Benchmarking Graphite

Before using Graphite in production, you should be aware of how much load it can handle. There is nothing worse than finding out your carefully planned and build setup is not good enough. If you are already using Graphite, you might want to know the facts of your current setup. Knowing the limits of a setup helps you to react on future requirements. Benchmarking is essential if you really want to know how many metrics you can send and how many requests you can make. To find this out, there are some tools out there that help you to run benchmarks.


The most important thing you need when starting to benchmark Graphite is time. A typical Graphite stack has 3 – 4 different components. You need plenty of time to properly find out how much load each of them can handle and even more to decide which settings you may want to tweak.


Haggar is a tool to simulate plenty of agents that send generated metrics to the receiving endpoint of a Graphite stack (carbon-cache, carbon-relay, go-carbon, etc…). The amount of agents and metrics is configurable, as well as the intervals. Even though Haggar does not consume much resources, you should start it on a separate machine.
Haggar is written in go and installed with the go get command. Ensure that Go (>= v1.8) is installed and working before installing Haggar.
Installing Haggar

go get

You’ll find the binary in your GOPATH that you have set during the installation of Go previously.
Running Haggar:

$GOPATH/bin/haggar -agents=100 -flush-interval=10s -metrics=1000

Each agent will send 1000 metrics every 10 seconds to on port 2003. The metrics are prefixed with haggar. by default. The more agents and metrics you send, the more write operations your Graphite server will perform.
Example output of Haggar:

root@graphite-server:/opt/graphite# /root/go/bin/haggar -agents=100 -flush-interval=10s -metrics=1000
2017/09/21 09:33:30 master: pid 16253
2017/09/21 09:33:30 agent 0: launched
2017/09/21 09:33:42 agent 1: launched
2017/09/21 09:33:46 agent 2: launched
2017/09/21 09:34:00 agent 0: flushed 1000 metrics
2017/09/21 09:34:02 agent 1: flushed 1000 metrics
2017/09/21 09:34:06 agent 2: flushed 1000 metrics

Testing the write performance is a good starting point, but it’s not the whole truth. In a production environment data is not only written but also read. For example by users staring at dashboards all day long. So reading the data is as much important as writing it because it also produces load on a server. This is where JMeter comes into play.


Apache JMeter usually is used to test the performance of web applications. It has many options to simulate requests against a web server. JMeter can also be used to simulate requests against Graphite-Web. You should do this simultaneously while Haggar is sending data, so you have the “complete” simulation.
The easiest way to configure JMeter is the graphical interface. Running test plans is recommended on the command line, though. Here’s an example how I set up JMeter to run requests against Graphite-Web:

  • Add a Thread Group to the Test Plan
    • Set the Number of Threads (eg. 5)
    • Set the loop count to Forever
  • Add a Random Variable to the Thread Group
    • Name the variable metric
    • Set the minimum to 1
    • Set the maximum to 1000
    • Set `Per Thread` to true
  • Add another Random Variable to the Thread Group
    • Name the variable agent
    • Set the minimum to 1
    • Set the maximum to 100
    • Set Per Thread to true

Haggar uses numbers to name it’s metrics. With these variables we can create dynamic requests.

  • Add a HTTP Request Defaults to the Thread Group
    • Set the server name or IP where your Graphite-Web is running (eg.
    • Add the path /render to access the rendering API of Graphite-Web
    • Add some parameters to the URL, examples:
      • width: 586
      • height: 308
      • from: -30min
      • format: png
      • target: haggar.agent.${agent}.metrics.${metric}

The most important part about the request defaults is the target parameter.

  • Add a HTTP Request to the Thread Group
    • Set the request method to GET
    • Set the request path to /render
  • Add a View Results in Table to the Thread Group

The results table shows details of each request. On the bottom there is an overview of the count of all samples, the average time and deviation. Optionally you can also add a Constant Throughput Timer to the Thread Group to limit the requests per minute.
If everything is working fine, you can now start the test plan and it should fire lots of requests against your Graphite-Web. For verification, you should also look into the access logs, just to make sure.
At this point your Graphite server is being hit by Haggar and JMeter at the same time. Change the settings to find out at which point your server goes down.


