Python 自动化: eip、cen监控数据对接到 grafana

科技

2023-11-15 00:11

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概览

日常运维中，我们有时需要关注阿里云中 EIP 和 CEN 的监控数据，如果每次登录到平台查看，不太方便。

可以通过 API 获取监控数据，并输入到 influxDB，然后再到 Grafana 中展示，以便进行实施监控和可视化。

第一步：准备工作

在开始之前，我们需要确保已经完成以下准备工作

准备阿里云的EIP和CEN实例

这一步省略

了解如何获取EIP和CEN数据

了解如何获取 EIP 和 CEN 数据

我的方式是 EIP 通过 EIP 产品的 API 获取的，调试链接如下

https://next.api.aliyun.com/api/Vpc/2016-04-28/DescribeEipMonitorData?params={"RegionId":"cn-hangzhou"}

输入 RegionId 和 AllocationId 等必选信息后，复制平台生成的代码，进行更改，下文会介绍如何更改

CEN 的监控数据未找到具体的 API，但可以通过云监控的数据获取，也是很方便的，链接如下

https://api.aliyun.com/api/Cms/2019-01-01/DescribeMetricData

获取 CEN 的具体数据时，可以通过 https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_cen/cen_tr?spm=a2c4g.11186623.0.0.252476ab1Ldq0T 得到

实际上，EIP 的数据也可以通过云监控获取

安装Python和所需的依赖库

下面示例的版本是截止发文时间最新版本，实际使用时，可以登录到上面的阿里云开放平台查看最新的版本

pip install alibabacloud_vpc20160428==5.1.0pip install alibabacloud_cms20190101==2.0.11

安装InfluxDB，并进行初始化配置

1. 为方便使用，我这里是使用 Docker 运行的 Influxdb

cd /data/influxdb
# 生成初始的配置文件docker run --rm influxdb:2.7.1 influxd print-config > config.yml
# 启动容器docker run --name influxdb -d -p 8086:8086 --volume `pwd`/influxdb2:/var/lib/influxdb2 --volume `pwd`/config.yml:/etc/influxdb2/config.yml influxdb:2.7.1

2. 安装完成后，可通过 http://ip:8086 登录到 Influxdb

3. 创建 bucket

只需要创建一个 bucket 就可以了，bucket 类似 MySQL 的 database

4. 获取 API Token，在 Python 插入数据时会用到

安装Grafana，并进行基本的配置

省略

第二步：获取API访问凭证

为了能够通过API访问阿里云的 EIP 和 CEN 数据，我们需要获取访问凭证。具体步骤如下

登录阿里云控制台
创建 RAM 用户并分配相应的权限
获取 RAM 用户的 Access Key ID 和 Access Key Secret

第三步：编写Python脚本

使用Python编写脚本来获取 EIP 和 CEN 的监控数据，并将其存储到 InfluxDB 中

本文仅展示部分代码，如需完整的代码，请联系本公众号获取~

调整从阿里云复制的示例代码

1. 修改构造函数，可以传如 access_key_id 和 access_key_secret

def __init__(self, access_key_id: str=access_key_id, access_key_secret: str=access_key_secret):        self.access_key_id = access_key_id        self.access_key_secret = access_key_secret

2. 修改获取 eip 数据的函数

def get_eip_monitor_data(self, region_id, allocation_id, start_time: str, end_time: str):        '''        参考文档:        https://api.aliyun.com/api/Vpc/2016-04-28/DescribeEipMonitorData?params={%22RegionId%22:%22cn-hangzhou%22}
        Args:            region_id (_type_): _description_            allocation_id (_type_): _description_            start_time (str): utc时间            end_time (_type_): utc时间
        Yields:            _type_: _description_            eip_tx: 流出的流量。单位: Byte            eip_rx: 流入的流量。单位: Byte        '''        # 请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。        # 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例使用环境变量获取 AccessKey 的方式进行调用，仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html        client = self.create_client(endpoint=f'vpc.{region_id}.aliyuncs.com', access_key_id=self.access_key_id, access_key_secret=self.access_key_secret)        describe_eip_monitor_data_request = vpc_20160428_models.DescribeEipMonitorDataRequest(            region_id=region_id,            allocation_id=allocation_id,            start_time=start_time,            end_time=end_time        )        log.debug(msg=describe_eip_monitor_data_request)        runtime = util_models.RuntimeOptions()        log.debug(msg=runtime)        try:            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值            results = client.describe_eip_monitor_data_with_options(describe_eip_monitor_data_request, runtime).body.eip_monitor_datas.eip_monitor_data            for result in results:                yield result
        except Exception as error:            log.error(msg=error)            return UtilClient.assert_as_string(error.message)

