rrdcreate - 云端在线

程序：

您的姓名

rrdcreate - 设置新的循环数据库

概要

rrdtool的 创建信息图 文件名 [- 开始|-b 开始时间[- 步|-s 步[- 模板|-t 模板-
文件[- 来源|-r 源文件[--无覆盖|-O[--守护进程|-d 地址[DS：DS-
姓名[=映射的 ds 名称[[来源索引]]]:DST:dst 参数[RRA：CF:比较参数]

商品描述

RRDtool 的创建功能可以让你建立新的循环数据库（减灾) 文件。 这
文件以其最终的全尺寸创建并填充 *未知* 数据，除非一个或多个
资源 减灾 文件已被指定，并且它们拥有合适的数据来“预填充”新的 减灾
文件中。

文件名
的名字 减灾 你想创造。 减灾 文件应以扩展名结尾 .rrd.
然而， RRD工具 将接受任何文件名。

--开始|-b 开始 次 （默认： 现在 - 10s）
指定从 1970-01-01 UTC 起第一个值应添加到的时间（以秒为单位）
这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 减灾. RRD工具 将不接受任何在指定时间之前或之后计时的数据。

另见 AT-STYLE TIME SPECIFICATION 部分 获取 其他方式的文档
来指定时间。

如果使用一个或多个源文件预填充新的 减灾， - 开始 选项可能是
省略。 在这种情况下，所有源文件中的最新更新时间将用作
新的最后更新时间 减灾 文件，有效地设置开始时间。

--步骤|-s 步 （默认： 300 秒）
指定将数据输入到 减灾。 一个
缩放因子可以作为整数的后缀出现； 请参阅“步进、心跳和行
作为持续时间”。

--不覆盖|-O
不要破坏现有的同名文件。

--守护进程|-d 地址
rrdcached 守护进程的地址。 有关可接受格式的列表，请参阅 -l 在选项
rrdcached 手册。

rrdtool create --daemon unix:/var/run/rrdcached.sock /var/lib/rrd/foo.rrd I

[--模板|-t 模板文件]
指定模板 减灾 文件中的步骤，DS 和 RRA 定义。 这允许一个
将新文件的结构建立在某个现有文件的基础上。 模板文件的数据
不用于预填充，但可以指定与源文件相同的文件
（见下文）。

允许额外的 DS 和 RRA 定义，并将添加到从
模板。

--来源|-r 源文件
一个或多个来源 减灾 文件可以在命令行上命名。 来自这些来源的数据
文件将用于预填充创建的 减灾 文件。 输出文件和一个源文件
可以指同一个文件名。 这将有效地将源文件替换为
新 减灾 文件。 虽然源文件有丢失的危险，因为它被替换了，
没有源文件和新文件可能在任何时候“乱码”在一起的危险
及时，因为新文件将始终首先创建为临时文件，并将
只有在完整写入后才能将其移动到其最终目的地。

预填充是通过匹配 DS 名称、RRA 和合并功能并选择
这样做时最好的可用数据分辨率。 预填充可能不是数学上的
在所有情况下都是正确的（例如，如果由于改变步进而必须改变分辨率
目标 RRD 和新旧分辨率与旧/新 bin 边界不匹配
RRA)。

换句话说： 在预填充期间尽最大努力保留数据。 另外，预
RRA 的填充可能仅适用于某些类型的 DS 类型。 预充也可以
对 Holt-Winters 预测 RRA 有奇怪的影响。 换句话说：没有
保证数据的正确性。

当“预填充”一个 减灾 文件，必须像往常一样指定新文件的结构
使用如下所述的 DS 和 RRA 规范。 数据将从源文件中获取
基于 DS 名称和类型以及源文件的指定顺序。数据
来自不同源文件的同名源将被组合起来形成一个新的数据
来源。 通常，对于任何时间点，新的 减灾 文件将在其创建后覆盖，
仅来自一个源文件的数据将用于预填充。 然而，数据来自
如果引用不同的时间或较早命名的多个来源，则可以合并多个来源
源文件在一段时间内保存未知数据，而后一个文件保存已知数据。

如果不需要这种自动数据选择，DS 语法允许指定一个
用于预填充的目标和源数据源的映射。 这种语法允许重命名
数据源并将 DS 的预填充限制为仅使用来自单个源的数据
文件中。

