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包（package）管理系统非常多，主要目的都是解决版本管理和依赖关系的问题，如 Ruby有RubyGems、Bundler、Node.js有npm、Java有Maven、Linux有apt-get 等等。Dart 也有自己的包管理工具 Pub，已包含在SDK 中（Pub是酒馆、客栈的意思，Dart是飞镖的意思，而飞镖是酒馆中常见的一种游戏）。Pub 主要受 bundler 模型的启发，使用一个 yaml 格式的 pubspec 描述文件。Pub&中的包就是一个目录，可以包含各种东西，如代码、资源、测试、文档等。库（library）和应用（application）都是包。库是用来被重用的代码，包含了需要被别人导入的代码。而应用只是使用其它包实现自己功能。急速使用入门：1. 在项目根目录新建一个名为&pubspec.yaml&的文件，需要包含如下内容项：& a) name 项表示你的应用名或库名。& b)&dependencies 项下面添加需要依赖的包，基本格式为 name: version 。2. 在根目录下运行 pub install 命令安装依赖，修改配置文件或需要更新时运行 pub update 命令。3. 在需要使用的 dart 文件中，使用 import 导入包，格式为：import 'package:xxx'; 。下面是一个简单的&pubspec.yaml 示例文件：name:
my_appdescription:
A sample applicationdependencies:
unittest: 0.2.9+7这里包名是&my_app，它依赖一个单元测试库 unittest 。pub install 会递归地安装所有包需要依赖的其它包，并在根目录下创建了一个名为&packages 的目录，其中包含了所有需要的包。这个&packages 目录不应该提交到源码版本管理中。更新时，pub update 命令会更新你依赖的所有包到可用的最新版本。如果你只想更新某个特定的包，可以使用 pub update&packageName&。pubspec.lock在执行过 pub install 之后，根目录下会出现一个&pubspec.lock 的文件，它记录了你当前直接或间接依赖的所有包及其当前使用的版本。如果你的包是一个应用，那么应该把它提交到源码版本管理中，这样别人在使用这个应用时会使用和你完全一样的包。如果你的包是一个库，那么不要把它提交到源码版本管理中。使用 Dart Editor 的话，以上的前两步都有自动化支持。Dart Editor 的支持包括：在新建项目时勾选“Add Pub support”，默认已选中，这会自动新建 pubspec.yaml 文件。当&pubspec 文件修改时会自动执行 pub ，也可通过 Tools 菜单下的 Pub Install 和 Pub Update 手工执行。如果不想默认自动执行，可以在 Dart Editor 的 Preferences 中取消勾选 “Automatically run Pub”。支持对 pubspec.yaml 文件的可视化编辑功能，鼠标右键点击 pubspec 文件，然后选择 "Open with Pubspec Editor"。如果你只是为了使用第三方库，OK，学到这里就够用了。如果你想了解更多细节，那么请接着往下看。补充说明：Pub 会下载安装所有依赖的包，这些包其实都被下载缓存到了"system cache"目录下，而你包下的&packages&目录中出现的所有包其实只是"system cache"目录下的包的符号链接。在 Mac 和 Linux 下，这个目录默认是&~/.pub-cache&目录，在 Windows 下是&AppData\Roaming\Pub\Cache&目录。所以，同一个包的同一个版本只会下载一次，并被所有使用它的包共用。pubspec.yaml 文件说明pubspec.yaml 本身采用&&的语法规范编写。文件中的顶层可以包含下面这些项：name: 这个应用或库的包名，所有包必须有，包括Dart应用version:&版本号，发布到 pub.dartlang.org 上的包必须有description: 简短描述，发布到 pub.dartlang.org 上的包必须有author/authors:&作者，可选homepage: 项目主页的URL，可选，如 github 上的项目网址dependencies: 依赖的其它库，根据情况自行配置例如：name: newtifyversion: 1.2.3description: &
Have you been turned into a newt? Would you like to be? This
package can help: it has all of the newt-transmogrification
functionality you've been looking for.author: Nathan Weizenbaum &&homepage: http://newtify.dartlang.orgdependencies:
