SnmpTrap测试与学习

公司有一款产品是基于SNMP进行管理的。所以自己也就摸索着,学习点有关这方面的知识。

有关SnmpTrap的理论知识我就不做介绍了。你可以去百度中找到很多很多有关这方面的介绍。说一下自我对这方面的理解:snmp trap162其实就相当于服务器端,主要用于接收(公司产品就是一个trap)。而开启SNMP161的机器就相当于客户端,主要用于发送。当客户端主动向服务器端发起请求或者报告相关的信息,此时服务器端会接收到相关的信息,然后服务器端在进行相关的处理。

我们这次试验的目的就是模拟SnmpTrap的发送与接收。这主要牵涉到两个软件TrapGen和SNMP_Trap_Watcher,有关这两个软件的下载地址,我会在文章末尾附上。而TrapGenz主要是用于发送有关SNMP的告警信息。而SNMP_Trap_Watcher主要是用于接受SNMP的告警信息。有关TrapGen软件的详细使用,可以参考我另外一篇文章《烂泥:TrapGen 使用说明》。

在我们开始试验之前,我们首先要你部署TrapGen,我现在把TrapGen部署在windows/sysytem32下。如下图:

具体为什么这样部署,你也可以参考我另外一篇文章《烂泥:有关系统环境变量的设置问题》。

部署完毕后,我们就可以进行接下来的实验了。

首先、打开SNMP_Trap_Watcher,如下图:

该软件会自动检测SNMPTrap的162端口是否被占用,如果占用的话,它会提示的。如下图:

如何找出是哪一个进程占用了该端口,我们可以使用“netstat –ano |find “162””命令,找出来,如下图示:

通过上图我们找到占用162端口的进程PID号,然后我们再任务管理器中找到该进程,如下图示:

通过上图我们可以很明显的看到原来是snmptrap.exe进程占用了162端口,我们只需要把改进成禁用或者是禁用该进程的服务即可。snmptrap.exe其实是windows中的SNMPTrap服务所使用的进程,我们只需要把SNMPTrap服务禁用或者停止即可。如下图示:

停止SNMPTrap服务后,我们再次使用“netstat –ano |find “162””命令,看看实际的效果:

现在我们的SNMP_Trap_Watcher就可以正常运行了。SNMP_Trap_Watcher正常后,我们来通过TrapGen手动产生一个告警,代码为“trapgen -d ilanni.com -v 1.3.6.1.4.1.1824.1.0.0.1 STRING “This is a test snmptrap””,如下图:

我们通过上图可以看到,SNMP_Trap_Watche已经接收到,我们发送的测试告警信息“This is a test snmptrap”。说明我们的实验已经成功了。

时间: 2024-08-24 21:36:59

SnmpTrap测试与学习的相关文章

OpenAI 发布增强学习算法测试开源工具包

去年成立的非营利性人工智能研究机构OpenAI得到了包括Elon Musk在内的多个硅谷巨头的支持,因此在人工智能领域颇受瞩目(编者按:Musk是人工智能威胁论的支持者,投资OpenAI是为了随时掌握AI的发展动态). 近日OpenAI发布了成立来的第一个产品:增强学习算法的开源测试平台Gym(Beta版本). Gym可以在本地运行,用于在各种实验环境中测试增强学习算法,Gym也可以作为web服务用于分享测试结果.Gym能够自动给出评估分数,同时还支持用户查看和分享这些结果. 据OpenAI研究

快问快答 | 助教带你学习数据科学(附答疑视频领取)

Q: 可以推荐一本完全零基础的python书看一下吗?我没有数据基础. A: <简明Python教程> Q:在校生,想搞明白未来的职业发展. A:我看数据科学相关的岗位有,比如:数据分析,数据挖掘,机器学习,自然语言处理,计算机视觉,深度学习工程师等等,还有推荐算法.搜索算法. 我觉得咱们的培养目标和数据挖掘.机器学习这两个岗位的要求更贴近.当然,像数据分析.自然语言处理.计算机视觉.深度学习,推荐算法等等这些岗位,就是更专业一点,或者说更垂直一点. 我一直觉得机器学习目前还不是一种通用技术,

探索式测试的问与答(2)