预填充目前仅适用于使用经典合并之一的 RRA
函数，即：AVERAGE、MIN、MAX、LAST 之一。 它目前也可能有问题
使用 COMPUTE 数据源。

请注意，预填充过程中的行为 创建信息图 类似于很多操作
可通过 调 命令，但使用 创建信息图 语法。

DS：名称[=映射的 ds 名称[[来源索引]]]：DST:DST 参数
一个单一的 减灾 可以接受来自多个数据源的输入（DS)，例如传入和
特定通信线路上的传出流量。 随着 DS 配置选项你
必须定义要存储在每个数据源中的一些基本属性 减灾.

名称 是您将用于从 减灾。 一个
名称 字符 [a-zA-Z1-19_] 中的长度必须为 0 到 9 个字符。

DST 定义数据源类型。 数据源条目的其余参数取决于
数据源类型。 对于 GAUGE、COUNTER、DERIVE、DCOUNTER、DDERIVE 和 ABSOLUTE
数据源条目的格式为：

DS：名称:{测量 | COUNTER | 派生 | 计数器 | 导出 | 绝对}:心跳:分钟:最大

对于 COMPUTE 数据源，格式为：

DS：名称:计算:rpn表达式

为了决定使用哪种数据源类型，请查看以下定义。 还
请参阅“如何测量”部分以获得进一步的见解。

测量
用于诸如温度或房间中的人数或 RedHat 的价值之类的东西
份额。

COUNTER
用于连续递增计数器，如路由器中的 ifInOctets 计数器。 这
COUNTER 数据源假定计数器永远不会减少，除非计数器
溢出。 更新函数将溢出考虑在内。 柜台是
存储为每秒速率。 当计数器溢出时，RRDtool 检查
溢出发生在 32 位或 64 位边界，并通过添加
结果的适当值。

计数器
相同 COUNTER, 但对于表示为双精度浮点数的数量
数字。 可用于跟踪按非整数递增的数量，即
某些例程运行所需的秒数，某些程序处理的总重量
技术设备等。唯一实质性的区别是 计数器 可以
向上计数或向下计数，但不能同时进行。 目前
在第二次非未定义计数器更新和任何
方向的进一步变化被认为是复位。 新的方向是
由重置后的第二次更新及其与
复位时的值。

派生
将存储从最后到当前值的行的导数
数据源。 这对于仪表很有用，例如，用于测量人员的比率
进入或离开房间。 在内部，derive 的工作方式与 COUNTER 完全一样，但没有
溢出检查。 因此，如果您的计数器未重置为 32 位或 64 位，您可能想要
使用 DERIVE 并将其与 MIN 值 0 组合。

导出
相同 派生, 但对于表示为双精度浮点数的数量
数。

注意 on COUNTER vs 派生

唐·巴尔达[电子邮件保护]>

如果您不能容忍将偶尔的计数器重置误认为合法的
计数器换行，并且对于所有合法的计数器换行和重置更喜欢“未知”，
始终使用 min=0 的 DERIVE。 否则，使用具有合适最大值的 COUNTER 将返回
所有合法计数器换行的正确值，将一些计数器重置标记为
“未知”，但可能会将某些计数器重置误认为是合法的计数器换行。

对于 5 分钟步长和 32 位计数器，误将计数器重置的概率
对于合法的包裹，可以说每 0.8Mbps 的最大带宽大约为 1%。 注意
这相当于 80Mbps 接口的 100%，因此对于高带宽接口和
32 位计数器，最小值为 0 的 DERIVE 可能更可取。 如果您使用的是 64 位
计数器，几乎任何最大设置都将消除误认为
重置计数器包装。

绝对
用于在读取时重置的计数器。 这用于快速计数器
倾向于溢出。 因此，不是正常阅读它们，而是在每次阅读后重置它们
以确保在下一次溢出之前您有最长时间可用。 另一种用法
用于您计算的内容，例如自上次更新以来的消息数。

计算
用于存储应用于其他数据源的公式的结果 减灾。 这
数据源未在更新时提供值，而是提供其主要数据点
(PDPs) 是根据 rpn-expression 从数据源的 PDPs 计算出来的
定义公式。 然后通常将合并函数应用于
COMPUTE 数据源的 PDP（即 rpn 表达式仅适用于
生成 PDP）。 在数据库软件中，此类数据集被称为“虚拟”或
“计算”列。

心跳 定义两次更新之间可以经过的最大秒数
数据源的值之前的数据源被假定为 *未知*.

