Zabbix ಐಟಂ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು: Proxmox VE ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್

Proxmox VE ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ Zabbix ಮೂಲಮಾದರಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಝಬ್ಬಿಕ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಐಟಂ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಏಕೀಕರಣವಾಗಿದೆ ಪ್ರಾಕ್ಸ್‌ಮಾಕ್ಸ್ ವಿಇ HTTP ಮೂಲಕ, ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು ಸರ್ವರ್ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೊಸ ಐಟಂ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು.

Zabbix 7.0.4 ನಲ್ಲಿ, ಕಸ್ಟಮ್ ಐಟಂ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಬಳಕೆದಾರರು ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಾಕ್ಸ್‌ಮಾಕ್ಸ್ ವಿಇ ನೋಡ್ಗಳು. ಇದು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಆದರೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ದೋಷಗಳ ಕಾರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮೆಮೊರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಕೆಯಂತಹ ಇತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ ಗ್ರಾಫನಾ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಈ Zabbix ದೋಷಗಳ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಾವು Proxmox VE ನಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗಾಗಿ ವರ್ಕಿಂಗ್ ಫಾರ್ಮುಲಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು Grafana ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಗಮ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

Proxmox VE ಮೆಮೊರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ Zabbix API ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ವಿವರವಾದ ಅವಲೋಕನ

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಐಟಂ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು Zabbix API ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಕ್ಸ್‌ಮಾಕ್ಸ್ ವಿಇ. Proxmox ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಮೆಮೊರಿಯ ಶೇಕಡಾವಾರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ Zabbix API ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸೆಷನ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಲಾಗಿನ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜಬ್ಬಿಕ್ಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ದೃಢೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸೆಷನ್ ಐಡಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಎಲ್ಲಾ ನಂತರದ API ಕರೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲಾಗಿನ್ ಆದ ನಂತರ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ item.get Proxmox ನೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು API ವಿಧಾನ. "ಮೆಮ್ಯೂಸ್ಡ್" ಮತ್ತು "ಮೆಮ್ಟೋಟಲ್" ನಂತಹ ಮೆಮೊರಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸರಳವಾದ ವಿಭಾಗ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಸಿದ ಮೆಮೊರಿಯ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮೆಮೊರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಐಟಂ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಕೆಯಂತಹ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಗ್ರಾಫಾನಾದಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಕೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಲೈಬ್ರರಿ, ಇದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು Zabbix API ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿನಂತಿಗಳ ಲೈಬ್ರರಿಯು API ಗೆ HTTP POST ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ JSON ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ JSON ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್-ಓದಬಲ್ಲ ಸ್ವರೂಪಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಇದರ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ json.dumps() ಕಾರ್ಯ, ಇದು Zabbix ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆದ ನಂತರ, ಪೈಥಾನ್ಸ್ ಫ್ಲೋಟ್ () ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅಥವಾ CPU ಬಳಕೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಜೊತೆಯಲ್ಲಿರುವ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮೆಮೊರಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ತರ್ಕವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ದಿ ಏಕಪರೀಕ್ಷೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು, ವಿಭಿನ್ನ ಮೆಮೊರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೇಲಿನ ಈ ಒತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಗ್ರಾಫಾನಾದಂತಹ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ.

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()

ವರ್ಧಿತ Proxmox ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ Zabbix ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು

ಹೊಸ ಐಟಂ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶ ಝಬ್ಬಿಕ್ಸ್ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಡೇಟಾವು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಪರಿಸರದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ಸವಾಲು ಪ್ರಾಕ್ಸ್‌ಮಾಕ್ಸ್ ವಿಇ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಐಟಂಗಳ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು (LLD) ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಇದು Zabbix ಗೆ ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸಂರಚನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಾಪನೆ ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಮಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಲು ಟ್ರಿಗ್ಗರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಂಪನ್ಮೂಲದ ಬಳಲಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯು 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ ಮಾಡಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೊದಲು ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಚೋದಕಗಳು, ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಗ್ರಾಫನಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಮಗ್ರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಒಟ್ಟು ಕಾರ್ಯಗಳು ಬಹು ನೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು Zabbix ನಲ್ಲಿ. ಹಲವಾರು Proxmox ನೋಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಂ ಆರೋಗ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ವೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. Grafana ನಂತಹ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು Zabbix ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ದೃಢವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.