Ceilometer的知识总结

来源:互联网 发布:ubuntu 桥接模式简书 编辑:程序博客网 时间:2024/06/03 06:17

Ceilometer命令基本信息


全部接口可以根据阅读以下代码文件来获取

ceilometerclient.shell.py  //一级命令ceilometerclient.v1.shell.py   //v1二级命令ceilometerclient.v2.shell.py   //v2二级命令


常用一级命令

首先配置环境变量,下面几个基本是必须的,也可以通过配置项传入

OS_USERNAMEOS_PASSWORDOS_TENANT_NAMEOS_AUTH_URLCEILOMETER_API_VERSION  

常用的命令

ceilometer    //查看帮助和二级命令

现在经测试,非admin用户无法使用v2接口,原因是v1和v2的acl.py文件并不相同,如果不是admin用户v2会直接抛出异常,这个可以通过修改policy.py代码来控制

二级命令

二级命令可以查看收集器搜集的数据,官方说H版本会弃用v1版本接口,所以推荐使用v2接口,相应参数及-q选项可以查看代码,再fields变量中有定义

ceilometer meter-list   //列举所有测量值ceilometer meter-list -q resource_id=XXX  //列举某一实例测量值ceilometer sample-list -m cpu -q resource_id=XXX    //列举某一实例的cpu采样数据ceilometer sample-list -m cpu_util -q 'resource_id=b7fc623d-1d4a-4ac7-b96b-78c9d921fa74;timestamp>2013-05-21T03:18:20;timestamp<2013-05-21T03:30:20'ceilometer statistics -m cpu     //列举实例的统计数据ceilometer resource-list  //列举所有实例列表

常用的q的参数

resuorce_id 
user_id
project_id
timestamp



Openstack Ceilometer监控项扩展

Openstack ceilometer主要用于监控虚拟机、服务(glance、image、network等)和事件。虚拟机的监控项主要包括CPU、磁盘、网络、instance。本文在现有监控项的基础上,介绍如何增加新的监控项目。

一、Ceilometer框架结构

Ceilometer监控通过在计算节点部署Compute服务,轮询其计算节点上的instance,获取各自的CPU、网络、磁盘等监控信息,发送到RabbitMQ,Collector服务负责接收信息进行持久化存储,详细框架如下图所示。

Ceilometer架构图

本文主要介绍instance的监控,获取instance的监控数据发送到message队列。instance的监控数据的获取主要通过Compute服务以pollster方式轮询各虚拟机,Compute服务类图如下(点击查看大图)。

ceilometer

通过该类图可知,新增项目需要继承ComputePollster类,并实现get_samples方法。最后通过配置即可,获取到新的监控项数据。由于,现有的Ceilometer没有对内存的实时监控,本文以内存为例,详细介绍增加新的监控项的流程。

二、新增虚拟机监控项

现有虚拟机的监控项目,没有对内存的监控。本文以内存为例,介绍增加内存监控模块的方法,增加内存监控方法比较简单,主要在compute端增加获取数据的方式,然后修改配置文件,即可将数据持久化数据库中。详细步骤如下:

1、在 ceilometer/ceilometer/compute/pollsters目录下新建文件mem.py(名字自定义)。在该文件下定义MEMPollster类并实现get_samples方法:

class MEMPollster(plugin.ComputePollster):
    def get_samples(self, manager, cache, instance):

2、get_samples中获取内存数据的方式,可参考CPU获取数据的架构,在ceilometer/ceilometer/compute/virt/inspector.py 中定义返回数据的格式:

MEMStats = collections.namedtuple('MEMStats', ['total', 'free'])

获取内存方式多样,本文采用读取proc文件获取instance所在进程占用的内存大小,有时获取的数据比instance最大内存大,所以该方式对windows系统的虚机有一定的误差,仅作为示例参考。方法定义如下:

def inspect_mems(self, instance_name):

获取数据后,按sample数据结构返回即可。

3、设计完上述获取数据的方式后,并不能轮询到内存数据,还需要修改一些设置文件。

首先,修改ceilometer/setup.cfg文件,在该文件ceilometer.poll.compute下,增加

mem = ceilometer.compute.pollsters.mem:MEMPollster

其次,由于包冲突的问题,将ceilometer安装在隔离环境中,所以source隔离环境,重新安装ceilometer,以上配置才能生效。执行 python setup.py develop 命令即可。

4、重启ceilometer服务,进入mongodb的ceilometer数据库即可在meter表中查看mem的监控数据。




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