Obviously, killing your Graphite server is not the point of running benchmarks. What you actually want to know is, how each component behaves with certain amounts of load. The good thing is, every Graphite component writes metrics about itself. This way you get insights about how many queries are running, how the cache is behaving and many more.
I usually create separate dashboards to get the information. For general information, I use collectd to monitor the following data:

  • Load, CPU, Processes, I/O Bytes, Disk Time, I/O Operations, Pending I/O Operations, Memory

The other dashboards depend on the components I am using. For carbon-cache the following metrics are very interesting:

  • Metrics Received, Cache Queues, Cache Size, Update Operations, Points per Update, Average Update Time, Queries, Creates, Dropped Creates, CPU Usage, Memory Usage

For carbon-relay you need to monitor at least the following graphs:

  • Metrics Received, Metrics Send, Max Queue Length, Attempted Relays, CPU Usage, Memory Usage

All other Graphite alternatives like go-carbon or carbon-c-relay also write metrics about themselves. If you are using them instead of the default Graphite stack, you can create dashboards for them as well.

Observing the behaviour during a benchmark is the most crucial part of it. It is important to let the benchmark do its thing for a while before starting to draw conclusions. Most of the tests will peak at the start and then calm after a while. That’s why you need a lot of time when benchmarking Graphite, every test you make will take its own time.

Performance Tweaks

Most setups can be tuned to handle more metrics than usual. This performance gain usually comes with a loss of data integrity. To increase the number of handled metrics per minute the amount of I/Ops must be reduced.
This can be done by forcing the writer (eg. carbon-cache) to keep more metrics in the memory and write many data points per whisper update operation. With the default carbon-cache this can be achieved by setting MAX_UPDATES_PER_SECOND to a lower value than the possible I/Ops of the server. Another approach is to let the kernel handle caching and allow it to combine write operations. The following settings define the behaviour of the kernel regarding dirty memory ratio.

  • vm.dirty_ratio (eg. 80)
  • vm.dirty_background_ratio (eg. 50)
  • vm.diry_expire_centisecs (eg. 60000)

Increasing the default values will lead to more data points in the memory and multiple data points per write operation.
The downside of these techniques is that data will be lost on hardware failure. Also, stopping or restarting the daemon(s) will take much longer, since all the data needs to be flushed to disk first.

Blerim Sheqa
Blerim Sheqa
Product Manager

Blerim ist seit 2013 bei NETWAYS und seitdem schon viel in der Firma rum gekommen. Neben dem Support und diversen internen Projekten hat er auch im Team Infrastruktur tatkräftig mitgewirkt. Hin und wieder lässt er sich auch den ein oder anderen Consulting Termin nicht entgehen. Mittlerweile kümmert sich Blerim hauptsächlich im Icinga Umfeld um die technischen Partner und deren Integrationen in Verbindung mit Icinga 2.

Graphite Reporting mit der Render-API

Vor kurzem durfte ich mich damit beschäftigen, wie man schnell und halbwegs vernünftig eine Art Reporting für Performance-Daten für Icinga 2 umsetzen kann. Um solche Daten entsprechend aufzubereiten bedarf es weiterer Open-Source-Software. Meiner Meinung nach eignet sich Graphite hierzu am besten. Ich möchte heute einen kurzen Einblick in die Möglichkeiten geben.
Graphite ist ein Werkzeug, welches aus drei Komponenten besteht: Carbon-Cache als Datensammler, Whisper als Storage-Backend und Graphite-Web um die Graphen visuell und als API bereitzustellen. Icinga 2 schreibt die Performance-Daten mit dem “graphite”-Feature direkt an den Carbon-Cache-TCP-Socket. Welche Möglichkeiten habe ich als Anwender nun, diese historischen Daten für meine Zwecke in Reporting zu verwenden?
Eigentlich ganz einfach: Graphite liefert eine eigene Render-API. Diese bietet die Möglichkeit, die Daten als Graph, csv , json, pdf und einige weitere Formate zu generieren. Der Anwender kann diese Daten als REST-API Aufruf im Browser oder beispielsweise curl in der Shell abholen. Dabei können verschieden Metriken und Aggregationen auf Graphen angewandt und unterschiedliche Werte gebündelt abgerufen werden.

Wie fange ich an?

Generell wird die URL wie folgt aufgebaut:
Im gezeigten Beispiel kann man für die “target”-Metriken auch Wildcards verwenden, um etwa mehrere Services gleichzeitig abzufragen. Dies entspricht dem Dateipfad im Whisper-Backend. Man kann allerdings auch Listen oder Arrays angeben, um gezielt bestimmte Werte abzufragen.
Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten, die Daten für die entsprechenden Ausgaben weiterzuverarbeiten. Die wohl wichtigsten sind &from für die Zeit und &format für die Formatierung der Daten.

