Zabbix آئٹم پروٹوٹائپ کی خرابیوں کو حل کرنا: Proxmox VE میموری کے استعمال کی نگرانی

Proxmox VE مانیٹرنگ کے لیے Zabbix پروٹوٹائپ کی خرابیوں کو سمجھنا

کے ساتھ کام کرتے وقت زبیبکس سسٹم کی نگرانی کے لیے، صارفین اکثر مخصوص میٹرکس کو ٹریک کرنے کے لیے آئٹم پروٹو ٹائپ کو اپنی مرضی کے مطابق بناتے ہیں۔ ایک مشترکہ انضمام کے ساتھ ہے Proxmox VE HTTP کے ذریعے، جہاں پہلے سے طے شدہ ٹیمپلیٹس سرور کی صحت کی نگرانی میں مدد کرتے ہیں۔ تاہم، نئے آئٹم پروٹو ٹائپ بنانا بعض اوقات غلطیاں پیدا کر سکتا ہے۔

Zabbix 7.0.4 میں، صارفین کو اپنی مرضی کے مطابق آئٹم پروٹو ٹائپس بنانے کی کوشش کرتے وقت غلطیوں کا سامنا کرنا پڑا۔ خاص طور پر، ایک مسئلہ پیدا ہوتا ہے جب میموری کے استعمال کے فیصد کا حساب لگانے کی کوشش کی جاتی ہے۔ Proxmox VE نوڈس یہ مایوس کن ہو سکتا ہے، خاص طور پر جب بلٹ ان ٹیمپلیٹس ایک نقطہ آغاز پیش کرتے ہیں لیکن حسب ضرورت حسابات کے لیے ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔

کارکردگی کو بہتر بنانے اور میٹرکس درست ڈیٹا فراہم کرنے کو یقینی بنانے کے لیے ان غلطیوں کی وجہ کو سمجھنا ضروری ہے۔ یہ مسئلہ نہ صرف میموری کی نگرانی کو متاثر کرتا ہے بلکہ دیگر اہم شعبوں جیسے فائل سسٹم کے استعمال تک بھی پھیل سکتا ہے، جو کہ اس کے لیے ضروری ہے۔ گرافانا ڈیش بورڈز اور الرٹنگ سسٹم۔

اس مضمون میں، ہم Zabbix کی ان غلطیوں کی اصل وجہ اور ان کو حل کرنے کا طریقہ دریافت کریں گے۔ مزید برآں، ہم Proxmox VE میں میموری اور فائل سسٹم کیلکولیشن کے لیے کام کرنے والے فارمولے کا مظاہرہ کریں گے، جس سے Grafana کے ساتھ ہموار انضمام اور بہتر الرٹ کنفیگریشنز کی اجازت ہوگی۔

Proxmox VE میموری مانیٹرنگ کے لیے Zabbix API اسکرپٹ کا تفصیلی جائزہ

فراہم کردہ اسکرپٹ میں، بنیادی مقصد Zabbix API کے ساتھ بات چیت کرنا ہے تاکہ میموری کے استعمال کی نگرانی کے لیے ایک نیا آئٹم پروٹو ٹائپ بنایا جا سکے۔ Proxmox VE. اسکرپٹ Zabbix API کی صلاحیتوں کو Proxmox ماحول میں مخصوص نوڈس کے لیے میموری ڈیٹا کو بازیافت کرنے اور استعمال ہونے والی میموری کے فیصد کا حساب لگاتا ہے۔ یہ عمل ایک لاگ ان فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے Zabbix سرور کی تصدیق کے ساتھ شروع ہوتا ہے جو سیشن ID تیار کرتا ہے۔ یہ سیشن ID اہم ہے، کیونکہ یہ بعد میں آنے والی تمام API کالوں کو صحیح طریقے سے کام کرنے کی اجازت دیتا ہے اور یہ یقینی بناتا ہے کہ صارف تصدیق شدہ ہے۔

کامیابی کے ساتھ لاگ ان ہونے کے بعد، اسکرپٹ استعمال کرتا ہے۔ item.get Proxmox نوڈس سے میموری کے استعمال کا ڈیٹا بازیافت کرنے کا API طریقہ۔ یہ کمانڈ خاص طور پر "میمیوزڈ" اور "میمٹوٹل" جیسے میموری میٹرکس کے استفسار کے لیے تیار کی گئی ہے۔ ان اقدار کو نکال کر، اسکرپٹ ایک سادہ ڈویژن فارمولے کو لاگو کرکے استعمال شدہ میموری کے فیصد کا حساب لگا سکتا ہے۔ یہ طریقہ نہ صرف صارفین کو میموری کی نگرانی کے لیے ایک آئٹم پروٹوٹائپ بنانے کی اجازت دیتا ہے بلکہ اس منطق کو دوسرے شعبوں جیسے کہ فائل سسٹم کے استعمال تک بڑھانے کے لیے لچک بھی فراہم کرتا ہے، انتباہات پیدا کرنے کے لیے گرافانا جیسے سسٹم میں مدد کرتا ہے۔