efts: '&=2.0.4 &3.0.0'
transmogrify: '&=0.4.0'name 的要求：全部小写，使用下划线分词，如 just_like_this。要求符合 Dart 标示符的规范，所以可以使用字符、数字和下划线，但不能以数字开头，也不能使用保留字。包名应该取一个简洁清晰的名字，如果是要发布到&pub.dartlang.org 上的包还需要确保名字没有被别人使用。version 的要求：发布到 pub.dartlang.org 上的包必须要有版本号，而本地自己使用的包可以忽略（默认是0.0.0）。版本号的格式为用点分隔的三个数字，如 1.0.2 。版本号还可以有一个可选的后缀描述作为 build 或&pre-release 的版本，如&1.0.0-alpha、1.0.0+build.1 。当然，版本号应该符合通常的要求，每次发布新版本时使用一个新的版本号。另外，可以参考这个的网站。author/authors: 如果包只有一个作者，那么使用 author 字段。如果有多个作者，那么使用 authors 字段（一个 YAML 的列表）。author 的内容可以只是一个名字，也可以是名字加Email，如：authors:- Nathan Weizenbaum &&- Bob Nystrom &&依赖配置dependencies 选项列出包所依赖的其它包。只需要列出所有直接依赖包即可，间接依赖的包会被自动处理。一般情况下，在&dependencies 列表中的每项只需要使用&name: version 的格式即可，如dependencies:
transmogrify: '&=0.4.0 &1.0.0'前面的 name 是依赖的包的包名，也就是它们在 pubspec.yaml 顶层配置的 name 项。依赖中的版本约束包名后面配置的是版本约束信息，它由一组空格分隔的版本描述组成。也可以省略，省略的话代表 any 。每个版本描述可以按下面这样定义：&any 或 省略&任意版本都可以。&1.2.3&只能是这个特定的版本。尽量避免这样用，因为你的包依赖了某个特定版本的包，如果别人要使用你的包并且他们本身也直接或间接也依赖那个包，就可能会遇到麻烦。&&=1.2.3&大于等于某个版本，经常用。&&1.2.3&大于某个版本，但不包括这个版本。&&=1.2.3&小于等于某个版本，不太常用。&&1.2.3&小于某个版本，但不包括这个版本。经常用，如果你知道某个版本开始出现了不兼容的变化，而你又依赖之前的版本。注意：因为版本描述之间是用空格分隔，所以其中（比较符号与版本号之间）就不能再有空格。另外，因为大于号本身也是 YAML 中定义的语法，所以使用的时候需要用引号括起来。对于应用而言，一般会期望使用依赖包的最新版本，并不需要太关心版本约束。但是对于库而言，指定库所依赖的其它包的版本约束就很重要，你应该尽可能大的指定依赖的版本范围，这样别人在使用你的包的时候就会更加灵活，但也不要大到你还不确定的范围。SDK 中的包Dart SDK 中的 pkg 目录下有一些工具包，可以在依赖项中添加特殊的 sdk 格式使用它们，如：dependencies:
unittest: { sdk: unittest }// 或者dependencies:
unittest:&
sdk: unittest不过现在这些工具包大都已上传到 pub.dartlang.org 上了，所以只要按照标准的方式使用即可，无需使用 sdk 格式。不同的配置源前面描述的依赖配置默认使用的都是&pub.dartlang.org 这个数据源，如果使用其它网站的数据源需要额外的配置，如：dependencies:
transmogrify:
name: transmogrify
url: http://some-
version: '&=1.0.0 &2.0.0'直接使用 Git 上的包有时候依赖的包还处于开发中，没有正式发布，所以可能需要直接从 git 上获取这个包。可以按如下的方式指定：dependencies:
url: git:///munificent/kittens.git
ref: some-branchurl 是要从 git 中 clone 的包，这个包应该在该 git 仓库的根目录下面。如果需要指定特定的版本或分支，可以通过 ref 项指定。包的布局约定包其实就是一个目录，其中可以有各种文件和目录，为了避免混乱，Dart 有一些自己的约定。下面是一个比较全面的目录结构示例，你可能不需要所有这些：enchilada/
pubspec.yaml
pubspec.lock *
packages/ **
getting_started.md
lunch.dart
packages/ **
enchilada.dart
tortilla.dart
beans.dart
queso.dart
packages/ **
enchilada_test.dart
tortilla_test.dart
packages/ **
generate_docs.dart