Metrik “Baum”

Um die Werte für die CPU-Load abzufragen, muss der entsprechende Service in Icinga 2 definiert sein und Performance-Daten nach Graphite schreiben. Im Screenshot sieht man im Baum “services” – “load”, letzterer stellt den Service-Namen dar. Der Sub-Knoten “load” liefert die Information, dass hier das “load” CheckCommand verwendet wurde. Tip an dieser Stelle: Lässt sich etwa für Dashboard-Templates als eindeutiger Schlüssel verwenden in Grafana.

Performance-Daten liefern zum einen “perfdata”, worin einzelne Metriken mit ihrem Namen abgelegt werden, etwa “load1” und darunter “value” als Wert und Thresholds, etwa “crit” und “warn”, sofern definiert. Zusätzlich können auch Metadaten von Icinga 2 geschrieben werden, die man aber explizit in der Konfiguration einschalten muss (“metadata”).

Einzelne Metrik abfragen

Im folgenden interessiert uns aber lediglich der Wert der Metrik “load1” als einzelner Wert. Um eine ordentliche Ausgangsbasis zu erhalten, wählen wir den Zeitraum der letzten 3 Stunden. Tip: Es sind relative und absolute Zeitangaben möglich.


Mehrere Metriken zusammenfassen

Man kann diese Abfrage auch erweitern, indem man mehrere Werte gleichzeitig abfrägt:{load1,load15,load5}.value&height=800&width=600&from=-3hours


Mehrere Hosts mit der gleichen Metrik abfragen

Eine Abfrage mit verschiedenen Servern für “load15” als Metrik könnte so aussehen:*


Die Darstellung der Daten setzt immer eine &height und eine &width als Parameter voraus. Es ist auch möglich hier Tortendiagramme mit verschiedenen Funktionen für Mittelwerte und Summen aufzurufen.
Man kann die erhaltenen Daten auch als CSV-Werte formatieren und dann beispielsweise mit curl abspeichern. Alternativ kann man sich diese Werte auch direkt im Browser anzeigen lassen.

[root@icinga1op ~]# curl '',2017-06-16 06:30:00,0.24,2017-06-16 06:31:00,0.21,2017-06-16 06:32:00,0.17,2017-06-16 06:33:00,0.15,2017-06-16 06:34:00,0.16,2017-06-16 06:35:00,0.13,2017-06-16 06:36:00,0.12

Wie bereits erwähnt lassen sich die Daten auch im JSON-Format anzeigen. Dies kann wieder über den Browser oder mittels curl erfolgen.
Das folgende Beispiel rendert alle erhaltenen Datenpunkte als JSON-Format:

