Zabbix আইটেম প্রোটোটাইপ ত্রুটিগুলি সমাধান করা: Proxmox VE মেমরি ব্যবহার পর্যবেক্ষণ

Proxmox VE মনিটরিংয়ের জন্য Zabbix প্রোটোটাইপ ত্রুটি বোঝা

সাথে কাজ করার সময় জাবিক্স সিস্টেম পর্যবেক্ষণের জন্য, ব্যবহারকারীরা প্রায়ই নির্দিষ্ট মেট্রিক্স ট্র্যাক করতে আইটেম প্রোটোটাইপ কাস্টমাইজ করে। একটি সাধারণ ইন্টিগ্রেশন সঙ্গে প্রক্সমক্স ভিই HTTP দ্বারা, যেখানে পূর্বনির্ধারিত টেমপ্লেট সার্ভারের স্বাস্থ্য নিরীক্ষণ করতে সাহায্য করে। যাইহোক, নতুন আইটেম প্রোটোটাইপ তৈরি করা কখনও কখনও ত্রুটি ট্রিগার করতে পারে.

Zabbix 7.0.4-এ, কাস্টম আইটেম প্রোটোটাইপ তৈরি করার চেষ্টা করার সময় ব্যবহারকারীরা ত্রুটির সম্মুখীন হয়েছে৷ বিশেষত, মেমরি ব্যবহারের শতাংশ গণনা করার চেষ্টা করার সময় একটি সমস্যা দেখা দেয় প্রক্সমক্স ভিই নোড এটি হতাশাজনক হতে পারে, বিশেষ করে যখন অন্তর্নির্মিত টেমপ্লেটগুলি একটি সূচনা পয়েন্ট অফার করে কিন্তু কাস্টম গণনার জন্য সামঞ্জস্যের প্রয়োজন হয়৷

এই ত্রুটিগুলির কারণ বোঝা কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য এবং মেট্রিক্স সঠিক ডেটা প্রদান করে তা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য। সমস্যাটি শুধুমাত্র মেমরি পর্যবেক্ষণকে প্রভাবিত করে না কিন্তু ফাইল সিস্টেম ব্যবহারের মতো অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রেও প্রসারিত হতে পারে, যা এর জন্য অপরিহার্য গ্রাফনা ড্যাশবোর্ড এবং সতর্কতা সিস্টেম।

এই নিবন্ধে, আমরা এই Zabbix ত্রুটিগুলির মূল কারণ এবং কীভাবে সেগুলি সমাধান করব তা অন্বেষণ করব। উপরন্তু, আমরা Proxmox VE-তে মেমরি এবং ফাইল সিস্টেম গণনার জন্য একটি কার্যকরী সূত্র প্রদর্শন করব, যা Grafana এবং উন্নত সতর্কতা কনফিগারেশনের সাথে মসৃণ একীকরণের অনুমতি দেবে।

Proxmox VE মেমরি মনিটরিংয়ের জন্য Zabbix API স্ক্রিপ্টের বিস্তারিত ওভারভিউ

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টে, মূল উদ্দেশ্য হল মেমরির ব্যবহার নিরীক্ষণের জন্য একটি নতুন আইটেম প্রোটোটাইপ তৈরি করতে Zabbix API এর সাথে যোগাযোগ করা প্রক্সমক্স ভিই. Proxmox পরিবেশে নির্দিষ্ট নোডের জন্য মেমরি ডেটা পুনরুদ্ধার করতে এবং ব্যবহৃত মেমরির শতাংশ গণনা করতে স্ক্রিপ্টটি Zabbix API-এর ক্ষমতা ব্যবহার করে। একটি সেশন আইডি তৈরি করে এমন একটি লগইন ফাংশন ব্যবহার করে Zabbix সার্ভারে প্রমাণীকরণের মাধ্যমে প্রক্রিয়াটি শুরু হয়। এই সেশন আইডিটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি পরবর্তী সমস্ত API কলগুলিকে সঠিকভাবে কাজ করতে দেয় এবং ব্যবহারকারীকে প্রমাণীকরণ নিশ্চিত করে৷

সফলভাবে লগ ইন করার পরে, স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে item.get Proxmox নোড থেকে মেমরি ব্যবহারের ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য API পদ্ধতি। এই কমান্ডটি বিশেষভাবে "memused" এবং "memtotal" এর মতো মেমরি মেট্রিক্স অনুসন্ধানের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই মানগুলি বের করে, স্ক্রিপ্টটি একটি সাধারণ বিভাজন সূত্র প্রয়োগ করে ব্যবহৃত মেমরির শতাংশ গণনা করতে পারে। এই পদ্ধতিটি শুধুমাত্র ব্যবহারকারীদের মেমরি পর্যবেক্ষণের জন্য একটি আইটেম প্রোটোটাইপ তৈরি করার অনুমতি দেয় না কিন্তু এই যুক্তিটিকে অন্যান্য ক্ষেত্রে যেমন ফাইল সিস্টেম ব্যবহারে প্রসারিত করার নমনীয়তা প্রদান করে, সতর্কতা তৈরির জন্য Grafana-এর মতো সিস্টেমে সাহায্য করে।