index.html
style.css开源社区一般会包含一些&README, LICENSE, AUTHORS 等文件，你可以把它们放在包的根目录下，一般至少应该包含一个 README 文件。lib 目录对库而言，最重要的是 lib 目录，里面放的是被使用者导入的 dart 文件。一般的库可能只需要导入一个 dart 文件，那么按照惯例这个文件名应该就是包名，如这里的&enchilada.dart 。当然，也可以定义其它文件。用户在导入时就是以 lib 目录为根的（当然前面还要有包名），如 import "package:enchilada/enchilada.dart"; 。在 lib 目录下可以有 src 子目录，放的是库的实现文件。web 目录web 目录下可以放各种 web 资源，如 css、images 等。任何 Dart 的 web 入口点应该放在 web 目录下。bin 目录如果你的包可以通过命令行直接运行，那么启动脚本（如 shell 脚本或其它脚本，也可以是dart脚本）应该放在 bin 目录下，而不是 lib 目录下。test 目录test 目录放包的测试代码，测试代码的文件名应该以 _test 为后缀，如这里的&enchilada_test.dart 。doc 目录doc 目录放包的文档，这个目录不应该只放 dartdoc 自动生成的文档，因为它们可以自动生成。相反，应该放一些向导、教程类的文档。example 目录example 目录放示例程序，如果多个示例程序应该分别放在独立的子目录中。注意，示例代码应该使用&package: 的方式导入自己的包，就像其他人使用时一样。tool 目录tool 目录可以放一些内部工具。和 bin 目录不同，bin 目录放的是外部工具。更多参考资料：命令说明：,&,&
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历史上的今天
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blogTitle:'Dart 语言入门（七）——包管理工具 Pub',
blogAbstract:'更新日期：日包（package）管理系统非常多，主要目的都是解决版本管理和依赖关系的问题，如 Ruby有RubyGems、Bundler、Node.js有npm、Java有Maven、Linux有apt-get 等等。Dart 也有自己的包管理工具 Pub，已包含在SDK 中（Pub是酒馆、客栈的意思，Dart是飞镖的意思，而飞镖是酒馆中常见的一种游戏）。Pub 主要受 bundler 模型的启发，使用一个 yaml 格式的 pubspec 描述文件。Pub&中的包就是一个目录，可以包含各种东西，如代码、资源、测试、文档等。库（library）和应用（application）都是包。库是用来被重用的代码，包含了需要被别人导入的代码。而应用只是使用其它包实现自己功能。',
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{list wl as x}{/list}推荐 7 个超棒的监控工具 - 开源中国社区
当前访客身份：游客 [
推荐 7 个超棒的监控工具
英文原文：
& &What are some of the most useful monitoring tools for Java developers?Monitoring is an essential function in production environments today.
Errors and performance issues pop up all the time – not just during
business hours – so good monitoring tools need to be active 24/7. There
are a lot of tools out there that tackle this issue from different
angles, so getting a sense of which ones to consider can be tough.Today, I’m taking a look at 7 monitoring tools that are on the newer
side or are worth considering as an alternative or addition to tools
like New Relic and AppDynamics. The tools comprise a mix of open source
and SaaS models, and each of them has their own specialty or lean, be it
metrics, visualizations, or error tracking.
其它翻译版本：1(点击译者名切换)
& &Java 开发者最有用的监控工具有哪些呢?
