Zabbix アイテム プロトタイプ エラーの解決: Proxmox VE メモリ使用量の監視

Proxmox VE モニタリングの Zabbix プロトタイプ エラーについて

一緒に作業するとき システム監視の場合、ユーザーはアイテムのプロトタイプをカスタマイズして特定のメトリクスを追跡することがよくあります。一般的な統合の 1 つは、 HTTP による場合、事前定義されたテンプレートがサーバーの健全性の監視に役立ちます。ただし、新しいアイテムのプロトタイプを作成すると、エラーが発生する場合があります。

Zabbix 7.0.4 では、ユーザーがカスタム項目プロトタイプを構築しようとするとエラーが発生しました。具体的には、メモリ使用率を計算しようとすると問題が発生します。 ノード。これは、特に組み込みテンプレートが開始点を提供するものの、カスタム計算の調整が必要な場合にイライラする可能性があります。

これらのエラーの原因を理解することは、パフォーマンスを最適化し、メトリクスが正確なデータを提供することを保証するために不可欠です。この問題はメモリ監視に影響を与えるだけでなく、ファイルシステムの使用など、他の重要な領域にも及ぶ可能性があります。 ダッシュボードと警告システム。

この記事では、これらの Zabbix エラーの根本原因とその解決方法を探ります。さらに、Proxmox VE でのメモリとファイルシステムの計算の実際の計算式を示し、Grafana とのスムーズな統合とアラート構成の改善を可能にします。

指示	使用例
requests.post()	この関数は、Zabbix API に POST リクエストを送信するために使用されます。これは、Zabbix サーバーとの通信に不可欠であり、JSON 形式でデータを送信し、応答を受信できるようになります。これは、ログインやアイテムデータの取得などのタスクのために Zabbix API エンドポイントと対話するために重要です。
json.dumps()	このコマンドは、Python 辞書を、Zabbix API にデータを送信するときに必要な JSON 文字列に変換します。これにより、リクエストの送信時に正しい形式が保証され、API サーバーがデータを解釈できるようになります。
HTTPBasicAuth()	API と通信するときに基本的な HTTP 認証を提供するために使用されます。このコンテキストでは、リクエストにユーザー名とパスワードを含めることにより、Zabbix API への安全なアクセスが保証されます。
zabbix_login()	これは、Zabbix サーバーへのログイン プロセスを処理するカスタム定義関数です。認証後にセッション ID を返します。この ID は、後続のユーザー認証の API リクエストで使用されます。
item.get	この Zabbix 固有の API メソッドは、メモリ使用量の最後に記録された値など、サーバーからアイテム データを取得します。これは、計算に使用する Proxmox ノードに関連するメトリクスを取得するために不可欠です。
float()	Zabbix API によって返された文字列または数値を浮動小数点数に変換します。これは、生データ値から使用されるメモリの割合を計算するなどの数学的操作を実行する場合に不可欠です。
unittest.TestCase	このコマンドは Python 単体テスト フレームワークの一部であり、テスト ケースの作成に使用されます。これにより、単体テストを作成して、メモリの割合の計算関数が期待どおりに動作することを確認できます。
self.assertEqual()	この関数は、単体テストで 2 つの値が等しいかどうかをチェックします。このコンテキストでは、予想されるメモリ使用率と実際のメモリ使用率を比較し、計算が正しいことを確認するために使用されます。

Proxmox VE メモリ監視用の Zabbix API スクリプトの詳細な概要

提供されたスクリプトの主な目的は、Zabbix API と対話して、メモリ使用量を監視するための新しい項目プロトタイプを作成することです。 。このスクリプトは、Zabbix API の機能を使用して、Proxmox 環境内の特定のノードのメモリ データを取得し、使用されているメモリの割合を計算します。このプロセスは、セッション ID を生成するログイン関数を使用して Zabbix サーバーに対する認証を行うことから始まります。このセッション ID は、後続のすべての API 呼び出しが正しく機能し、ユーザーが確実に認証されるようにするため、非常に重要です。

ログインに成功すると、スクリプトは Proxmox ノードからメモリ使用量データを取得する API メソッド。このコマンドは、「memused」や「memtotal」などのメモリ メトリックをクエリするために特別に調整されています。これらの値を抽出すると、スクリプトは単純な除算式を適用して、使用されるメモリの割合を計算できます。この方法により、ユーザーはメモリ監視用のアイテム プロトタイプを作成できるだけでなく、このロジックをファイル システムの使用状況などの他の領域に拡張する柔軟性も提供され、Grafana などのシステムでアラートを生成するのに役立ちます。