接探索式测试的问与答(1) 既然学习非常重要,那么如何才能高效地学习呢?软件专家Andrew Hunt指出:"一种高效的学习环境应该允许你安全地做三件事情:探索.创造和应用."Andrew的解释如下: 探索就是在陌生的环境中玩(Play).你需要自由地探索才能学习.我们不仅仅接受信息,而是亲自探索和构建思维模型.玩引入了一种新奇的感觉,也就是 乐趣.用一种好玩的方式学习新资料或者解决问题,可以让这个过程变得更让人享受,也让学习变得更容易.为了更好地学习,请更好地玩. 你需要自由地创造-

Caffe2:移动计算的深度学习框架

文章讲的是Caffe2:移动计算的深度学习框架,Caffe2是Facebook新的开源深度学习框架.与之前的PyTorch不同,Caffe2专门用于将深度学习移植到移动应用程序中,这将会让智能手机更"深入".更智能! 如果你认为深度学习还只是一个概念,你就错了.世界各地的研究实验室都试图开发高效快速的软件框架,使研究人员或程序员能够实施和测试深度学习模型.现在,每个新的高效深度学习框架的发布,都意味着研究有了新进展,Caffe2就是最好的证明. Caffe2是Facebook为移动计算

研究人员将类似深度学习的技术扩展到更多计算机和新型的处理器上

[编者按]随着人工智能技术的发展,各大科技公司都加大在深度学习上的投入,而作为美国国家科学基金会也同样如此,当下,它通过资助美国几所大学的研究人员,促进深度学习算法在FPGA和超级计算机上运行.虽然目前看到的还只是代表了深度学习的一个趋势,但是随着各大科技公司的商业运营以及更多的深度学习走进大学研究中心以及国家实验室,对深度学习的发展起到积极的促进作用. 以下为原文: 机器学习在过去的几年里取得了很大的进步,在很大程度上归功于计算密集型工作负载扩展新技术的发展.NSF最新的资助项目似乎暗示我们看

深度学习前瞻:吴恩达 + 百度 &gt; 谷歌吗?

导读:百度是中国网民上网时的常用工具,它致力于成为影响全球的力量.作为世界上人工智能领域的顶尖研究员,吴恩达先生能否助其成功挑战硅谷最大的互联网公司? 百老汇音乐厅位于旧金山北海岸,是新古典主义建筑,已拥有95年历史,历经岁月磨蚀,四周环绕数不清的脱衣舞俱乐部.从Blondie(金发女郎)到Ramones(莱蒙斯),曾有许多朋克乐队在此演出.但今年六月某个明亮的早晨,一位完全不同类型的"摇滚明星"在此登场.一小撮参加科技创业会议的人群簇拥着一位身穿蓝色礼服衬衫和深蓝套装.个子高高.说话

人工智能的新希望——强化学习全解

很多人说,强化学习被认为是真正的人工智能的希望.本文将从7个方面带你入门强化学习,读完本文,希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解. | 介绍 许多科学家都在研究的一个最基本的问题是"人类如何学习新技能?".理由显而易见--如果我们能解答这个问题,人类就能做到很多我们以前没想到的事情.另一种可能是我们训练机器去做更多的"人类"任务,创造出真正的人工智能. 虽然我们还没有上述问题的全部答案,但有一些事情是清楚的.不论哪种技能,我们都是先通过与环境的互动来学习

最新信息瓶颈理论,打开深度学习的万能黑匣子

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 只要你能想到的出,什么都可以交给万能的深度学习--聊天.开车.打游戏.战胜世界围棋冠军--但是,虽然人类创造了它,其内部机制却像个黑匣子,我们所知甚少,除了隐约知道这种学习系统的设计灵感正是我们自己的大脑.哦对了,如果你对脑科学有所了解的话,大脑也是一个我们所知甚少的黑匣子. 深度学习的机制也和大脑很像.大脑中,神经元激活后会给与其相联系的神经元发送信号.对深度学习来说,深度神经网络也有神经元,它们之间的联系

​入门指南 | 人工智能的新希望-强化学习全解

很多人说,强化学习被认为是真正的人工智能的希望.本文将从7个方面带你入门强化学习,读完本文,希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解. 介绍 许多科学家都在研究的一个最基本的问题是"人类如何学习新技能?". 理由显而易见– 如果我们能解答这个问题,人类就能做到很多我们以前没想到的事情. 另一种可能是我们训练机器去做更多的"人类"任务,创造出真正的人工智能. 虽然我们还没有上述问题的全部答案,但有一些事情是清楚的.不论哪种技能,我们都是先通过与环境的互动来学习