不知道,是不是所有的公司都会非常勤劳每个星期统计公司IDC的负载情况。如果有这方面需求,这个工作基本都是通过cacti或者centreon等等监控平台,手动选择特定时间特定服务的使用情况,如负载和内存等。最近有个需求,是要统计一天6个时间段的网络流量最大值和最小值,并登记入册。一般方法又是登陆监控平台,然后选择特定时间出图,然后再进行统计。这个方法,我真想说弱爆了,而我之前就一直重复着这样的工作。这次我打算利用自己不太娴熟的django、python、rrdtool、highcharts、jquery等来简化这一过程。
整个过程:
1.使用rrdtool xport工具,将流量数据导出成xml格式
2.django views视图来返回xml
3.前端通过jquery 来解析xml 生成6个时间段的监控值数组和一个时间数组
4.有了这个6个数组,计算出最大值和最小值,塞到表格里就可以了
5.有个表格,那么再根据表格使用highcharts进行出图。
效果图:
相关代码分享:
1.一个button
<button onclick="parsexml('/time/1/')" class="btn btn-primary" >1 day ago</button>
2.parsexml 解析函数:
function parsexml(xml){ $.ajax({ type:'GET', url:xml, dataType:'xml',//注意处理信息的类型为xml,默认为html success:function(docxml){ var value0 = parseInt($(docxml).find('v').first().text()); var timearray = new Array(); var valuearray = new Array(); $(docxml).find('row').each(function(){ var time = parseFloat($(this).children('t').text()); var value = parseFloat($(this).children('v').text()); timearray.push(time) valuearray.push(value) });//end each var starttime = getLocalTime(timearray[0]); var endtime = getLocalTime(timearray[1439]); var value10 = valuearray.slice(0,600); var value12 = valuearray.slice(600,720); var value14 = valuearray.slice(720,840); var value19 = valuearray.slice(840,1140); var value21 = valuearray.slice(1140,1260); var value24 = valuearray.slice(1260,1440); $("#10max").text(value10.max()); $("#10min").text(value10.min()); $("#12max").text(value12.max()); $("#12min").text(value12.min()); $("#14max").text(value14.max()); $("#14min").text(value14.min()); $("#19max").text(value19.max()); $("#19min").text(value19.min()); $("#21max").text(value21.max()); $("#21min").text(value21.min()); $("#24max").text(value24.max()); $("#24min").text(value24.min()); loadchart(starttime,endtime); } // end of success }); // end of ajax } // end of parsexml
3.highcharts 生成图片函数:
function loadchart(starttime,endtime){ $(document).ready(function(){ $('#TrafficHighChart').highcharts({ data: { table: document.getElementById('datatable') }, chart: { type: 'column' }, title: { text: 'From ' + starttime + ' To ' + endtime }, yAxis: { allowDecimals: false, title: { text: 'IDC Traffic' } }, tooltip: { formatter: function() { return '<b>'+ this.series.name +'</b><br>'+ this.y; } } }); //end of highcharts });//end of documentready } //end of loadchart
4.计算数组最大值最小值函数:
Array.prototype.min = function() { var min = this[0]; var len = this.length; for (var i = 1; i < len; i++){ if (this[i] < min){ min = this[i]; } } min = (min/1048576).toFixed(2); return min; } Array.prototype.max = function() { var max = this[0]; var len = this.length; for (var i = 1; i < len; i++){ if (this[i] > max) { max = this[i]; } } max = (max/1048576).toFixed(2) return max; } function parsexml(xml){ $.ajax({ type:'GET', url:xml, dataType:'xml',//注意处理信息的类型为xml,默认为html } } max = (max/1048576).toFixed(2) return max;
5.表格格式:
<table id="datatable" style="margin-left:20px;" class = "table table-bordered table-striped"> <thead> <tr> <th>Time Range</th> <th>max(Mb/s)</th> <th>min(Mb/s)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <th>00:00-10:00</th> <td id = "10max"></td> <td id = "10min"></td> </tr> <tr> <th>10:00-12:00</th> <td id = "12max"></td> <td id = "12min"></td> </tr> <tr> <th>12:00-14:00</th> <td id = "14max"></td> <td id = "14min"></td> </tr> <tr> <th>14:00-19:00</th> <td id = "19max"></td> <td id = "19min"></td> </tr> <tr> <th>19:00-21:00</th> <td id = "21max"></td> <td id = "21min"></td> </tr> <tr> <th>21:00-24:00</th> <td id = "24max"></td> <td id = "24min"></td> </tr> </tbody> </table>
6.highchart<div>
<div id="TrafficHighChart" style="min-width:700px;height:400px"></div>
7.django views:
rrd这个rrdtool的数据库文件名称,自己想办法找到。
def trfrrdxport(request,offset): try: offset = int(offset) except ValueError: raise Http404() rrd = '/var/lib/centreon/metrics/711.rrd' start = int(time.mktime((datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = offset)).timetuple())) end = int(time.mktime((datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = offset - 1)).timetuple())) step = '60' legend = 'IDC_Traffic' xport = rrdxport(rrd,start,end,step,legend) return HttpResponse(xport)
8.django urls:
(r'^time/(\d)/$',trfrrdxport),
9.rrdxport()xml导出函数:
def rrdxport(rrd,start,end,step,legend): s = paramiko.SSHClient() s.load_system_host_keys() s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) try: pkey_file='/home/tadu/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pkey_file) s.connect('xxx.xxx.xxx.xxx',22,'root',pkey=key,timeout=5) cmd = "/usr/bin/rrdtool xport --start %s --end %s DEF:value1=%s:traffic_out:AVERAGE:step=%s XPORT:value1:'%s'" % (start,end,rrd,step,legend) stdin,stdout,stderr = s.exec_command(cmd) return stdout.read() except Exception,e: return e
备注:这个函数我是通过ssh到监控机上获取的。
这只是一种通过rrdtool数据进行前端分析展现的方法,我通过这个例子来证明其可能性,如果想要分析100台服务器每周的内存使用平均值,然后绘制到一张图里,来看top10数据。这种方法也是可以实现的。
2014年7月17号,今天是个特殊的日子,之前的文章全部清空了。用这篇文章做个纪念,希望一切都好!