স্ক্রিপ্টের মূল দিকগুলির মধ্যে একটি হল পাইথনের ব্যবহার অনুরোধ লাইব্রেরি, যা স্ক্রিপ্ট এবং Zabbix API-এর মধ্যে যোগাযোগ সক্ষম করে। রিকোয়েস্ট লাইব্রেরি এপিআইতে HTTP POST অনুরোধ করে, প্রমাণীকরণ এবং ডেটা পুনরুদ্ধারের মতো কাজের জন্য JSON ডেটা পাঠায়। আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল JSON প্রতিক্রিয়াগুলিকে পাইথন-পঠনযোগ্য বিন্যাসে রূপান্তর করা। এই মাধ্যমে অর্জন করা হয় json.dumps() ফাংশন, যা নিশ্চিত করে যে Zabbix-এ পাঠানো ডেটা সঠিকভাবে ফরম্যাট করা হয়েছে। একবার মেমরি ব্যবহারের ডেটা পুনরুদ্ধার করা হলে, পাইথনের float() গণনায় সংখ্যাগত নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে ফাংশন ব্যবহার করা হয়।

অবশেষে, স্ক্রিপ্টটি মডুলারিটি এবং ত্রুটি পরিচালনার কথা মাথায় রেখে গঠন করা হয়েছে। এটি ডিস্ক স্পেস বা CPU ব্যবহারের মতো বিভিন্ন ধরণের ডেটা পর্যবেক্ষণের জন্য পুনরায় ব্যবহার এবং সামঞ্জস্য করা সহজ করে তোলে। উপরন্তু, সহগামী ইউনিট পরীক্ষা নিশ্চিত করে যে মেমরি শতাংশ গণনা করার যুক্তি নির্ভরযোগ্য। দ একক পরীক্ষা ফ্রেমওয়ার্ক আউটপুট যাচাই করতে, বিভিন্ন মেমরির মান পরীক্ষা করতে এবং গণনাগুলি প্রত্যাশিত ফলাফলের সাথে মেলে তা নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়। একটি স্থিতিশীল মনিটরিং সিস্টেম বজায় রাখার জন্য পরীক্ষার উপর এই জোর দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন গ্রাফানার মতো সরঞ্জামগুলির সাথে একীভূত করা হয় যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং সতর্কতা কনফিগারেশনের জন্য সঠিক ডেটার উপর নির্ভর করে।

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()

উন্নত Proxmox মনিটরিংয়ের জন্য Zabbix প্রোটোটাইপগুলি অপ্টিমাইজ করা

নতুন আইটেম প্রোটোটাইপ তৈরি করার সময় আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক জাবিক্স নিশ্চিত করছে যে গণনা করা ডেটা সঠিক থাকে এবং বৃহৎ-স্কেল পর্যবেক্ষণের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়। প্রধান চ্যালেঞ্জ হল পর্যবেক্ষণ পরিবেশের গতিশীল প্রকৃতি পরিচালনা করা প্রক্সমক্স ভিই, যেখানে সম্পদ বরাদ্দ এবং ব্যবহার বিভিন্ন নোড জুড়ে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। এটি মোকাবেলা করার জন্য, ব্যবহারকারীদের অবশ্যই স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্তকরণ এবং পর্যবেক্ষণ আইটেম তৈরি করতে নিম্ন-স্তরের আবিষ্কার (LLD) ব্যবহার করে বিবেচনা করতে হবে। এটি Zabbix-কে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমস্ত নোড এবং তাদের মেমরি ব্যবহার খুঁজে বের করতে দেয়, ম্যানুয়াল কনফিগারেশনের প্রয়োজন কমিয়ে দেয়।

উপরন্তু, সঠিক সেট আপ ট্রিগার মেমরি ব্যবহারের থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে সতর্কতার জন্য সক্রিয় সিস্টেম পরিচালনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। ট্রিগারগুলিকে সতর্ক করার জন্য কাস্টমাইজ করা যেতে পারে যখন মেমরির ব্যবহার একটি নির্দিষ্ট শতাংশে পৌঁছে যায়, যা প্রশাসকদের সম্পদ নিঃশেষ হওয়া রোধ করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, মেমরির ব্যবহার 80% এর বেশি হলে ট্রিগার করার জন্য সতর্কতা সেট আপ করা যেতে পারে, এটি নিশ্চিত করে যে প্রশাসকরা কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করার আগে সমস্যাটির সমাধান করতে পারে। এই ট্রিগারগুলি, ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য Grafana এর সাথে মিলিত, একটি ব্যাপক পর্যবেক্ষণ সমাধান প্রদান করে যা রিয়েল টাইমে রিসোর্স ব্যবহার ট্র্যাক রাখে।

অবশেষে, কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশান এছাড়াও ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত সামগ্রিক ফাংশন একাধিক নোড থেকে মেমরি ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে Zabbix-এ। এটি এমন পরিবেশে বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে যেখানে বেশ কয়েকটি প্রক্সমক্স নোড একই সংস্থানগুলি ভাগ করে। ডেটা একত্রিত করা সিস্টেমের স্বাস্থ্যের আরও সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গির জন্য অনুমতি দেয়, এটি কম পারফরমিং নোডগুলিকে চিহ্নিত করা সহজ করে তোলে। Grafana-এর মতো তৃতীয়-পক্ষের সরঞ্জামগুলির সাথে একীভূত করার জন্য Zabbix-এর ক্ষমতার সাথে মিলিত হলে, এই সমাধানগুলি জটিল অবকাঠামোগুলিকে দক্ষতার সাথে নিরীক্ষণের জন্য একটি শক্তিশালী কাঠামো তৈরি করে।