3. 修改获取 cen 数据的函数

def get_cen_monitor_data(self, namespace, metric_name, start_time: str, end_time: str):        # 请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。        # 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例使用环境变量获取 AccessKey 的方式进行调用，仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html        client = self.create_client(access_key_id=self.access_key_id, access_key_secret=self.access_key_secret)        describe_metric_list_request = cms_20190101_models.DescribeMetricListRequest(            namespace=namespace,            metric_name=metric_name,            start_time=start_time,            end_time=end_time,        )        runtime = util_models.RuntimeOptions()        try:            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值            return client.describe_metric_list_with_options(describe_metric_list_request, runtime).body.datapoints
        except Exception as error:            # 如有需要，请打印 error            UtilClient.assert_as_string(error.message)

编写InfluxDB相关的代码

将 InfluxDB 的写入代码独立出来可以方便后续其他业务的调用

下面的代码在获取 token 时，使用了 1password，可视情况进行修改，例如通过环境变量的方式获取 Token

#!/usr/bin/env python3

import influxdb_client, timeimport datetimefrom influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecisionfrom influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUSfrom modules.onepassword import OnePassword
my1p = OnePassword()

class InfluxClient:    token = my1p.get_item_by_title(title='my_influxdb')['api']    def __init__(self, url: str='http://10.1.1.1:8086', org: str='tyun', token: str=token):        self.url = url        self.org = org        self.token = token        def create_client(self):        return influxdb_client.InfluxDBClient(url=self.url, token=self.token, org=self.org)
    def write_aliyun_eip(self, bucket: str='example', table_name: str='test1', location: str=None, eip_tx: int=None, eip_rx: int=None, time_stamp: str=None):        write_api = self.create_client().write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
        point = (            Point(table_name)            .tag("location", location)            .field("eip_tx", eip_tx)            .field("eip_rx", eip_rx)            .time(time_stamp)        )        write_api.write(bucket=bucket, org=self.org, record=point)
    def write_cen(self, bucket: str='example', table_name: str='test1', location: str=None, tr_instance_id: str=None, value: int=None, time_stamp: str=None):        write_api = self.create_client().write_api(write_options=SYNCHRONOUS)        point = (            Point(table_name)            .tag("location", location)            .tag("tr_instance_id", tr_instance_id)            .field("value", value)            .time(time_stamp)        )        write_api.write(bucket=bucket, org=self.org, record=point)



def main():    influx_client = InfluxClient()     for i in range(5):        influx_client.write_data(bucket='example', table_name='test1', location='hangzhou', EipBandwidth=i, EipFlow=i)        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':    main()

编写主程序

1. 获取 eip 并插入到 influxdb

#!/usr/bin/env python3
from collections import namedtuplefrom modules.aliyun.eip import Eipfrom modules.database.influxdb.write import InfluxClientfrom modules.tools.my_time import MyDatetime as my_time
eip = Eip()influx_client = InfluxClient()
def insert_data(region_id, location, table_name, allocation_id, start_time, end_time):    '''    _summary_
    Args:        region_id (_type_): _description_        location (_type_): _description_        table_name (_type_): _description_        allocation_id (_type_): _description_        start_time (_type_): _description_        interval (int, optional): 取值的范围, 默认是5.    '''
    eip_datas = eip.get_eip_monitor_data(region_id=region_id, allocation_id=allocation_id, start_time=start_time, end_time=end_time)    for eip_data in eip_datas:        # print(eip_data)        influx_client.write_aliyun_eip(bucket='example',                                       table_name=table_name,                                       location=location,                                       eip_rx=eip_data.eip_rx,                                       eip_tx=eip_data.eip_tx,                                       time_stamp=eip_data.time_stamp)
Instance = namedtuple('Instance', ['region_id', 'allocation_id', 'bandwidth', 'env'])
hangzhou = Instance(region_id='hangzhou', allocation_id='eip-xxxxxxxxx', bandwidth='100m', env='prod')

