OpenStack 虚拟机监控方案确定
Contents[*]1 监控方案调研过程
[*]1.1 1. 虚拟机里内置监控模块
[*]1.2 2. 通过libvirt获取虚拟机数据监控。
[*]2 a.测试openstack的自待组件ceilometer
[*]3 b. sina的kanyun
[*]4 c. 我们自己根据libvirt的api开发cpu使用率，内存使用率，磁盘空间，磁盘读写，网络出入。
[*]5 d. 天成云的监控方案
监控方案调研过程
选择监控方案：
1. 虚拟机里内置监控模块
测试collectd+rrdtool,获取到比较好的监控效果，但是collectd生成的rrd文件是以主机名作为监控存储目录的，如果在openstack中有2个以上的机器相同名字，存储到ceph中将是一个问题。并且需要在主机中开启该agent服务。可变因素过多（如用户禁用该服务）。
2. 通过libvirt获取虚拟机数据监控。
a.测试openstack的自待组件ceilometer
使用过程中获取到实例的cpu，磁盘读写，网络读写数据。但是没有内存，磁盘空间数据。缺点一。在dashboard中实现后发先，请求超时严重，缺点二。
b. sina的kanyun
使用过程中获取到数据不正确。cpu使用率，内存使用率均不正确。
c. 我们自己根据libvirt的api开发cpu使用率，内存使用率，磁盘空间，磁盘读写，网络出入。
工作量过大,还有风险是:对cpu使用率的计算公式,共存的使用率计算公式(查看当前python的libvirt的api并没有已使用内存接口,可能为libvirt版本问题)等都需要熟悉,对计算数值的验证准确度都需要验证.
d. 天成云的监控方案
该方案为collectd+libvirt+rrdtool+cgp,该方案之前能监控虚拟机的CPU使用率，网络出入，磁盘读写，负载。有良好的图表呈现。
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