Zabbix ഇനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു: Proxmox VE മെമ്മറി ഉപയോഗ നിരീക്ഷണം

Proxmox VE മോണിറ്ററിംഗിനായുള്ള Zabbix പ്രോട്ടോടൈപ്പ് പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

കൂടെ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ സാബിക്സ് സിസ്റ്റം നിരീക്ഷണത്തിനായി, ഉപയോക്താക്കൾ പലപ്പോഴും നിർദ്ദിഷ്ട അളവുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് ഇനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ ഇച്ഛാനുസൃതമാക്കുന്നു. ഒരു പൊതു സംയോജനമാണ് പ്രോക്സ്മോക്സ് വി.ഇ HTTP മുഖേന, സെർവറിൻ്റെ ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കാൻ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ടെംപ്ലേറ്റുകൾ സഹായിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പുതിയ ഇനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ചിലപ്പോൾ പിശകുകൾക്ക് കാരണമായേക്കാം.

Zabbix 7.0.4-ൽ, ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പിശകുകൾ നേരിട്ടു. പ്രത്യേകിച്ചും, മെമ്മറി ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ശതമാനം കണക്കാക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഒരു പ്രശ്നം ഉയർന്നുവരുന്നു പ്രോക്സ്മോക്സ് വി.ഇ നോഡുകൾ. ഇത് നിരാശാജനകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഒരു ആരംഭ പോയിൻ്റ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുമ്പോൾ, എന്നാൽ ഇഷ്‌ടാനുസൃത കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി ക്രമീകരണങ്ങൾ ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ.

പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും മെട്രിക്‌സ് കൃത്യമായ ഡാറ്റ നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ഈ പിശകുകളുടെ കാരണം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ പ്രശ്നം മെമ്മറി മോണിറ്ററിംഗിനെ ബാധിക്കുക മാത്രമല്ല, ഫയൽസിസ്റ്റം ഉപയോഗം പോലെയുള്ള മറ്റ് നിർണായക മേഖലകളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും, അത് അനിവാര്യമാണ്. ഗ്രാഫാന ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങളും.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ Zabbix പിശകുകളുടെ മൂലകാരണവും അവ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. കൂടാതെ, Proxmox VE-ൽ മെമ്മറി, ഫയൽസിസ്റ്റം കണക്കുകൂട്ടലുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഞങ്ങൾ ഒരു വർക്കിംഗ് ഫോർമുല പ്രദർശിപ്പിക്കും, ഇത് ഗ്രാഫാനയുമായി സുഗമമായ സംയോജനവും മെച്ചപ്പെടുത്തിയ അലേർട്ട് കോൺഫിഗറേഷനുകളും അനുവദിക്കുന്നു.

Proxmox VE മെമ്മറി മോണിറ്ററിംഗിനായുള്ള Zabbix API സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ വിശദമായ അവലോകനം

നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, മെമ്മറി ഉപയോഗം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ ഇനം പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് Zabbix API-യുമായി സംവദിക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം. പ്രോക്സ്മോക്സ് വി.ഇ. Proxmox പരിതസ്ഥിതിയിലെ നിർദ്ദിഷ്ട നോഡുകൾക്കുള്ള മെമ്മറി ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന മെമ്മറിയുടെ ശതമാനം കണക്കാക്കുന്നതിനും സ്ക്രിപ്റ്റ് Zabbix API യുടെ കഴിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു സെഷൻ ഐഡി സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു ലോഗിൻ ഫംഗ്‌ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് Zabbix സെർവറിലേക്ക് പ്രാമാണീകരിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നത്. ഈ സെഷൻ ഐഡി നിർണ്ണായകമാണ്, കാരണം ഇത് തുടർന്നുള്ള എല്ലാ API കോളുകളും ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ഉപയോക്താവിന് ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

വിജയകരമായി ലോഗിൻ ചെയ്ത ശേഷം, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു item.get Proxmox നോഡുകളിൽ നിന്ന് മെമ്മറി ഉപയോഗ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള API രീതി. ഈ കമാൻഡ് "മെമ്യൂസ്ഡ്", "മെംടോട്ടൽ" തുടങ്ങിയ മെമ്മറി മെട്രിക്‌സ് അന്വേഷിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേകം തയ്യാറാക്കിയതാണ്. ഈ മൂല്യങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സ്‌ക്രിപ്റ്റിന് ലളിതമായ ഒരു ഡിവിഷൻ ഫോർമുല പ്രയോഗിച്ച് മെമ്മറിയുടെ ശതമാനം കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. ഈ രീതി മെമ്മറി നിരീക്ഷണത്തിനായി ഒരു ഇനം പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുക മാത്രമല്ല, ഫയൽസിസ്റ്റം ഉപയോഗം പോലെയുള്ള മറ്റ് മേഖലകളിലേക്ക് ഈ ലോജിക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വഴക്കവും നൽകുന്നു, അലേർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഗ്രാഫാന പോലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ പ്രധാന വശങ്ങളിലൊന്ന് പൈത്തണിൻ്റെ ഉപയോഗമാണ് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു സ്ക്രിപ്റ്റും Zabbix API-യും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്ന ലൈബ്രറി. അഭ്യർത്ഥന ലൈബ്രറി API-ലേക്ക് HTTP POST അഭ്യർത്ഥനകൾ നടത്തുന്നു, പ്രാമാണീകരണം, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കായി JSON ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നു. JSON പ്രതികരണങ്ങളെ പൈത്തൺ റീഡബിൾ ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന വശം. വഴിയാണ് ഇത് കൈവരിക്കുന്നത് json.dumps() ഫംഗ്‌ഷൻ, ഇത് Zabbix-ലേക്ക് അയച്ച ഡാറ്റ ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. മെമ്മറി ഉപയോഗ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുമ്പോൾ, പൈത്തണിൻ്റെ ഫ്ലോട്ട് () കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ സംഖ്യാ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