监测是当今生产环境中很重要的一个功能。错误和性能问题任何时间都会出现 —— 不仅仅在业务时间内 —— 所以好的监控工具需要 7 天 24 小时。目前有许多从不同角度解决这个问题的工具，所以弄清楚去采用哪个不是那么简单。
今天，我带来了 7 个监测工具以及它们的新一面，它们都是值得考虑作为像 New Relic 或 AppDynamics 的替代或补充。这些工具包括混合开源和 SaaS 模式，它们每个人都有其在度量、可视化或跟踪错误方面的专长或缺憾。
SaaS Tools1. Datadog is
SaaS monitoring tool targeted for DevOps teams that takes data from your
app and a wide range of other tools and provides insights and
visualizations. It unifies data produced from your infrastructure and
software into one location, allowing you to build dashboards or search
across the data you feed it. They are currently built around aggregating
and presenting data rather than performing analytics of their own.One benefit of Datadog is that they offer full access to their API,
which opens up the flexibility to develop your own metrics or
integrations.Example Datadog dashboardsDownsides: Datadog doesn’t provide much in the way
of their own analytics today, which can be something you may be looking
for in a monitoring tool. They also require you to weave them into your
code, which creates dependencies.
1. Datadog&是 SaaS 监测工具，针对 DevOps 团队，从你的 app 或者其他各种工具获取数据并提供数据可视化功能。它把从你基础设备和软件采集的数据统一处理并存储。允许你创建仪表盘和搜索访问你提供的数据。他们目前提供数据的聚合和展示而不是提供数据分析。
Datadog 的一个优点是了开放所有 API，可以让你很灵活的开发自己的指标或整合。Datadog 仪表盘示例缺点: Datadog 尚未提供太多数据统计功能，做为一个监控软件，这些功能可能恰恰是你正在寻找的。他们还需要植入你的代码，这会产生代码依赖。
Cost: They have a free version, as well as a
Standard version with a sliding scale of $15/host/month. The scale is
based on number of hosts.The Java Angle: Officially, the Datadog API supports
Python, Ruby, and C#. However, thanks to their open API access, the
Datadog community has written several libraries for Java, including ones
for StatsD and Codahale metrics.Takeaway: With their alerting capabilities and
performance monitoring, Datadog can be used as a cheaper APM
alternative. Their range of integrations helps plug them into your
environment without much trouble. Datadog is a solid tool for gathering
and visualizing metrics, but they aren’t an analytics tool, so look
elsewhere if you want those functionalities.
费用：它有免费版本和15美元/台/月的标准版本，标准版费用可上下浮动，浮动的多少要看主机的数量。
java支持方面：官方文档中说明，Datadog API 支持 Python，Ruby 和 C#。不过，由于它的 API 访问是开放的，因此 Datalog 社团编写了几个 Java 方面的库，其中包括对 StatsD 和 Codahale 测量支持的库。
其他：由于 Datadog 具有告警功能，而且可监控性能，因此它可作为一个价格相对便宜的应用程序性能监控器（APM）。有许多集成方案可以让你毫不费力地把它集成到你的运行环境中。Datadog 是一个强大的采集并可视化测量结果的工具，而不是分析工具，因此如果你需要的是分析工具，那就要另寻它物了。
2. RuxitDeveloped by Dynatrace, Ruxit is an application performance
monitoring tool that operates in a SaaS model. It was developed to
provide a different APM experience through SaaS and to work in high
scale environments. It installs as a single agent and doesn’t require
you to configure your environment for it, which provides an ease of
setup advantage over similar tools like New Relic. They monitor user
activity, application performance, servers, and network activity.Ruxit dashboardsDownsides: Ruxit doesn’t provide as much feature depth as other APM tools in the space.Cost: Ruxit costs $0.15/host/hour for application monitoring and $0.15 per 1,000 visits for Real User Monitoring.The Java Angle: Ruxit works with any Java server and
Java versions 1.5+. Java was one of their first languages, so it has
some of the better support.Takeaway: Ruxit is a SaaS APM tool that is easy to
setup and integrate into your environment. The tool provides a good
range of breadth into your environment, providing views into several
different areas.
