Python自动化运维实战，怎么构建分布式质量监控平台

构建分布式质量监控平台通常涉及以下步骤：

1. 选择合适的监控工具或框架。
2. 设计系统架构，确保可扩展性和高可用性。
3. 配置数据采集，确保能从各个环节获取性能数据。
4. 建立数据分析与报警机制。
5. 提供友好的用户界面，便于查看和管理数据。

以下是一个简化的Python示例，使用Flask创建一个Web应用作为监控数据的前端展示：

from flask import Flask, render_template
 
app = Flask(__name__)
 
# 模拟数据，实际应用中应该从数据库或其他存储获取最新数据
def get_monitor_data():
    return {
        'cpu_usage': 70,
        'memory_usage': 50,
        'network_latency': 200,
        'errors_per_minute': 2,
        'status_codes': {
            '200': 10000,
            '500': 100
        }
    }
 
@app.route('/')
def index():
    data = get_monitor_data()
    return render_template('index.html', **data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在实际应用中，你需要使用更复杂的工具和技术，比如Prometheus用于时序数据收集，Grafana用于数据可视化，以及各种监控代理比如Node Exporter用于收集服务器性能数据。这些工具可以通过各种方式（比如Docker容器）部署在不同的服务器上，形成一个分布式的监控平台。