A Zabbix elem prototípus hibáinak megoldása: Proxmox VE memóriahasználat figyelése

A Zabbix prototípus hibáinak megértése a Proxmox VE monitorozáshoz

Amikor dolgozik Zabbix a rendszerfigyelés érdekében a felhasználók gyakran testre szabják a cikk prototípusait, hogy nyomon kövessék az adott mérőszámot. Az egyik közös integráció a Proxmox VE HTTP-n keresztül, ahol előre definiált sablonok segítik a szerver állapotának figyelését. Az új cikkprototípusok létrehozása azonban néha hibákat idézhet elő.

A Zabbix 7.0.4-ben a felhasználók hibákba ütköztek, amikor egyéni cikkprototípusokat próbáltak létrehozni. Konkrétan probléma merül fel, amikor megpróbálja kiszámítani a memóriahasználati százalékot Proxmox VE csomópontok. Ez frusztráló lehet, különösen akkor, ha a beépített sablonok kiindulási pontot kínálnak, de az egyéni számításokhoz módosításokat igényelnek.

A hibák okának megértése elengedhetetlen a teljesítmény optimalizálásához és annak biztosításához, hogy a mérőszámok pontos adatokat nyújtsanak. A probléma nem csak a memóriafigyelést érinti, hanem más kritikus területekre is kiterjedhet, például a fájlrendszer használatára, ami elengedhetetlen Grafana műszerfalak és riasztórendszerek.

Ebben a cikkben megvizsgáljuk ezeknek a Zabbix-hibáknak a kiváltó okát és a megoldásukat. Ezenkívül bemutatunk egy működő képletet a memória- és fájlrendszer-számításokhoz a Proxmox VE-ben, amely lehetővé teszi a zökkenőmentesebb integrációt a Grafana-val és a jobb riasztási konfigurációkat.

A Zabbix API-szkript részletes áttekintése Proxmox VE memóriafigyeléshez

A mellékelt szkriptben a fő cél a Zabbix API-val való interakció, hogy egy új elem prototípust hozzon létre a memóriahasználat figyelésére. Proxmox VE. A szkript a Zabbix API képességeit használja a memóriaadatok lekérésére a Proxmox környezet adott csomópontjaihoz, és kiszámítja a felhasznált memória százalékos arányát. A folyamat a Zabbix szerver hitelesítésével kezdődik egy bejelentkezési funkció segítségével, amely munkamenet-azonosítót generál. Ez a munkamenet-azonosító kritikus fontosságú, mivel lehetővé teszi az összes későbbi API-hívás megfelelő működését, és biztosítja a felhasználó hitelesítését.

Sikeres bejelentkezés után a szkript felhasználja a item.get API-módszer a memóriahasználati adatok lekéréséhez a Proxmox csomópontoktól. Ezt a parancsot kifejezetten a memóriametrikák, például a "memused" és a "memtotal" lekérdezésére szabták. Ezen értékek kinyerésével a szkript egy egyszerű osztási képlet alkalmazásával kiszámíthatja a felhasznált memória százalékos arányát. Ez a módszer nemcsak lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egy elem prototípust hozzanak létre a memória figyeléséhez, hanem rugalmasságot is biztosítanak ennek a logikának más területekre, például a fájlrendszer használatára való kiterjesztésére, segítve az olyan rendszerekben, mint a Grafana a riasztások generálásában.

A szkript egyik legfontosabb szempontja a Python használata kéréseket könyvtár, amely lehetővé teszi a kommunikációt a szkript és a Zabbix API között. A kérések könyvtára HTTP POST kéréseket küld az API-nak, JSON-adatokat küldve olyan feladatokhoz, mint a hitelesítés és az adatok visszakeresése. Egy másik fontos szempont a JSON-válaszok Python által olvasható formátumokká való átalakítása. Ezt a json.dumps() funkciót, amely biztosítja a Zabbixnak küldött adatok megfelelő formázását. A memóriahasználati adatok lekérése után a Python úszó() függvény a számítások numerikus pontosságának biztosítására szolgál.