它由 Dynatrace 开发，Ruxit 是一个应用性能监控工具，它作用于 SaaS 模型。它通过 SaaS 提供不同的 APM 体验，并工作在高扩展性环境中。它作为一个代理安装，不需要你配置环境，它还提供了一个类似于 New Relic 的易于安装的工具。他们监控用户的活动，应用性能，服务器和网络活动。Ruxit面板缺点: Ruxit 没有在空间上提供很多深度功能给其他的 APM 工具。消耗: Ruxit 监控应用会消耗&$0.15/主机/小时，并且对真实的用户监控（Real User Monitoring）来说每 1000 个访问者就花费 $0.15。The Java Angle: Ruxit 可以工作在任何 Java 1.5 版本以上的 Java 服务器上。Java 是他们首选语言，因此能获得更好的支持。Takeaway: Ruxit 是一个 SaaS APM 工具，并且它易于安装也易于集成到你的环境中去。工具为你的环境提供一个良好的范围广度，并提供几个不同区域的视图。
you when and why your code breaks in production. It detects all types of
errors and gives you the code and variable state when they happened.
Takipi runs as a Java agent, and has no reliance on log files, which
enables it to maintain &3% CPU and IO overhead. On the installation
side, it does not require code changes, binary dependencies, or build
configurations. With integrations like JIRA and Slack, Takipi is simple
to slide into your existing workflow.An error analysis view in TakipiDownsides: It’s a JVM-level tool exclusively, so
non-JVM languages are not supported. Today, it does not have APIs to
integrate with other alerting tools.Cost: Free tier, sliding scale pro tier of
$69/server/month, and enterprise tier. Tiers are based on data
retention, error analyses numbers, and deployment options.The Java Angle: Takipi is a JVM-level tool. It works for any JVM-based language without requiring workarounds.Takeaway: Unlike other tools which stop at the stack
trace level, Takipi gets down to the JVM level to bring you the actual
code and variable state you need to solve each error. With ,
you can tell if a new deployment broke something in your code, get
insight into all the errors happening in your application, and zoom in
on critical issues.
3.告知你生产环境下的代码在什么时候、因什么原因而终止执行。它对所有错误进行检测，同时会给出出现错误时代码的位置和变量的状态。Takipi 是以 Java 代理的身份运行的，与任何日志文件无关，这样就会减少小于 %3 的 CPU 和 IO 运行花费。安装 Takipi 的时候，也不需要进行代码更改，不需要安装二进制依赖包或者进行构建配置的设置。就像集成 JIRA 和 Slack 那样，Takipi 可以非常简单地插入到工作流程中。Takipi 的错误分析界面缺点：它是一个只可用在 JVM 层上的工具，因此 JVM 不支持的语言它也不支持。目前，它也没有可以与其他告警工具集成在一起的 API。费用：免费级；专业级，其费用可上下浮动，69美元/服务器/月；企业级。级别的划分是根据保存的数据量，分析的错误数和部署选项而确定的。Java支持方面：Takipi 是运行在 JVM 层上的工具。任何不需要其它环境就可以运行在 JVM 上的语言，它都支持。其他：与其他停留在栈追踪层级的工具不同，Takipi 深入到 JVM 层级上，可以按照你的要求向你展示实际运行的代码和变量的状态，以达到对每个错误的解析。通过你可以确定是否是新部署终止了正在运行的代码， 通过深入地分析应用出现的所有错误，聚焦出问题的关键所在。
4. Rollbar focuses on
error tracking and monitoring. They use stack tracing to capture errors
in your application. The upside of this is that it can work with a wide
range of languages and environments. Rollbar offers the ability to go
in and report exceptions and events manually as well. Beyond tracking
uncaught exceptions, they also provide some alerting and analysis
capabilities.Rollbar DashboardDownsides: Rollbar can only capture uncaught
exceptions. If you want to capture caught exceptions or anything else,
you have to do so by hand. By relying on top-level uncaught exception
handlers, it can miss exceptions that are swallowed up by your framework
to prevent thread death.Cost: Free version, $29/month, $99/month and $249/month versions based on number of events tracked and length of data retention.The Java Angle: Rollbar does not have official libraries for Java, but their community has written a few that can send your logs to Rollbar.Takeaway: Rollbar is a stack trace-based error
tracking application that can play well with most languages. The
tradeoff for that is that they can only capture uncaught exceptions and
events you manually send them.
