如果ip需要通过堡垒机访问，那么这个ip必须在 monitor\conf\bastion_host_config.conf 下有对应的配置，且这里必须配置对应堡垒机IP，才会被监控
运行程序
数据收集：
python main.py
或者
python main.py 2 20
python main.py 2 10+45+10
python main.py 2 ’10 + 45 + 10’
python main.py 2 20 onecpu netdev enetdev disk paging
python main.py 采集频率(默认1次/s) 采集时间(秒，默认1s) 不监控维度
说明：为了方便，采集时间可以写成加减运算表达式，省去“心算”,方便算术能力不好的人，比如我~~
如果需要设置不监控维度(每个维度之间用逗号相隔，目前仅支持以下维度)，则一定要“显示”的指定采集频率和采集时间
onecpu 不采集单个cpu的性能数据信息
queue 不采集系统负载队列长度和负载均值性能数据信息
proc 不采集任务创建和系统上下文切换信息
mem 不采集内存性能数据信息
swap 不采集swap交换统计信息
swapspace 不采集swap空间使用率信息
deviotps 不采集磁盘设备I/O性能数据信息
netdev 不采集网络设备(一般指网卡)的性能数据信息
enetdev 不采集网络设备(一般指网卡)的出错数据信息
disk 不采集单个磁盘的性能数据信息
paging 不采集分页信息
注意：
1、这里的维度过滤是针对所有待监控目标机的，针对单台机器的过滤项是在这个基础上做的进一步过滤
2、如果逻辑CPU个数，磁盘设备，网卡设备过多的情况下，如果不过滤对应指标，可能会因为采集的数据量过大，解析耗时加长，无法及时显示所要的数据(特别是CPU，单台机器有几十个逻辑CPU的情况下，延迟会很严重)。
实践测试记录：公司服务器，1秒钟采集一次，采集1个小时，统一加过滤项，如下方式运行
python main.py 1 3600 onecpu netdev enetdev paging
44台机器同时采集(总的会开启88个线程)，可以做到实时显示
3、docker容器监控，不支持维度过滤，即IO,CPU,内存要么监控，要么不监控
数据清理：
python dropDB.py
根据提示，可删除单个数据库，或者一次性删除所有数据库的数据
效果展示