Végül a szkript felépítése a modularitás és a hibakezelés szem előtt tartásával történik. Ez megkönnyíti az újrafelhasználást és a különféle típusú adatfigyeléshez, például a lemezterület- vagy a CPU-használathoz való igazítást. Ezenkívül a kísérő egységteszt biztosítja, hogy a memória százalékos kiszámításának logikája megbízható legyen. A egységteszt keretrendszert használják a kimenet érvényesítésére, különböző memóriaértékek tesztelésére és annak biztosítására, hogy a számítások megfeleljenek a várt eredményeknek. A tesztelésre fektetett hangsúly döntő fontosságú a stabil megfigyelőrendszer fenntartásához, különösen akkor, ha olyan eszközökkel integrálják, mint a Grafana, amelyek pontos adatokra támaszkodnak a vizualizációkhoz és a riasztási konfigurációkhoz.

import requests
import json
from requests.auth import HTTPBasicAuth
# Zabbix API and authentication details
ZABBIX_URL = 'https://your-zabbix-url/api_jsonrpc.php'
USERNAME = 'your_username'
PASSWORD = 'your_password'
# Function to login and retrieve session ID
def zabbix_login():
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "user.login",
        "params": {"user": USERNAME, "password": PASSWORD},
        "id": 1
    }
    response = requests.post(ZABBIX_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))
    return response.json()['result']

def get_memory_usage(session_id, host_id):
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "item.get",
        "params": {
            "output": ["itemid", "lastvalue"],
            "hostids": host_id,
            "search": {"key_": "proxmox.node.memused"},
        },
        "auth": session_id,
        "id": 2
    }
    response = requests.post(ZABBIX_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))
    mem_used = float(response.json()['result'][0]['lastvalue'])
    payload["search"] = {"key_": "proxmox.node.memtotal"}
    response = requests.post(ZABBIX_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))
    mem_total = float(response.json()['result'][0]['lastvalue'])
    mem_percent = (mem_used / mem_total) * 100
    return mem_percent

import unittest
class TestMemoryCalculation(unittest.TestCase):
    def test_memory_percentage(self):
        mem_used = 2048
        mem_total = 4096
        expected_percentage = 50.0
        actual_percentage = (mem_used / mem_total) * 100
        self.assertEqual(expected_percentage, actual_percentage)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

A Zabbix prototípusok optimalizálása a továbbfejlesztett Proxmox figyeléshez

Egy másik kritikus szempont az új cikk prototípusainak létrehozásakor Zabbix biztosítja, hogy a számított adatok pontosak és optimalizáltak maradjanak a nagy léptékű monitorozáshoz. A fő kihívás a megfigyelési környezetek dinamikus természetének kezelése, mint pl Proxmox VE, ahol az erőforrások elosztása és felhasználása jelentősen eltérhet a különböző csomópontok között. Ennek megoldásához a felhasználóknak fontolóra kell venniük az alacsony szintű felderítés (LLD) használatát a megfigyelési elemek észlelésének és létrehozásának automatizálására. Ez lehetővé teszi a Zabbix számára, hogy automatikusan megtalálja az összes csomópontot és azok memóriahasználatát, minimálisra csökkentve a kézi konfigurációk szükségességét.

Továbbá a megfelelő beállítás kiváltók A memóriahasználati küszöbök alapján történő riasztás létfontosságú a proaktív rendszerkezeléshez. A triggerek testreszabhatók, hogy figyelmeztessenek, ha a memóriahasználat elér egy bizonyos százalékot, ezzel segítve a rendszergazdákat az erőforrások kimerülésének megelőzésében. Például beállíthatók a riasztások, amelyek akkor aktiválódnak, ha a memóriahasználat meghaladja a 80%-ot, biztosítva, hogy a rendszergazdák kezelni tudják a problémát, mielőtt az befolyásolná a teljesítményt. Ezek a triggerek a Grafana-val a vizualizációhoz kombinálva átfogó megfigyelési megoldást biztosítanak, amely valós időben követi nyomon az erőforrás-használatot.

Végül a teljesítményoptimalizálás magában foglalja a használatát is összesített függvények a Zabbixben, hogy összefoglalja a több csomópontból származó memóriaadatokat. Ez különösen hasznos lehet olyan környezetekben, ahol több Proxmox csomópont ugyanazon az erőforráson osztozik. Az adatok összesítése lehetővé teszi a rendszer állapotának holisztikusabb áttekintését, ami megkönnyíti a gyengén teljesítő csomópontok azonosítását. A Zabbix azon képességével kombinálva, hogy integrálható harmadik féltől származó eszközökkel, mint például a Grafana, ezek a megoldások robusztus keretet alkotnak az összetett infrastruktúrák hatékony megfigyeléséhez.