Zabbix આઇટમ પ્રોટોટાઇપ ભૂલોનું નિરાકરણ: ​​Proxmox VE મેમરી વપરાશ મોનીટરીંગ

Proxmox VE મોનિટરિંગ માટે Zabbix પ્રોટોટાઇપ ભૂલોને સમજવી

સાથે કામ કરતી વખતે ઝબ્બીક્સ સિસ્ટમ મોનિટરિંગ માટે, વપરાશકર્તાઓ ઘણીવાર ચોક્કસ મેટ્રિક્સને ટ્રૅક કરવા માટે આઇટમ પ્રોટોટાઇપને કસ્ટમાઇઝ કરે છે. એક સામાન્ય સંકલન સાથે છે પ્રોક્સમોક્સ VE HTTP દ્વારા, જ્યાં પૂર્વવ્યાખ્યાયિત નમૂનાઓ સર્વર સ્વાસ્થ્યને મોનિટર કરવામાં મદદ કરે છે. જો કે, નવી આઇટમ પ્રોટોટાઇપ બનાવવાથી કેટલીકવાર ભૂલો થઈ શકે છે.

Zabbix 7.0.4 માં, કસ્ટમ આઇટમ પ્રોટોટાઇપ બનાવવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે વપરાશકર્તાઓને ભૂલો આવી છે. ખાસ કરીને, માટે મેમરી વપરાશ ટકાવારીની ગણતરી કરવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે સમસ્યા ઊભી થાય છે પ્રોક્સમોક્સ VE ગાંઠો આ નિરાશાજનક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે બિલ્ટ-ઇન ટેમ્પ્લેટ્સ પ્રારંભિક બિંદુ પ્રદાન કરે છે પરંતુ કસ્ટમ ગણતરીઓ માટે ગોઠવણોની જરૂર છે.

આ ભૂલોના કારણને સમજવું એ કામગીરીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અને મેટ્રિક્સ સચોટ ડેટા પ્રદાન કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે જરૂરી છે. આ સમસ્યા માત્ર મેમરી મોનિટરિંગને જ અસર કરતી નથી પરંતુ ફાઇલસિસ્ટમ વપરાશ જેવા અન્ય મહત્વપૂર્ણ ક્ષેત્રો સુધી વિસ્તરી શકે છે, જે માટે જરૂરી છે. ગ્રાફના ડેશબોર્ડ્સ અને ચેતવણી સિસ્ટમો.

આ લેખમાં, અમે આ Zabbix ભૂલોના મૂળ કારણ અને તેને કેવી રીતે ઉકેલવા તે શોધીશું. વધુમાં, અમે Proxmox VE માં મેમરી અને ફાઇલસિસ્ટમ ગણતરીઓ માટે કાર્યકારી સૂત્ર દર્શાવીશું, જે Grafana સાથે સરળ એકીકરણ અને સુધારેલ ચેતવણી રૂપરેખાંકનો માટે પરવાનગી આપે છે.

Proxmox VE મેમરી મોનિટરિંગ માટે Zabbix API સ્ક્રિપ્ટની વિગતવાર ઝાંખી

પૂરી પાડવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટમાં, મુખ્ય ઉદ્દેશ્યમાં મેમરી વપરાશને મોનિટર કરવા માટે નવી આઇટમ પ્રોટોટાઇપ બનાવવા માટે Zabbix API સાથે સંપર્ક કરવાનો છે. પ્રોક્સમોક્સ VE. પ્રોક્સમોક્સ પર્યાવરણમાં ચોક્કસ નોડ્સ માટે મેમરી ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરવા અને ઉપયોગમાં લેવાતી મેમરીની ટકાવારીની ગણતરી કરવા માટે સ્ક્રિપ્ટ Zabbix API ની ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરે છે. પ્રક્રિયા સત્ર ID જનરેટ કરતા લૉગિન ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને Zabbix સર્વર પર પ્રમાણીકરણ સાથે શરૂ થાય છે. આ સત્ર ID મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે તે તમામ અનુગામી API કૉલ્સને યોગ્ય રીતે કાર્ય કરવાની મંજૂરી આપે છે અને ખાતરી કરે છે કે વપરાશકર્તા પ્રમાણિત છે.