[root@icinga1op ~]# curl ''
[{"target": "", "datapoints": [[0.13, 1497595140], [0.11, 1497595200], [0.15, 1497595260], [0.13, 1497595320], [0.1, 1497595380], [0.08, 1497595440], [0.07, 1497595500], [0.06, 1497595560], [0.06, 1497595620], [0.05, 1497595680], [0.04, 1497595740], [0.07, 1497595800], [0.05, 1497595860], [0.04, 1497595920], [0.05, 1497595980], [0.04, 1497596040], [0.08, 1497596100], [0.06, 1497596160], [0.07, 1497596220], [0.06, 1497596280], [0.06, 1497596340], [0.05, 1497596400], [0.04, 1497596460], [0.04, 1497596520], [0.03, 1497596580], [0.05, 1497596640], [0.04, 1497596700], [0.05, 1497596760], [0.04, 1497596820], [0.09, 1497596880], [0.07, 1497596940], [0.06, 1497597000], [0.06, 1497597060], [0.05, 1497597120], [0.04, 1497597180], [0.04, 1497597240], [0.03, 1497597300], [0.02, 1497597360], [0.02, 1497597420], [0.01, 1497597480], [0.01, 1497597540], [0.01, 1497597600], [0.01, 1497597660], [0.01, 1497597720], [0.01, 1497597780], [0.07, 1497597840], [0.06, 1497597900], [0.07, 1497597960], [0.08, 1497598020], [0.07, 1497598080], [0.06, 1497598140], [0.04, 1497598200], [0.04, 1497598260], [0.03, 1497598320], [0.14, 1497598380], [0.14, 1497598440], [0.13, 1497598500], [0.12, 1497598560], [0.1, 1497598620], [0.09, 1497598680], [0.09, 1497598740], [0.07, 1497598800], [0.06, 1497598860], [0.07, 1497598920], [0.1, 1497598980], [0.1, 1497599040], [0.08, 1497599100], [0.06, 1497599160], [0.05, 1497599220], [0.04, 1497599280], [0.04, 1497599340], [0.03, 1497599400], [0.02, 1497599460], [0.05, 1497599520], [0.04, 1497599580], [0.03, 1497599640], [0.03, 1497599700], [0.04, 1497599760], [0.05, 1497599820], [0.04, 1497599880], [0.04, 1497599940], [0.04, 1497600000], [0.04, 1497600060], [0.03, 1497600120], [0.03, 1497600180], [0.02, 1497600240], [0.01, 1497600300], [0.01, 1497600360], [0.01, 1497600420], [0.04, 1497600480], [0.04, 1497600540], [0.03, 1497600600], [0.03, 1497600660], [0.02, 1497600720], [0.04, 1497600780], [0.04, 1497600840], [0.03, 1497600900], [0.03, 1497600960], [0.02, 1497601020], [0.01, 1497601080], [0.01, 1497601140], [0.01, 1497601200], [0.01, 1497601260], [0.01, 1497601320], [0.01, 1497601380], [0.01, 1497601440], [0.01, 1497601500], [0.01, 1497601560], [0.01, 1497601620], [0.63, 1497601680], [1.29, 1497601740], [1.87, 1497601800], [2.4, 1497601860], [2.74, 1497601920], [2.36, 1497601980], [1.93, 1497602040], [1.58, 1497602100], [1.29, 1497602160], [1.7, 1497602220], [2.26, 1497602280], [2.77, 1497602340], [3.1, 1497602400], [3.37, 1497602460], [3.09, 1497602520], [2.56, 1497602580], [2.09, 1497602640], [1.71, 1497602700], [1.4, 1497602760], [1.16, 1497602820], [0.95, 1497602880], [0.78, 1497602940], [0.63, 1497603000], [0.52, 1497603060], [0.42, 1497603120], [0.35, 1497603180], [0.28, 1497603240], [0.23, 1497603300], [0.19, 1497603360], [0.16, 1497603420], [0.13, 1497603480], [0.12, 1497603540], [0.1, 1497603600], [0.08, 1497603660], [0.07, 1497603720], [0.05, 1497603780], [0.07, 1497603840], [0.06, 1497603900], [0.05, 1497603960], [0.04, 1497604020], [0.03, 1497604080], [0.03, 1497604140], [0.02, 1497604200], [0.02, 1497604260], [0.01, 1497604320], [0.01, 1497604380], [0.01, 1497604440], [0.01, 1497604500], [0.01, 1497604560], [0.01, 1497604620], [0.01, 1497604680], [0.01, 1497604740], [0.01, 1497604800], [0.01, 1497604860], [0.04, 1497604920], [0.05, 1497604980], [0.06, 1497605040], [0.08, 1497605100], [0.06, 1497605160], [0.07, 1497605220], [0.06, 1497605280], [0.04, 1497605340], [0.05, 1497605400], [0.04, 1497605460], [0.03, 1497605520], [0.03, 1497605580], [0.02, 1497605640], [0.02, 1497605700], [0.01, 1497605760], [0.01, 149760

Um die Daten leserlich in der Konsole aufzubereiten, empfiehlt es sich “python -m json.tool” als Formatierungshilfe zu verwenden.

curl '' | python -m json.tool

Um die JSON-Daten in der Console zu visualisieren kann man Zach Holman’s Spark verwenden:

[root@graphite ~]# curl '' | python -mjson.tool | grep ',' | grep -v '\]' | spark
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 3695 0 3695 0 0 230k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 240k



Das war nur ein kleiner und rudimentärer Überblick was über die Render-API möglich ist. Jedoch bietet sie genügend Anregung um mehr mit Graphite, Icinga 2 und Metriken zu machen. Die Render-APi bietet zudem die Möglichkeit, programmatisch in Scripts darauf zuzugreifen. Mir hat es zumindest Lust auf mehr gemacht und ich denke, dass ich noch weitere Blogposts zu diesem Thema schreiben werde 🙂
Falls ihr nicht warten könnt, hier nochmal der Link zur Doku. Oder ihr schaut einfach mal bei uns in der Graphite-Schulung vorbei und lernt die Render-API am praktischen Beispiel kennen.