اسکرپٹ کے اہم پہلوؤں میں سے ایک Python کا استعمال ہے۔ درخواستیں لائبریری، جو اسکرپٹ اور Zabbix API کے درمیان مواصلت کو قابل بناتی ہے۔ درخواستوں کی لائبریری API کو HTTP POST کی درخواستیں کرتی ہے، توثیق اور ڈیٹا کی بازیافت جیسے کاموں کے لیے JSON ڈیٹا بھیجتی ہے۔ ایک اور اہم پہلو JSON جوابات کو Python کے پڑھنے کے قابل فارمیٹس میں تبدیل کرنا ہے۔ یہ کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے json.dumps() فنکشن، جو اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ Zabbix کو بھیجے گئے ڈیٹا کو مناسب طریقے سے فارمیٹ کیا گیا ہے۔ ایک بار میموری کے استعمال کا ڈیٹا بازیافت ہونے کے بعد، ازگر کا تیرنا() فنکشن کا استعمال حسابات میں عددی درستگی کو یقینی بنانے کے لیے کیا جاتا ہے۔

آخر میں، اسکرپٹ کو ماڈیولریٹی اور غلطی سے نمٹنے کو ذہن میں رکھتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ یہ مختلف قسم کے ڈیٹا کی نگرانی، جیسے ڈسک کی جگہ یا CPU کے استعمال کے لیے دوبارہ استعمال اور ایڈجسٹ کرنا آسان بناتا ہے۔ مزید برآں، ساتھ والا یونٹ ٹیسٹ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ میموری فیصد کا حساب لگانے کی منطق قابل اعتماد ہے۔ دی اتحاد فریم ورک کا استعمال آؤٹ پٹ کی توثیق کرنے، میموری کی مختلف اقدار کی جانچ کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کیا جاتا ہے کہ حسابات متوقع نتائج سے مماثل ہوں۔ جانچ پر یہ زور ایک مستحکم نگرانی کے نظام کو برقرار رکھنے کے لیے بہت اہم ہے، خاص طور پر جب گرافانا جیسے ٹولز کے ساتھ انضمام ہو جو تصورات اور الرٹ کنفیگریشنز کے لیے درست ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔

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()

بہتر Proxmox مانیٹرنگ کے لیے Zabbix Prototypes کو بہتر بنانا

میں نئے آئٹم پروٹو ٹائپ بناتے وقت ایک اور اہم پہلو زبیبکس اس بات کو یقینی بنا رہا ہے کہ حساب شدہ ڈیٹا درست رہے اور بڑے پیمانے پر نگرانی کے لیے موزوں رہے۔ اہم چیلنج نگرانی کے ماحول کی متحرک نوعیت کو سنبھالنا ہے۔ Proxmox VEجہاں وسائل کی تقسیم اور استعمال مختلف نوڈس میں نمایاں طور پر مختلف ہو سکتے ہیں۔ اس کو حل کرنے کے لیے، صارفین کو کم سطح کی دریافت (LLD) کے استعمال پر غور کرنا چاہیے تاکہ مانیٹرنگ آئٹمز کی شناخت اور تخلیق کو خودکار بنایا جا سکے۔ یہ Zabbix کو خود بخود تمام نوڈس اور ان کی میموری کے استعمال کو تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے دستی کنفیگریشن کی ضرورت کم ہوتی ہے۔

مزید برآں، مناسب ترتیب محرکات فعال نظام کے انتظام کے لیے میموری کے استعمال کی حدوں کی بنیاد پر الرٹ کرنا بہت ضروری ہے۔ جب میموری کا استعمال ایک خاص فیصد تک پہنچ جاتا ہے تو محرکات کو الرٹ کرنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے، جس سے منتظمین کو وسائل کی تھکن کو روکنے میں مدد ملتی ہے۔ مثال کے طور پر، انتباہات کو متحرک کرنے کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے اگر میموری کا استعمال 80% سے زیادہ ہو، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ منتظمین کارکردگی پر اثر انداز ہونے سے پہلے اس مسئلے کو حل کر سکتے ہیں۔ یہ محرکات، تصور کے لیے گرافانا کے ساتھ مل کر، نگرانی کا ایک جامع حل فراہم کرتے ہیں جو وسائل کے استعمال کو حقیقی وقت میں ٹریک کرتا ہے۔

آخر میں، کارکردگی کی اصلاح میں استعمال کرنا بھی شامل ہے۔ مجموعی افعال ایک سے زیادہ نوڈس سے میموری ڈیٹا کا خلاصہ کرنے کے لیے Zabbix میں۔ یہ خاص طور پر ایسے ماحول میں مفید ہو سکتا ہے جہاں کئی Proxmox نوڈس ایک جیسے وسائل کا اشتراک کرتے ہیں۔ ڈیٹا کو اکٹھا کرنا سسٹم کی صحت کے بارے میں زیادہ جامع نظریہ کی اجازت دیتا ہے، جس سے کم کارکردگی والے نوڈس کی نشاندہی کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ جب Grafana جیسے تھرڈ پارٹی ٹولز کے ساتھ ضم کرنے کی Zabbix کی صلاحیت کے ساتھ مل کر، یہ حل پیچیدہ انفراسٹرکچر کی مؤثر طریقے سے نگرانی کے لیے ایک مضبوط فریم ورک بناتے ہیں۔