સફળતાપૂર્વક લૉગ ઇન થયા પછી, સ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરે છે item.get પ્રોક્સમોક્સ નોડ્સમાંથી મેમરી વપરાશ ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટેની API પદ્ધતિ. આ આદેશ ખાસ કરીને "મેમ્યુઝ્ડ" અને "મેમટોટલ" જેવા મેમરી મેટ્રિક્સને પૂછવા માટે તૈયાર કરવામાં આવ્યો છે. આ મૂલ્યો કાઢીને, સ્ક્રિપ્ટ એક સરળ વિભાજન સૂત્ર લાગુ કરીને ઉપયોગમાં લેવાતી મેમરીની ટકાવારીની ગણતરી કરી શકે છે. આ પદ્ધતિ વપરાશકર્તાઓને માત્ર મેમરી મોનિટરિંગ માટે એક આઇટમ પ્રોટોટાઇપ બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે પરંતુ આ તર્કને અન્ય ક્ષેત્રો જેમ કે ફાઇલસિસ્ટમ વપરાશ, ચેતવણીઓ જનરેટ કરવા માટે Grafana જેવી સિસ્ટમમાં મદદ કરવા માટે લવચીકતા પણ પ્રદાન કરે છે.

સ્ક્રિપ્ટના મુખ્ય પાસાઓ પૈકી એક પાયથોનનો ઉપયોગ છે વિનંતીઓ લાઇબ્રેરી, જે સ્ક્રિપ્ટ અને Zabbix API વચ્ચે સંચારને સક્ષમ કરે છે. વિનંતિઓ લાઇબ્રેરી API ને HTTP POST વિનંતીઓ કરે છે, પ્રમાણીકરણ અને ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ જેવા કાર્યો માટે JSON ડેટા મોકલે છે. બીજું મહત્વનું પાસું એ JSON પ્રતિસાદોનું પાયથોન-વાંચી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતર છે. આ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે json.dumps() ફંક્શન, જે ખાતરી કરે છે કે Zabbix ને મોકલવામાં આવેલ ડેટા યોગ્ય રીતે ફોર્મેટ થયેલ છે. એકવાર મેમરી વપરાશ ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત થઈ જાય, પાયથોનનો ફ્લોટ() ફંક્શનનો ઉપયોગ ગણતરીમાં સંખ્યાત્મક ચોકસાઈની ખાતરી કરવા માટે થાય છે.

છેલ્લે, સ્ક્રિપ્ટની રચના મોડ્યુલરિટી અને ભૂલને ધ્યાનમાં રાખીને કરવામાં આવી છે. આ વિવિધ પ્રકારના ડેટા મોનિટરિંગ માટે પુનઃઉપયોગ અને સમાયોજિત કરવાનું સરળ બનાવે છે, જેમ કે ડિસ્ક સ્પેસ અથવા CPU વપરાશ. વધુમાં, સાથેની એકમ કસોટી ખાતરી કરે છે કે મેમરી ટકાવારીની ગણતરી કરવા માટેનો તર્ક વિશ્વસનીય છે. આ એકતા પરીક્ષણ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ આઉટપુટને માન્ય કરવા, વિવિધ મેમરી મૂલ્યોનું પરીક્ષણ કરવા અને ગણતરીઓ અપેક્ષિત પરિણામો સાથે મેળ ખાય છે તેની ખાતરી કરવા માટે થાય છે. પરીક્ષણ પરનો આ ભાર સ્થિર મોનિટરિંગ સિસ્ટમ જાળવવા માટે નિર્ણાયક છે, ખાસ કરીને જ્યારે વિઝ્યુલાઇઝેશન અને ચેતવણી રૂપરેખાંકનો માટે ચોક્કસ ડેટા પર આધાર રાખતા Grafana જેવા સાધનો સાથે સંકલન કરવામાં આવે ત્યારે.