其它翻译版本：1(点击译者名切换)
4. Rollbar
着眼于错误追踪与监控。它使用堆栈追踪来捕捉应用中出现的错误。这样做的好处是可以支持更多的语言和环境。Rollbar 也提供手工方式深入异常、事件内部，并提供报告的能力。除提供强大的异常捕获能力外，还提供了一些警报和分析能力。
Rollbar 仪表板
劣势:&Rollbar 仅能捕获“程序未捕捉异常”。如果你打算捕获程序捕捉异常或其他，只好手工来做。由于依赖顶层程序未捕捉异常处理器，它能忽略由框架产生的异常，避免线程死锁。
成本:&免费版本, $29/每月, $99/月 and $249/月，区别在与追踪到的事件数量及数据保留长度.
Java支持:&Rollbar 没有提供 Java 的官方支持库，但社区提供了一些实现，可以讲你的日志发给 Rollbar.
概述:&Rollbar 是基于堆栈的错误追踪应用，它能兼容大多数开发语言。但负面影响是它仅能捕获程序未捕捉异常及手动发送的事件。
Open Source5. Sensu is an open
source monitoring framework for application and system services. It can
collect and ship metrics to a variety of tools and provide alerts for
defined events. Written in Ruby, Sensu uses a “checks and handlers”
setup, wherein periodic check scripts are run to look for pre-defined
conditions, which are then reported to handlers if present. Handlers are
used to send notifications or take other actions.Alerts in SensuDownsides: Sensu isn’t as broadly reaching as true
APM tools like Ruxit. It’s focus is on server monitoring. On the
installation front, Sensu has dependencies on RabbitMQ and Redis, as
well as several other dependencies wrapped in their required
repositories. There are some concerns around scaling capabilities and
maintenance complications, but your mileage may vary.Cost: Sensu Core (their open source project) is
free, but they also offer Sensu Enterprise, which adds additional
integrations, support, and features. Sensu Enterprise costs
$2/server/month, with volume discounts at high scale.The Java Angle: Sensu check and handler scripts can be written in any language, and the Sensu community has written some .Takeaway: Sensu is an open source framework
alternative for cloud and server monitoring. There are some questions
around high scale and complexity, but it’s a strong tool for metrics
gathering and service monitoring.
开放源代码（的监控工具）
Sensu 是一个面向应用和系统服务的开源监控框架。它能收集和使用多种工具的度量值，并提供已定义事件报警。Sensu，使用 Ruby 实现，采用“检查和处理器”设定，周期性运行检查脚本，查找预定义条件，如果条件满足，则向处理器报告。处理器用于发送通告或采取其他处置方法。
Sensu中的警报
劣势:&不像 Ruxit，Sensu 并没有真正的实现 APM 工具。它着重于服务器监控。在安装前端, Sensu 依赖 RabbitMQ 和 Redis，及其他依赖，这些依赖包可以在指定的软件仓库中找到。还有一些对于可扩展能力和维护复杂性的担忧。当然，你的需求可能不同。
成本: Sensu Core 核心版(其中的开源项目)免费, 但也提供企业版本,企业版提供附加的集成、支持和特性。企业版费用标准： $2/每服务器/每月, 大规模部署享受折扣.