分钟 和 最大 定义数据源提供的数据的预期范围值。 如果 分钟
和 最大 指定任何超出定义范围的值都将被视为
*未知*. 如果您不知道或不关心最小值和最大值，请将它们设置为 U 表示未知。 笔记
min 和 max 总是指 DS 的处理值。 对于交通——COUNTER
类型 DS 这将是设备预期的最大和最小数据速率。

If 信息 on 最小/最大 预期 价值观 is 可用， 时刻 集 这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 分钟 和
最大 属性。 本篇 将 帮助 RRD工具 in 做 a 简单 理智 查 on 这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 data 提供
，尤其是 运行 更新。

rpn表达式 定义用于计算 COMPUTE 数据源的 PDP 的公式
相同的其他数据源. 它类似于定义一个 CDEF 的论据
图形命令。 有关 RPN 的列表和说明，请参阅该手册页
支持的操作。 对于 COMPUTE 数据源，以下 RPN 操作不是
支持：COUNT、PREV、TIME 和 LTIME。 此外，在定义 RPN 表达式时，
COMPUTE 数据源可能仅指前面列出的数据源名称
创建命令。 这类似于限制 CDEFs 必须仅指 DEF并且
CDEFs 先前在同一图形命令中定义。

当预填充新 减灾 使用一个或多个来源的文件 减灾s，DS规范可能
在 DS 名称后保留一个可选映射。 这采用等号的形式
由一个映射到的 DS 名称和一个可选的源索引括在方括号中。

例如，DS

DS:a=b[2]:仪表:120:0:U

指定名为的 DS a 应该从命名的 DS 中预先填写 b 在第二
列出的源文件（源索引从 1 开始）。

RRA：CF:cf 参数
目的 减灾 是将数据存储在循环归档（注册会计师协会）。 一个档案
由每个定义的数据源的许多数据值或统计数据组成
(DS) 并定义为 注册会计师协会 线。

当数据输入到 减灾, 它首先适合定义长度的时隙
与 -s 选项，从而成为 小学 data 点.

数据也用合并功能处理（CF) 的档案。 有
多个整合功能，通过聚合整合主要数据点
功能： 平均, 闵, 最大, LAST.

平均
存储数据点的平均值。

MIN 存储最小的数据点。

MAX 存储最大的数据点。

LAST
使用最后一个数据点。

请注意，数据聚合不可避免地会导致精度和信息的损失。 这
技巧是选择聚合函数，使得 有趣 数据的属性
在整个聚合过程中保持。

格式 注册会计师协会 这些合并功能的行是：

RRA：{平均 | 闵 | 最大 | LAST}:ff:步骤:行

ff xfiles 因子定义了合并间隔的哪一部分可以由
*未知* 数据，而合并值仍被视为已知。 它被给出为
允许比例 *未知* PDPs 到间隔内 PDP 的数量。 因此，它的范围
从 0 到 1（不包括）。

步骤 定义其中有多少 小学 data 点 用于构建一个 综合 data
点 然后进入存档。 另请参阅“STEP、HEARTBEAT 和 Rows As
持续时间”。

行 定义了多少代数据值保存在一个 注册会计师协会. 显然，这有
大于零。 另请参阅“步进、心跳和行作为持续时间”。

异常 宠物行为研究 检测 - 霍尔特-温特斯 预测

除了聚合函数，还有一组专门的函数
enable RRD工具 提供数据平滑（通过 Holt-Winters 预测算法），
置信区间，以及数据源时间序列中的异常行为标记：

· RRA：硬件预测:行:阿尔法:测试:季节性 期间[:rran-num]

· RRA：MHWP预测:行:阿尔法:测试:季节性 期间[:rran-num]

· RRA：季节性:季节性 期间:伽玛:rran-num[:平滑窗口=分数]