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()

ઉન્નત પ્રોક્સમોક્સ મોનિટરિંગ માટે Zabbix પ્રોટોટાઇપ્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

માં નવી આઇટમ પ્રોટોટાઇપ બનાવતી વખતે અન્ય નિર્ણાયક પાસું ઝબ્બીક્સ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે ગણતરી કરેલ ડેટા સચોટ રહે અને મોટા પાયે દેખરેખ માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે. મુખ્ય પડકાર મોનિટરિંગ વાતાવરણ જેવા ગતિશીલ પ્રકૃતિને સંભાળવાનો છે પ્રોક્સમોક્સ VE, જ્યાં સંસાધન ફાળવણી અને વપરાશ વિવિધ નોડ્સમાં નોંધપાત્ર રીતે બદલાઈ શકે છે. આને સંબોધવા માટે, વપરાશકર્તાઓએ નિમ્ન-સ્તરની શોધ (LLD) નો ઉપયોગ કરીને દેખરેખ વસ્તુઓની શોધ અને રચનાને સ્વચાલિત કરવાનું વિચારવું જોઈએ. આ Zabbix ને આપમેળે બધા ગાંઠો અને તેમના મેમરી વપરાશને શોધવા માટે પરવાનગી આપે છે, મેન્યુઅલ રૂપરેખાંકનોની જરૂરિયાત ઘટાડે છે.

વધુમાં, યોગ્ય ગોઠવણી ટ્રિગર્સ મેમરી વપરાશ થ્રેશોલ્ડ પર આધારિત ચેતવણી માટે સક્રિય સિસ્ટમ વ્યવસ્થાપન માટે મહત્વપૂર્ણ છે. જ્યારે મેમરીનો વપરાશ ચોક્કસ ટકાવારી સુધી પહોંચે છે ત્યારે ટ્રિગર્સને ચેતવણી આપવા માટે કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય છે, એડમિનિસ્ટ્રેટર્સને સંસાધનનો થાક અટકાવવામાં મદદ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો મેમરીનો ઉપયોગ 80% કરતા વધી જાય તો ટ્રિગર કરવા માટે ચેતવણીઓ સેટ કરી શકાય છે, તે સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે એડમિન પ્રભાવને અસર કરે તે પહેલાં સમસ્યાને ઉકેલી શકે છે. આ ટ્રિગર્સ, વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે ગ્રાફના સાથે જોડાયેલા, એક વ્યાપક મોનિટરિંગ સોલ્યુશન પ્રદાન કરે છે જે રીઅલ ટાઇમમાં સંસાધનના ઉપયોગનો ટ્રૅક રાખે છે.

છેલ્લે, પ્રદર્શન ઓપ્ટિમાઇઝેશનનો ઉપયોગ પણ સમાવેશ થાય છે એકંદર કાર્યો બહુવિધ નોડ્સમાંથી મેમરી ડેટાનો સારાંશ આપવા માટે Zabbix માં. આ ખાસ કરીને એવા વાતાવરણમાં ઉપયોગી થઈ શકે છે જ્યાં ઘણા પ્રોક્સમોક્સ નોડ્સ સમાન સંસાધનો વહેંચે છે. ડેટા એકત્ર કરવાથી સિસ્ટમના સ્વાસ્થ્યના વધુ સર્વગ્રાહી દૃષ્ટિકોણની મંજૂરી મળે છે, જેનાથી અંડરપરફોર્મિંગ નોડ્સને નિર્ધારિત કરવાનું સરળ બને છે. જ્યારે Grafana જેવા તૃતીય-પક્ષ સાધનો સાથે સંકલિત કરવાની Zabbix ની ક્ષમતા સાથે જોડવામાં આવે છે, ત્યારે આ ઉકેલો જટિલ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને અસરકારક રીતે મોનિટર કરવા માટે એક મજબૂત માળખું બનાવે છે.