agregue -sm al comando collectl para imprimir una lista de consumo de memoria.

$ collectl -sm
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Supervisar el uso de la memoria

Simplemente use la opción -sM con el comando collectl para imprimir el uso de memoria detallado:

$ collectl -sM
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Uso detallado de la memoria

Supervisar el uso de la red

Simplemente agregue -sn al comando collectl para imprimir una lista del uso de la red.

$ collectl -sn
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Supervisar el uso de la red

Simplemente use la opción -sN con el comando collectl para imprimir el uso detallado de la red.

$ collectl -sN
Collectl Examples Una impresionante herramienta de análisis de rendimiento en Linux

Uso detallado de la red

Utilidades Colectivas

El enfoque de collectl siempre ha sido la recopilación eficiente de datos de rendimiento y su visualización en una sola máquina. Colplot es una utilidad de trazado basada en la web que utiliza gnuplot para generar trazados contra archivos generados por recopilaciones que se han generado en formato de trazado.

Puede acceder a colplot por http://localhost/colplot (o una dirección IP válida de su servidor).

Colplot

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por jayantmehra02 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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