Daniel Neuberger
Daniel Neuberger
Senior Consultant

Nach seiner Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration und Tätigkeit als Systemadministrator kam er 2012 zum Consulting. Nach nun mehr als 4 Jahren Linux und Open Source Backup Consulting zieht es ihn in die Welt des Monitorings und System Management. Seit April 2017 verstärkt er das Netways Professional Services Team im Consulting rund um die Themen Elastic, Icinga und Bareos. Wenn er gerade mal nicht um anderen zu Helfen durch die Welt tingelt geht er seiner...

Graphite entlasten mit Carbon Relay (NG)

Graphite ist eine der beiden häufig genutzten Lösungen zum Erstellen von Graphen durch (nicht nur) Icinga 2. Im Gegensatz zu PNP4Nagios, das zusätzliche Software braucht, bringt Graphite mit dem Carbon Cache schon von Haus aus eine Lösung mit, die Daten zwischenspeichern kann, bevor sie auf Platte geschrieben werden. Während eine einzelne Graphite Installation so etliche Datenpunkte in kurzer Zeit “verdauen” kann, so stösst auch Graphite irgendwann an seine Grenzen.
Eine Lösung, die sich bei einigen Setups bewährt hat, ist ein Carbon Relay. Eigentlich dafür gedacht, Daten auf mehrere Carbon Cache Instanzen aufzuteilen, bietet ein solches Relay auch die Möglichkeit, eine weitere Pufferinstanz einzuführen und so noch besser Lastspitzen abzufangen. Sollte das Relay nicht als Pufferinstanz ausreichen, ist damit schon die Grundlage gelegt, Graphite in der Breite zu skalieren.
Zur Auswahl stehen zwei Implementierungen des Carbon Relay, wobei der neuere, Carbon Relay NG genannte, Rewrite in “Go” bisher deutlich bessere Ergebnisse gebracht hat. Zur Installation werden Pakete angeboten, die auch über Repositories zu beziehen sind. Leider stehen keine einfachen Repo-Files, die die Repositories in den Package Manager konfigurieren, zur Verfügung. Statt dessen wird man gezwungen, ein Script auszuführen, das erst Abhängigkeiten installiert und dann ein passendes Repofile zusammenbaut und ablegt. Da ich nicht gern einfach irgendwelche Scripts auf meinen Hosts laufen lassen, habe ich die Anleitung auf einer Wegwerf-VM befolgt, die Schritte auf den eigentlichen Hosts nachempfunden und das Repofile kopiert. Danach reicht auf CentOS 7 ein yum install carbon-relay-ng um das Relay zu installieren.
Leider scheint das Paket noch nicht ausreichend für CentOS 7 angepasst zu sein, weshalb ein paar Nacharbeiten nötig sind: Die beiden Verzeichnisse /var/spool/carbon-relay-ng und /var/run/carbon-relay-ng müssen angelegt werden. Ausserdem braucht die Konfigurationsdatei /etc/carbon-relay-ng/carbon-relay-ng.conf noch ein paar kleinere Anpassungen. Sehr wichtig dabei ist, zwei Leerzeichen in der addRoute Zeile vor dem Empfänger zu verwenden.

instance = "default"
max_procs = 2
listen_addr = ""
pickle_addr = ""
admin_addr = ""
http_addr = ""
spool_dir = "/var/spool/carbon-relay-ng"
pid_file = "/var/run/"
log_level = "notice"
bad_metrics_max_age = "24h"
validation_level_legacy = "medium"
validation_level_m20 = "medium"
validate_order = false
init = [
     'addRoute sendAllMatch carbon-default spool=true pickle=false',
graphite_addr = "localhost:2003"
graphite_interval = 1000  # in ms