· RRA：开发季节:季节性 期间:伽玛:rran-num[:平滑窗口=分数]

· RRA：预测:行:rran-num

· RRA：失误:行:门槛:窗口 长度:rran-num

这些 RRA 在几个方面不同于真正的合并功能。 首先，每个
这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 注册会计师协会s 为每个主要数据点更新一次。 二、这些 RRA 旨在
相互依存。 为了生成实时置信界限，一组匹配的 SEASONAL，
DEVSEASONAL、DEVPREDICT 和 HWPREDICT 或 MHWPREDICT 必须存在。 生成
主要数据点的平滑值需要 SEASONAL 注册会计师协会 和 HWPREDICT
或 MHWPREDICT 注册会计师协会. 异常行为检测需要 FAILURES、DEVSEASONAL、SEASONAL、
和 HWPREDICT 或 MHWPREDICT。

预测值或平滑值存储在 HWPREDICT 或 MHWPREDICT 中 注册会计师协会.
HWPREDICT 和 MHWPREDICT 实际上是 Holt-Winters 方法的两种变体。 他们是
可互换。 两者都试图将数据分解为三个组成部分：基线、
趋势和季节性系数。 HWPREDICT 将其季节性系数添加到
基线以形成预测，而 MHWPREDICT 将其季节性系数乘以
形成预测的基线。 基线变化时差异很明显
在一个赛季中显着； HWPREDICT 将预测停留的季节性
随着基线的变化恒定，但 MHWPREDICT 将预测季节性增长或
与基线成比例缩小。 方法的正确选择取决于事物
正在建模。 为简单起见，本讨论的其余部分将参考 HWPREDICT，但
MHWPREDICT 可以代替它的位置。

预测偏差存储在 DEVPREDICT 中（想想一个标准偏差，它可以是
缩放以产生置信带）。 失败 注册会计师协会 存储二进制指标。 A 1 分
作为失败的索引观察； 也就是说，违反置信界限的次数
前面的观察窗口达到或超过了指定的阈值。 一个例子
使用这些 RRA 绘制置信界限和失败出现在 rrdgraph 中。

SEASONAL 和 DEVSEASONAL RRA 存储 Holt-Winters 的季节性系数
预测算法和季节性偏差，分别。 每个条目有一个
季节性周期中的观察时间点。 例如，如果主要数据点是
每五分钟生成一次，季节性周期为 1 天，SEASONAL 和
DEVSEASONAL 将有 288 行。

为了简化新手用户的创建，除了支持显式
创建 HWPREDICT、SEASONAL、DEVPREDICT、DEVSEASONAL 和 FAILURES RRA，
RRD工具 当 HWPREDICT 为 HWPREDICT 时，create 命令支持隐式创建其他四个
单独指定和最后一个参数 rran-num 被省略。

行 指定长度 注册会计师协会 在环绕之前。 请记住，有一个-
主要数据点与这些 RRA 中的条目之间的一一对应关系。 为了
HWPREDICT CF， 行 应该大于 季节性 期间. 如果 DEVPREDICT 注册会计师协会 is
隐式创建，默认行数与 HWPREDICT 相同 行 论据。
如果失败 注册会计师协会 是隐式创建的， 行 将被设置为 季节性 期间
HWPREDICT 的论点 注册会计师协会。 当然， RRD工具 调整 如果这些命令可用
默认值是不够的，创建者希望避免显式创建
其他专业功能 RRA.

季节性 期间 指定季节性周期中主要数据点的数量。 如果
SEASONAL 和 DEVSEASONAL 是隐式创建的，这个参数对于那些 RRA 设置
自动到 HWPREDICT 指定的值。 如果它们是显式创建的，则
创建者应该验证所有三个 季节性 期间 论据一致。

阿尔法 是 Holt- 中截距（或基线）系数的适应参数
Winters 预测算法。 有关此算法的说明，请参阅 rrdtool。 阿尔法 必须
介于 0 和 1 之间。值越接近 1 意味着越近的观测值越大
预测预测的基线部分的权重。 接近 0 的值意味着
过去的历史在预测基线成分方面具有更大的权重。

