结合centreon监控平台，对rrdtool的数据进行二次分析highchart展现
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：
http://s3.运维网.com/wyfs02/M02/3E/52/wKiom1PHPlehlCHFAALYj_3hp9k243.jpg
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1.一个button
1 day ago 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);
var endtime = getLocalTime(timearray);
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 ''+ this.series.name +''+
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;
var len = this.length;
for (var i = 1; i < len; i++){
if (this < min){
min = this;
}
}
min = (min/1048576).toFixed(2);
return min;
}
Array.prototype.max = function() {
var max = this;
var len = this.length;
for (var i = 1; i < len; i++){
if (this > max) {
max = this;
}
}
max = (max/1048576).toFixed(2)
return max;
}
function parsexml(xml){
$.ajax({
type:'GET',
url:xml,
dataType:'xml',//注意处理信息的类型为xml,默认为html
}
}
max = (max/1048576).toFixed(2)
return max; 5.表格格式：
Time Range
max(Mb/s)
min(Mb/s)
00:00-10:00
10:00-12:00
12:00-14:00
14:00-19:00
19:00-21:00
21:00-24:00
6.highchart
7.django views:
rrd这个rrdtool的数据库文件名称，自己想办法找到。
def trfrrdxport(request,offset):
try:
offset = int(offset)
except ValueError:
raise Http404()
rrd = '/var/lib/centreon/metrics/711.rrd'
start = int(time.mktime((datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = offset)).timetuple()))
end = int(time.mktime((datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = offset - 1)).timetuple()))
step = '60'
legend = 'IDC_Traffic'
xport = rrdxport(rrd,start,end,step,legend)
return HttpResponse(xport) 8.django urls:
(r'^time/(\d)/$',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=%sXPORT: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！
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