スクリプトの重要な側面の 1 つは、Python の使用です。 スクリプトと Zabbix API 間の通信を可能にするライブラリ。リクエスト ライブラリは、API に対して HTTP POST リクエストを作成し、認証やデータ取得などのタスクのために JSON データを送信します。もう 1 つの重要な側面は、JSON 応答を Python で読み取り可能な形式に変換することです。これは、次の方法によって達成されます。 この関数は、Zabbix に送信されるデータが適切にフォーマットされていることを確認します。メモリ使用量データが取得されると、Python の 関数は、計算における数値精度を保証するために使用されます。

最後に、スクリプトはモジュール性とエラー処理を念頭に置いて構造化されています。これにより、ディスク容量や CPU 使用率など、さまざまな種類のデータ監視の再利用や調整が容易になります。さらに、付随する単体テストにより、メモリの割合を計算するロジックの信頼性が保証されます。の フレームワークを使用して出力を検証し、さまざまなメモリ値をテストし、計算が期待される結果と一致することを確認します。このようにテストに重点を置くことは、安定した監視システムを維持するために非常に重要であり、特に視覚化やアラート設定に正確なデータに依存する Grafana などのツールと統合する場合には重要です。

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()

Proxmox モニタリングを強化するための Zabbix プロトタイプの最適化

新しいアイテムのプロトタイプを作成する際のもう 1 つの重要な側面 計算されたデータが正確であり、大規模な監視に最適化されていることを保証します。主な課題は、次のような監視環境の動的な性質に対処することです。 、リソースの割り当てと使用量はノードごとに大きく異なる可能性があります。これに対処するには、ユーザーは低レベル検出 (LLD) を使用して監視項目の検出と作成を自動化することを検討する必要があります。これにより、Zabbix はすべてのノードとそのメモリ使用量を自動的に検出できるようになり、手動構成の必要性が最小限に抑えられます。

さらに、適切な設定を行うことで、 メモリ使用量のしきい値に基づくアラートは、プロアクティブなシステム管理にとって不可欠です。メモリ使用量が特定の割合に達したときに警告するようにトリガーをカスタマイズできるため、管理者はリソースの枯渇を防ぐことができます。たとえば、メモリ使用量が 80% を超えた場合にアラートがトリガーされるように設定でき、管理者はパフォーマンスに影響を与える前に問題に対処できます。これらのトリガーを Grafana と組み合わせて視覚化することで、リソースの使用状況をリアルタイムで追跡する包括的な監視ソリューションが提供されます。

最後に、パフォーマンスの最適化には、 Zabbix で複数のノードからのメモリ データを要約します。これは、複数の Proxmox ノードが同じリソースを共有する環境で特に役立ちます。データを集約すると、システムの健全性をより全体的に把握できるようになり、パフォーマンスが低下しているノードを特定しやすくなります。 Grafana などのサードパーティ ツールと統合する Zabbix の機能と組み合わせることで、これらのソリューションは、複雑なインフラストラクチャを効率的に監視するための堅牢なフレームワークを作成します。

1. Zabbix でカスタムアイテムのプロトタイプを作成するにはどうすればよいですか?
2. Zabbix のテンプレートに移動し、新しい項目を追加することで、カスタム項目プロトタイプを作成できます。使用 このプロセスを自動化する API メソッド。
3. Zabbix でメモリ使用量を計算するときにエラーが発生する原因は何ですか?
4. エラーは通常、項目キーが予期された形式と一致しない場合、または不適切な場合に発生します。 関数が正しい構文なしで使用されています。
5. Proxmox メモリ監視に関連する Zabbix エラーを修正するにはどうすればよいですか?
6. 正しい項目キーを確認してください そして が使用され、適切な API 認証をチェックします。 。
7. Proxmox モニタリングにおける低レベル検出の役割は何ですか?
8. 低レベルの検出により、監視対象の項目が自動的に検索および作成され、手動構成が削減され、大規模環境でのスケーラビリティが確保されます。
9. Zabbix を Grafana と統合して視覚化を向上させることはできますか?
10. はい、Zabbix はデータ ソース プラグインを使用して Grafana と統合でき、メトリクスを視覚化し、高度なダッシュボードをセットアップできます。 。

Proxmox VE を監視するために Zabbix で新しいアイテムのプロトタイプを作成する場合、メモリ使用量の計算における関数または構文の不適切な使用が原因でエラーが発生することがよくあります。これらのエラーに対処することは、システムを効率的に監視するために非常に重要です。

Zabbix API と低レベル検出を使用することで、管理者はメモリ使用量の監視を最適化し、Grafana でのアラートを合理化できます。これにより、システム パフォーマンスが一貫して追跡されるようになり、大規模な Proxmox 環境で問題を事前に解決できるようになります。