അവസാനമായി, സ്ക്രിപ്റ്റ് മോഡുലാരിറ്റിയും പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും മനസ്സിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഡിസ്‌ക് സ്‌പേസ് അല്ലെങ്കിൽ സിപിയു ഉപയോഗം പോലുള്ള വ്യത്യസ്‌ത തരം ഡാറ്റ മോണിറ്ററിങ്ങിനായി ഇത് പുനരുപയോഗിക്കുന്നതും ക്രമീകരിക്കുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു. കൂടാതെ, അനുഗമിക്കുന്ന യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് മെമ്മറി ശതമാനം കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള യുക്തി വിശ്വസനീയമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ദി യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് ഔട്ട്‌പുട്ട് സാധൂകരിക്കുന്നതിനും വ്യത്യസ്ത മെമ്മറി മൂല്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനും കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫലങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്ഥിരതയുള്ള മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റം നിലനിർത്തുന്നതിന്, പ്രത്യേകിച്ച് ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനും അലേർട്ട് കോൺഫിഗറേഷനുകൾക്കുമായി കൃത്യമായ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്ന ഗ്രാഫാന പോലുള്ള ടൂളുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ടെസ്റ്റിംഗിലെ ഈ ഊന്നൽ നിർണായകമാണ്.

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()

മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പ്രോക്‌സ്‌മോക്‌സ് മോണിറ്ററിങ്ങിനായി Zabbix പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

പുതിയ ഇനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ മറ്റൊരു നിർണായക വശം സാബിക്സ് കണക്കാക്കിയ ഡാറ്റ കൃത്യവും വലിയ തോതിലുള്ള നിരീക്ഷണത്തിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പോലുള്ള നിരീക്ഷണ പരിതസ്ഥിതികളുടെ ചലനാത്മക സ്വഭാവം കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാന വെല്ലുവിളി പ്രോക്സ്മോക്സ് വി.ഇ, വ്യത്യസ്ത നോഡുകളിലുടനീളം റിസോഴ്സ് അലോക്കേഷനും ഉപയോഗവും ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, നിരീക്ഷണ ഇനങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലും സൃഷ്‌ടിക്കലും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ലോ-ലെവൽ ഡിസ്‌കവറി (എൽഎൽഡി) ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉപയോക്താക്കൾ പരിഗണിക്കണം. ഇത് എല്ലാ നോഡുകളും അവയുടെ മെമ്മറി ഉപയോഗവും സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് Zabbix-നെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് മാനുവൽ കോൺഫിഗറേഷനുകളുടെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ശരിയായ സജ്ജീകരണം ട്രിഗറുകൾ സജീവമായ സിസ്റ്റം മാനേജ്മെൻ്റിന് മെമ്മറി ഉപയോഗ പരിധികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് വളരെ പ്രധാനമാണ്. മെമ്മറി ഉപയോഗം ഒരു നിശ്ചിത ശതമാനത്തിൽ എത്തുമ്പോൾ അലേർട്ട് ചെയ്യാൻ ട്രിഗറുകൾ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കാനാകും, ഇത് റിസോഴ്‌സ് ക്ഷീണം തടയാൻ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാരെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, മെമ്മറി ഉപയോഗം 80% കവിയുന്നുവെങ്കിൽ ട്രിഗർ ചെയ്യാൻ അലേർട്ടുകൾ സജ്ജീകരിക്കാം, ഇത് പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അഡ്‌മിനുകൾക്ക് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാനാകുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. വിഷ്വലൈസേഷനായി ഗ്രാഫാനയുമായി ചേർന്ന് ഈ ട്രിഗറുകൾ, തത്സമയം വിഭവ ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു സമഗ്രമായ നിരീക്ഷണ പരിഹാരം നൽകുന്നു.

അവസാനമായി, പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒന്നിലധികം നോഡുകളിൽ നിന്നുള്ള മെമ്മറി ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാൻ Zabbix-ൽ. നിരവധി പ്രോക്സ്മോക്സ് നോഡുകൾ ഒരേ ഉറവിടങ്ങൾ പങ്കിടുന്ന പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകും. ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നത് സിസ്റ്റം ആരോഗ്യത്തിൻ്റെ കൂടുതൽ സമഗ്രമായ വീക്ഷണത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് പ്രവർത്തനക്ഷമമല്ലാത്ത നോഡുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഗ്രാഫാന പോലുള്ള മൂന്നാം കക്ഷി ടൂളുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള Zabbix-ൻ്റെ കഴിവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുകൾ കാര്യക്ഷമമായി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ശക്തമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.