Java视角: Sensu 的检查和处理器脚本能用任何开发语言编写,&Sensu 社区提供了。
概述: Sensu 是云和服务器监控的一个开源替代框架实现，在搞扩展性和复杂性上还存在一些问题，但它仍然不失为一个度量参数值收集和服务监控的强力工具。
6. ELK stack isn’t exactly new, but we’d be remiss to make this list and leave it
off. Made up of ElasticSearch, Logstash, and Kibana, the ELK stack is a
popular set of open source tools for monitoring, logging, and
visualizing your data. Elasticsearch handles the search and analytics,
Logstash is the log aggregator, and Kibana does the fancy dashboard
visualizations. We’ve been using it at Takipi for a while, feeding it
from Java through our logs and Redis, and it’s in use both by developers
and for BI. Today, Elasticsearch is pretty much built-in with Logstash,
and Kibana is an Elastic product as well, making integration and setup
very simple. You can mix and match the three tools if you’d like as
well.When a new deployment rolls out, the dashboards follow custom
indicators that you can set up about your app’s health. These indicators
update in real time, allowing close monitoring when freshly delivered
code takes its first steps after being uploaded to production.An ELK Stack view
6. ELK stack，严格来讲，不是一个新产品，但我们常常忽略掉它，不放到我们的讨论列表中。& ELK stack 是一个流行的工具套件，功能涵盖监控、日志和数据可视化。它由 ElasticSearch, Logstash, and Kibana 三部分组成。其中，Elasticsearch 负责搜索和分析，Logstash 是日志聚积器，而 Kibana则提供华丽的可视化仪表盘。我们已经在 Takipi中 使用 ELK Stack一段时间，使用 java 通过日志和Redis 提供输入。这既适用于开发者，同样可用于 BI。今天， Elasticsearch 完美内置了 Logstash, &Kibana 也是灵活的独立工具。它们集成和设置都很简单。你可以按照你的需要灵活搭配这三个工具使用。当实施（推出）新的部署时，仪表盘会遵照你设定的应用健康参数阀值指示器工作。这些指示器会实时更新，同样允许你在上传产品补丁代码时，暂时关闭监控。ELK Stack 视图
Downsides: The ELK Stack faces the standard
downsides for open source tools (namely that setup costs and deployment
issues are yours to shoulder). At higher scale, the number of machines
needed to run ELK Stack starts to multiply aggressively, which creates a
need to upkeep and monitor them yourself. One possible solution is
using hosted services like Logz.io to help manage this pressure.Cost: As open source tools, the ELK Stack doesn’t
have a price barrier, although there are professional support and
services available from Elastic.The Java Angle: The ELK Stack is designed for Java.
In fact, a Java runtime is required to run ElasticSearch and Logstash.
Elastic recommend having at least Java 7, and all ElasticSearch nodes
should run on the same JVM version.Takeaway: ELK stack, the name for ElasticSearch,
Logstash, and Kibana, is a set of open source tools that delivers search
& analytics, logging, and visualization capabilities. The tools are
built to integrate well together, so using the full set is simple
(although not required).
劣势：ELK Stack 有着开源工具所通用的缺点（即你需要自己承担工具的安装成本和部署问题）。在大规模数据情况下，需要运行&ELK Stack 的机器数量成倍增长，这就需要你自己来监控和维护这些额外的机器。一种可行的方案是使用托管服务，例如 Logz.io 来减轻这种监控的压力。成本: 作为开源工具，ELK Stack 没有任何价格负担，但它也可以提供来自 Elastic&专业的服务支持。Java视角:&ELK Stack 转为 Java 设计。事实上，ElasticSearch 和 Logstash 运行在 Java 环境。Elastic 要求的 Java 版本最低为 Java7，且所有的&ElasticSearch 节点的 JVM 版本必须相同。其他:&ELK Stack，包括&ElasticSearch Logstash, 和 Kibana，是一整套提供搜索分析日志并带有可视化功能的开源工具。这一套工具整合地非常好，所以使用起来也很简单（虽然它并不是必须的）。
7. Graphite is
a visualization tool for monitoring metrics in your application. Made
up of three components (Carbon, Whisper, and Graphite-web), its open
source nature makes it easy to customize and tinker with. We wrote about
building your own Graphite architecture .Graphite has a powerful querying API and a fairly feature-rich setup.
It doesn’t capture its own metrics, but the Graphite metric protocol is
often chosen the de facto format for many metrics gatherers, so feeding
it data is rarely a problem. Using Graphite enables you to create an
extensive range of views into your application.The default Graphite dashboard GUI
7. Graphite 是应用程序监控度量值的可视化工具，包括三个组件&(Carbon, Whisper, 和Graphite-web),它的开源特性使得它能被方便定制和改进. 如何构建你自己的 Graphite 构架，可以参看我们的文章&。
Graphite 提供了强大的查询访问API和特性丰富的设置。它并不需要设置自身的度量，而是提供Graphite metric protocol ，被多种度量采集器选择的事实协议格式。因此，输入给它的数据完全不是问题。使用 Graphite 能使你为你的应用创建各种视图。默认的Graphite仪表盘GUI}