张工：嘿，李工，最近我们公司在福州的数据中台项目进展得怎么样了？
李工：还不错，不过运行监控这块还是有些挑战。我们需要确保数据处理流程稳定。
张工：确实，运行监控是关键。你有没有想过用Python脚本来定期检查系统的状态？
李工：对啊，我们可以写一个简单的脚本，比如检查数据库连接是否正常。
import requests
def check_database():
url = "http://db-server:8080/status"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print("Database is running normally.")
else:
print("Database connection issue detected!")
if __name__ == "__main__":
check_database()
张工：这个脚本看起来不错，但我觉得我们还需要监控日志文件的变化。
李工：没错，我们可以使用tail命令配合Python脚本实时查看日志更新。
import subprocess
def monitor_logs():
tail_process = subprocess.Popen(["tail", "-f", "/var/log/datacenter.log"], stdout=subprocess.PIPE)
for line in iter(tail_process.stdout.readline, b''):
print(line.decode().strip())
if __name__ == "__main__":
monitor_logs()
张工：还有，如果出现异常，我们得及时通知相关人员。
李工：可以集成邮件提醒功能，比如当CPU使用率超过阈值时发送警告邮件。
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
def send_email(subject, body):
sender = "alert@datacenter.com"
receivers = ["admin@datacenter.com"]
msg = MIMEText(body)
msg['Subject'] = subject
msg['From'] = sender
msg['To'] = ", ".join(receivers)
with smtplib.SMTP('smtp.datacenter.com') as server:
server.sendmail(sender, receivers, msg.as_string())
def check_cpu_usage():
# 假设我们有一个函数获取CPU使用率
cpu_usage = get_cpu_usage()
if cpu_usage > 80:
send_email("High CPU Usage Alert", f"Current CPU usage is {cpu_usage}%")
if __name__ == "__main__":
check_cpu_usage()
张工：听起来很全面了，这样我们的数据中台在福州就能更好地运行了。
李工：是的，运行监控让我们能更高效地维护系统。
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