Dabei ist natürlich durch die IP der Carbon Cache Instanz zu ersetzen.
Leider ist die Dokumentation des carbon-relay-ng aktuell noch etwas dürftig, weshalb einiges an Probiererei gefragt ist, wenn man die Funktionen ausreizen möchte. Zum Probieren und Testen habe ich Vagrant Boxen gebaut, die aktuell nicht viel mehr sind als Prototypen. Wer Erfahrung mit Vagrant und Puppet hat, kann die aber ganz gut als Ausgangsposition nehmen. Wenn sie mal ein bissl ausgereifter sind, wandern die auch aus meinem privaten Github Account in einen “offizielleren”.
Ein grosser Vorteil des Carbon Relay NG ist, dass es nicht nur puffern, sondern die Daten auch sehr einfach auf mehrere Carbon Cache Instanzen verteilen kann. Dazu ändert man einfach den init Teil der Konfigurationsdatei auf folgende Version (auch hier wieder zwei Leerzeichen vor jedem Ziel):

init = [
        'addRoute consistentHashing carbon-default spool=true pickle=false spool=true pickle=false',

Dabei wird der cosistentHashing Algorithmus von Graphite verwendet, der Metriken anhand ihres Namens auf verschiedene Instanzen verteilt. Somit kann man ganz einfach die Schreiblast auf beliebig viele Carbon Caches verteilen und stellt sicher, dass die Metriken immer am gleichen Cache ankommen. Am besten funktioniert das, wenn man die Verteilung konfiguriert, bevor zum ersten mal Daten in die Carbon Caches geschrieben werden. Sollte man eine bestehende Installation umziehen wollen, muss man alle bereits angelegten Whisper Files auf alle Carbon Caches verteilen. Also eigentlich nicht alle, da es aber nicht einfach nachvollziehbar ist, welche Metriken der Hashing-Algorithmus wo hin schreibt, ist es sicherer, alle zu kopieren und nach einiger Zeit mit find diejenigen zu suchen und zu löschen, in die schon länger nicht mehr geschrieben wurde. Das sollte man ohnehin regelmässig machen, da Whisper Files von Hosts und Services, die man in Icinga 2 umbenennt oder entfernt, liegen bleiben.
Hat man mehrere Carbon Cache Instanzen als Ziel konfiguriert, muss man sie auch für Graphite-Web nutzbar machen. Viele Addons wie Grafana nutzen die API von Graphite-Web, um auf die in Graphite gespeicherten Daten zuzugreifen, weshalb es naheliegend ist, sämtliche Datenquellen dort zu hinterlegen. Graphite-Web lässt in seiner Konfiguration mehrere Datenquellen zu, wobei 3 davon für uns relevant sind:

  1. lokale Whisper Files
  2. Andere Graphite-Web APIs
  3. Andere Carbon Caches (hier sollten nur die angegeben werden, die auf dem selben Host liegen, wie Graphite-Web, sonst lieber den Umweg über Lösung 2)

Da Graphite-Web üblicherweise so konfiguriert ist, dass es die lokalen Whisper Files verwendet, muss in nur mehr die zusätzliche Graphite Instanz auf dem hinzugekommenen Host konfiguriert werden. (Port 8003 ist hier aus den oben genannten Vagrant Boxen entnommen. Natürlich muss hier konfiguriert werden, wie das andere Graphite Web erreicht werden kann)


So erreicht man zwar keine Hochverfügbarkeit, aber das liesse sich relativ einfach erreichen, in dem man mehrere Graphite Webs anlegt, die jeweils ihre lokalen Whisper Files und die APIs aller anderen Instanzen konfiguriert haben. Davor einen Loadbalancer, fertig. Auf jeden Fall hat man auf diese Weise aber Carbon Cache in die Breite skaliert, was für grosse Installationen, die vielleicht nicht nur aus Icinga 2, sondern auch aus dem Elastic Stack und collectd Daten erhalten, einige Probleme lösen kann.
Wer jetzt Lust bekommen hat, mehr über Graphite zu erfahren, der sollte sich mal unser Schulungsangebot dazu ansehen.

Thomas Widhalm
Thomas Widhalm
Lead Support Engineer

Thomas war Systemadministrator an einer österreichischen Universität und da besonders für Linux und Unix zuständig. Seit 2013 möchte er aber lieber die große weite Welt sehen und hat sich deshalb dem Netways Consulting Team angeschlossen. Er möchte ausserdem möglichst weit verbreiten, wie und wie einfach man persönliche Kommunikation sicher verschlüsseln kann, damit nicht dauernd über fehlenden Datenschutz gejammert, sondern endlich was dagegen unternommen wird. Mittlerweile wird er zum logstash - Guy bei Netways und hält...