eip_site_list = [hangzhou]
for eip_site in eip_site_list:    insert_data(region_id=f'cn-{eip_site.region_id}',                 location=f'cn-{eip_site.region_id}',                table_name='eip',                allocation_id=eip_site.allocation_id,                start_time=my_time.get_utc_now_str_offset(offset=-60*10),                end_time=my_time.get_utc_now_str()                )

‍‍‍

2. 获取 cen 数据并插入到 influxdb

#!/usr/bin/env python3
import astfrom modules.aliyun.metrics import Metricsfrom modules.database.influxdb.write import InfluxClientfrom modules.tools.my_time import MyDatetime as my_timefrom modules.logger.client import LogClient

metrics = Metrics()influx_client = InfluxClient()log = LogClient(app='example_traffic')

def tr_instance_id_to_location(tr_instance_id):    if tr_instance_id == 'tr-xxxxxxxxxxxxx':        location = 'hangzhou'        bandwidth = '20m'    else:        location = 'none'    return location, bandwidth

metric_names = ['AttachmentOutRate', 'AttachmentInRate']

for metric_name in metric_names:    results = metrics.get_cen_monitor_data(namespace='acs_cen',                                            metric_name=metric_name,                                            start_time=my_time.get_utc_now_str_offset(offset=-60*10),                                           end_time=my_time.get_utc_now_str())    log.debug(msg=results)
    for result in ast.literal_eval(results):        result['metric_name'] = metric_name        trInstanceId = result['trInstanceId']        result['location'] = tr_instance_id_to_location(tr_instance_id=trInstanceId)[0]        result['bandwidth'] = tr_instance_id_to_location(tr_instance_id=trInstanceId)[1]                log.info(msg=metric_name + ' ' + my_time.timestamp_to_str(timestamp=result['timestamp']) + ' ' + ' ' + result['location'] + ' ' + str(result['Value']))
        influx_client.write_cen(bucket='example',                                 table_name=metric_name,                                 location=result['location'],                                tr_instance_id=result['trInstanceId'],                                 value=result['Value'],                                 time_stamp=my_time.timestamp_to_str(timestamp=result['timestamp']))

第四步：配置Grafana

在Grafana中配置 InfluxDB 数据源，并创建相应的仪表盘来展示 EIP 和 CEN 的监控数据。具体步骤如下：

添加 InfluxDB 数据源，并配置连接信息
我用的是 Flux 的查询语言，配置数据源时，需要注意以下事项

数据源名字推荐使用：InfluxDB-Flux，注明是 Flux 类型的数据源
InfluxDB Details 填写 Organization、Token、Default Bucket 即可
不用填写 HTTP 认证

创建仪表盘，配置 eip 和 cen 的查询语句
‍· EIP 接收方向的流量

from(bucket: "example")  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "eip")  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "eip_rx")  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "cn-hangzhou")  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)  |> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value / 8 }))  |> yield(name: "last")

· EIP 发送方向的流量

from(bucket: "example")  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "eip")  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "eip_tx")  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "cn-hangzhou")  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)  |> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value / 8 }))  |> yield(name: "last")

· CEN 发送方向的流量

from(bucket: "example")  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "AttachmentOutRate")  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "hangzhou")  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)  |> yield(name: "last")

· CEN 接收方向流量

from(bucket: "example")  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "AttachmentInRate")  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "hangzhou")  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)  |> yield(name: "last")

eip 和 cen 的数据单位都是 bit/sec(SI)
建议配置 Grafana 面板的 Thresholds
100M为 100000000，配置后会显示一条红线，可以更直观的看到流量的占用情况

总结

通过本文的步骤，我们可以通过API获取阿里云 EIP 和 CEN 的监控数据，将其存储到 InfluxDB，并通过 Grafana 进行实时监控和可视化。这为我们提供了一种自动化的方式来监控和管理阿里云网络资源。

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来源: qq

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