测试 是 Holt- 中斜率（或线性趋势）系数的适应参数
Winters 预测算法。 测试 必须介于 0 和 1 之间并扮演与
阿尔法 关于预测的线性趋势。

伽玛 是 Holt-Winters 中季节性系数的适应参数
预测算法（HWPREDICT）或指数平滑中的适应参数
更新季节性偏差。 它必须介于 0 和 1 之间。如果 SEASONAL 和
开发季节 RRA 是隐式创建的，它们都将具有相同的值 伽玛提供两款控制器：一款是
为 HWPREDICT 指定的值 阿尔法 争论。 请注意，因为有一个季节性
季节性周期中每个时间点的系数（或偏差），适应
速度比基线慢得多。 每个季节性系数仅更新（或
适应）当观测值出现在对应的季节性周期中的偏移处时
到那个系数。

如果季节性和 DEVSEASONAL RRA 是明确创建的， 伽玛 不必相同
两个都。 注意 伽玛 也可以通过 RRD工具 调 命令。

平滑窗口 指定应该平均每个季节的分数
观点。 默认情况下，值为 平滑窗口 是 0.05，这意味着每个值
SEASONAL 和 DEVSEASONAL 偶尔会被替换为 (季节性
期间*0.05) 最近的邻居。 环境 平滑窗口 为零将禁用
运行平均更平滑。

rran-num 提供相关的链接 RRA. 如果单独指定 HWPREDICT 并且
other RRA 是隐式创建的，那么就不用担心这个参数了。 如果
RRA 是显式创建的，然后仔细注意这个参数。 对于每个 注册会计师协会
其中包括这个论点，之间存在依赖关系 注册会计师协会 而另一 注册会计师协会。 该
rran-num 参数是从 1 开始的索引，顺序为 注册会计师协会 创建（即订单
他们出现在 创建信息图 命令）。 受抚养人 注册会计师协会 每 注册会计师协会 要求 rran-num
此处列出了参数：

· HWP预测 rran-num 是 SEASONAL 的索引 注册会计师协会.

· 季节性 rran-num 是 HWPREDICT 的索引 注册会计师协会.

· 开发预测 rran-num 是 DEVSEASONAL 的索引 注册会计师协会.

· 开发季节 rran-num 是 HWPREDICT 的索引 注册会计师协会.

· 失败 rran-num 是 DEVSEASONAL 的索引 注册会计师协会.

门槛 是最小违规次数（置信度之外的观察值
边界）在构成失败的窗口内。 如果失败 注册会计师协会 是隐含的
已创建，默认值为 7。

窗口 长度 是窗口中的时间点数。 指定一个大于
或等于阈值且小于或等于28。此窗口的时间间隔
代表取决于主要数据点之间的间隔。 如果失败 注册会计师协会 is
隐式创建，默认值为 9。

步， 心跳， 和 行 As 持续时间

传统上，RRDtool 以秒为单位指定 PDP 间隔，而大多数其他值则为
秒或 PDP 计数。 这使得数据库规范相当不透明。 为了
例子

rrdtool 创建 power.rrd \
--现在开始-2h --step 1 \
DS：瓦特：仪表：300：0：24000 \
RRA：平均：0.5:1:864000 \
RRA：平均：0.5:60:129600 \
RRA：平均：0.5:3600:13392 \
RRA：平均：0.5：86400：3660

创建每秒收集一次的功率值数据库，每五分钟（300
第二）心跳，和四个 注册会计师协会s：90天一秒，18天一分钟，XNUMX个月
一小时，十年平均一天。

步骤、心跳和 PDP 计数和行也可以指定为持续时间，它们是
带有指定比例因子的单字符后缀的正整数。 看
支持后缀的比例因子的 librrd 中的“rrd_scaled_duration”：“s”
（秒）、“m”（分钟）、“h”（小时）、“d”（天）、“w”（周）、“M”（月）和“y”
（年）。

使用缩放步长和心跳值（以秒为单位的本机持续时间）
直接，而合并函数行参数除以它们的步骤以产生
行数。

有了这个特性，与上面相同的规范可以写成：

rrdtool 创建 power.rrd \
--现在开始-2h --step 1s \
DS:瓦特:GAUGE:5m:0:24000 \
RRA：平均：0.5：1s：10d \
RRA：平均：0.5：1m：90d \
RRA：平均：0.5：1h：18M \
RRA：平均：0.5：1d：10y

