要优化大规模监控下的Smokeping，可以考虑以下几点：
配置合理的数据存储：在大规模监控中，数据存储是一个重要因素。可以考虑使用高性能的数据库或者存储解决方案，如InfluxDB，以确保数据的高效存储和检索。
集群化部署：为了应对大规模监控下的负载压力，可以考虑将Smokeping部署在多台服务器上，形成一个集群。这样可以分散监控任务，提高系统的稳定性和性能。
并行化处理：Smokeping支持并行化处理任务，可以通过配置多个Smokeping实例并行执行监控任务，以提高监控效率和速度。
精简监控对象：在大规模监控下，监控对象可能会非常多，为了提高监控效率，可以精简监控对象，只监控关键的服务器或网络设备。
合理分配监控频率：根据监控对象的重要性和性能要求，合理调整监控频率，避免频繁监控对系统性能造成影响。
通过以上方法，可以有效优化大规模监控下的Smokeping，并提升监控效率和性能。