- 心跳 和 这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 步骤

这是 Don Baarda 对 RRDtool 内部工作原理的解释。 它可以帮助你
弄清楚为什么所有这些 *UNKNOWN* 数据会出现在您的数据库中：

RRDtool 在任意时间获取样本/更新。 从这些它构建主要数据
每个“步骤”间隔上的点 (PDP)。 然后将 PDP 累积到 RRA 中。

“心跳”定义了样本/更新之间的最大可接受间隔。 如果
样本之间的间隔小于“心跳”，然后计算平均速率并
申请了那个区间。 如果样本之间的间隔比“心跳”长，
那么整个间隔被认为是“未知的”。 请注意，还有其他一些事情
可以使采样间隔“未知”，例如超出限制的速率，或
被明确标记为未知。

PDP 的“步骤”间隔期间的已知速率用于计算平均速率
那个PDP。 如果总的“未知”时间超过 半 “步骤”，整个
PDP 被标记为“未知”。 这意味着已知和“未知”采样时间的混合
在单个 PDP“步骤”中可能会也可能不会加起来足够的“已知”时间来保证已知的
等离子。

相对于“步骤”间隔，“心跳”可以短（不寻常）或长（典型）
PDP 之间。 短暂的“心跳”意味着每个 PDP 需要多个样本，如果您
不要让他们将 PDP 标记为未知。 一个长心跳可以跨越多个“步骤”，其中
意味着从单个样本计算多个 PDP 是可以接受的。 一个极端
这方面的例子可能是 5 分钟的“步骤”和一天的“心跳”，在这种情况下
每天一个样本将导致设置一整天的所有 PDP
到相同的平均利率。 -- 唐 巴尔达 <[电子邮件保护]>

时间|
轴|
开始__|00|
| 01 |
u|02|----* sample1，重启"hb"-timer
你|03| /
你|04| /
你|05| /
u|06|/ "hbt" 已过期
你|07|
|08|----* sample2，重启“hb”
|09| /
|10| /
u|11|----* sample3，重启“hb”
你|12| /
你|13| /
步骤1_u|14| /
u|15|/ "swt" 已过期
你|16|
|17|----* sample4，重启“hb”，为step1创建“pdp”=
|18| / = 未知，因为 10 个“u”标记秒 > 0.5 * 步
|19| /
|20| /
|21|----* sample5，重启“hb”
|22| /
|23| /
|24|----* sample6，重启“hb”
|25| /
|26| /
|27|----* sample7，重启“hb”
步骤2__|28| /
|22| /
|23|----* sample8，重启“hb”，为step1创建“pdp”，创建“cdp”
|24| /
|25| /

图形由 [电子邮件保护].

如何 TO 测量

以下是有关如何测量的一些提示：

温度
通常你有某种类型的仪表可以读取温度。 这
温度与时间并没有真正的联系。 唯一的联系是
温度读数发生在某个时间。 您可以使用 测量 数据源类型
为了这。 RRDtool 将记录您的阅读时间和时间。

邮件讯息
假设您有一种方法可以计算邮件传输的邮件数量
服务器在一定时间内，为您提供过去 5 条消息中的“65 条消息”等数据
秒'。 如果你看 5 的计数，就像 绝对 数据类型，你可以简单地
用数字 5 和监测期的结束时间更新 RRD。 RRD工具
然后将记录每秒的消息数。 如果在以后的某个阶段你想
知道一天传输的消息数，你可以得到平均每条消息
来自 RRDtool 的第二个相关日期，并将此数字与数字相乘
一天中的几秒钟。 因为所有的数学都是用双打来运行的，所以精度应该是
可以接受的。

它总是一个比率
RRDtool 以数量/秒为单位存储 COUNTER、DERIVE、DCOUNTER、DDERIVE 和
绝对数据。 绘制数据时，您将获得 y 轴数量/秒，其中
您可能会想通过乘以增量时间来转换为绝对数量
点之间。 RRDtool 绘制连续数据，因此不适用于
绘制绝对数量，例如在路由器中发送和接收的“总字节数”。
例如，您可能想要的是可以缩放到字节/小时的绘图率，或者
使用另一个绘制条形图的工具绘制绝对数量，其中增量时间是
清除每个点的图（这样当您阅读图表时，您会看到
例如 y 轴上的 GB，x 轴上的天数和每天一个条）。

例

rrdtool 创建温度.rrd --step 300 \
DS:温度:仪表:600:-273:5000 \
RRA：平均：0.5:1:1200 \
RRA：最小值：0.5：12：2400 \
RRA：最大：0.5：12：2400 \
RRA：平均：0.5：12：2400

这设置了一个 减灾 被称为 温度.rrd 每 300 接受一个温度值
秒。 如果超过 600 秒没有提供新数据，则温度变为
*未知*. 可接受的最小值为 -273，最大值为 5'000。

还定义了一些存档区域。 第一个存储为 100 提供的温度
小时（1'200 * 300 秒 = 100 小时）。 第二个 RRA 存储最低温度
每小时记录一次（12 * 300 秒 = 1 小时），持续 100 天（2'400 小时）。 这
第三和第四个 RRA 对最高和平均温度执行相同的操作，
。

例 2

rrdtool 创建 monitor.rrd --step 300 \
DS:ifOutOctets:计数器:1800:0:4294967295 \
RRA：平均：0.5:1:2016 \
RRA:HWPREDICT:1440:0.1:0.0035:288

此示例是路由器接口的监视器。 首先 注册会计师协会 跟踪交通流量
八位字节； 第二 注册会计师协会 生成专门的函数 RRA 对于异常行为
检测。 请注意， rran-num 缺少 HWPREDICT 的参数，所以另一个 RRA 将
使用默认参数值隐式创建。 在这个例子中，预测
算法基线适应快； 事实上，最近一小时的观察（每个
以 5 分钟为间隔）占基线预测的 75%。 线性趋势
预测的适应速度要慢得多。 在最后一天进行的观察（在 288
每天观察）仅占预测线性趋势的 65%。 注意：这些
计算依赖于 LISA 2000 论文中描述的指数平滑公式。

季节性周期为一天（288 个数据点，间隔 300 秒），季节性
适应参数将设置为 0.1。 RRD 文件将存储 5 天（1'440 个数据点）
环绕之前的预测和偏差预测。 该文件将存储 1 天（一个
季节性周期）中 0-1 指标的失败 注册会计师协会.

相同的 RRD 文件和 RRA 使用以下命令创建，该命令明确
创建所有专业功能 RRA 使用“步进、心跳和行作为持续时间”。

rrdtool 创建 monitor.rrd --step 5m \
DS:ifOutOctets:计数器:30m:0:4294967295 \
RRA：平均：0.5:1:2016 \
RRA:HWPREDICT:5d:0.1:0.0035:1d:3 \
RRA:季节:1d:0.1:2 \
RRA：开发季节：1d：0.1：2 \
RRA:开发预测:5d:5 \
RRA:失败:1d:7:9:5

当然，显式创建不需要复制隐式创建，一些参数
可以改变。

例 3

rrdtool 创建 proxy.rrd --step 300 \
DS:请求:派生:1800:0:U \
DS:持续时间:派生:1800:0:U \
DS:AvgReqDur:COMPUTE:Duration,Requests,0,EQ,1,Requests,IF,/\
RRA：平均：0.5：1：2016

此示例监控每 300 秒间隔内的平均请求持续时间
在该时间间隔内由 Web 代理处理的请求。 在这种情况下，代理公开
两个计数器，自启动以来处理的请求数和累计总数
所有处理请求的持续时间。 显然，这些计数器都有一些翻转点，
但是使用 DERIVE 数据源也可以处理在 Web 代理启动时发生的重置
停止并重新启动。

在 减灾，第一个数据源存储间隔期间的每秒请求数。
第二个数据源存储了在此期间处理的所有请求的总持续时间
间隔除以 300。COMPUTE 数据源将 AccumDuration 的每个 PDP 除以
TotalRequests 对应的 PDP 并存储平均请求时长。 这
RPN 表达式的其余部分处理除以零的情况。

作者

托比亚斯·欧蒂克[电子邮件保护]>, 彼得·斯坦费斯特[电子邮件保护]>

使用 onworks.net 服务在线使用 rrdcreate