VMware¶

VMware는 클러스터 상태, 호스트 상태, VM 상태 등의 지표를 보여줍니다

구성¶

준비 사항¶

VMware에 접근할 수 있는 내부망 머신 1대에 Datakit과 Python 3+ 환경이 설치되어 있어야 합니다
다음 의존성 라이브러리가 필요합니다:
- requests
- pyvmomi == 7.0
- openssl == 1.1.1w

주의: 서로 다른 패키지 버전을 사용하면 패키지 충돌 문제가 발생할 수 있습니다

배포 절차¶

Datakit의 python.d 수집기를 활성화하고, DataKit 설치 디렉터리의 conf.d/pythond 디렉터리로 들어가서 pythond.conf.sample을 복사한 뒤 pythond.conf로 이름을 변경합니다. 예시는 다음과 같습니다:

# {"version": "1.16.0", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.pythond]]
  # Python input name
  name = 'some-python-inputs'  # required

  # Python 실행용 시스템 환경 변수
  #envs = ['LD_LIBRARY_PATH=/path/to/lib:$LD_LIBRARY_PATH',]

  # Python path(recomment abstract Python path)
  cmd = "/root/anaconda3/envs/py3.9/bin/python" # required. python3 is recommended.

  # Python scripts relative path
  dirs = ["vm"]

주의: 여기서 cmd는 Python 스크립트를 실행할 자신의 Python 환경 경로로 변경해야 하며, dirs는 스크립트가 저장된 디렉터리입니다

datakit/python.d 디렉터리 아래에 "Python 패키지명"으로 된 디렉터리를 만들고, 그 디렉터리 아래에 Python 스크립트(.py)를 생성합니다. 패키지명 vm을 예로 들면 경로 구조는 다음과 같습니다. 여기서 demo.py는 Python 스크립트이며, Python 스크립트 파일명은 임의로 지정할 수 있습니다:
```
datakit
   └── python.d
       ├── vm
       │   ├── vm.py
```
vm.py 스크립트를 작성하고, 아래 예제 스크립트를 넣은 뒤 vcenter_host, vcenter_port, vcenter_user, vcenter_password에 VMware를 수집할 호스트, 포트 및 사용자 정보를 입력합니다.

Python 스크립트 예제
```
                                                                                                                             <                    < <                
```
id="__codelineno-2-1" name="__codelineno-2-1">from datakit_framework import DataKitFramework class="kn">from pyVim.connect import SmartConnect, Disconnect class="kn">import requests class="kn">from pyVmomi import vim class="kn">import ssl class="kn">import datetime class="kn">import time class="k">class vm(DataKitFramework): name = "vm" interval = 10 def run(self): print("vm") s = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLSv1) s.verify_mode = ssl.CERT_NONE datakit_url_object = 'http://0.0.0.0:9529/v1/write/custom_object' datakit_url_metric = 'http://0.0.0.0:9529/v1/write/metric' vcenter_host = "10.200.14.20" vcenter_port = 443 vcenter_user = "reader@zy.ops" vcenter_password = "Zhuyun@0906" # 데이터는 JSON 방식으로 Datakit에 보고되므로 POST 요청에 헤더를 추가해야 합니다 header = { "Content-Type": "application/json" } # 데이터 보고 dk_object = [] dk_metric = [] # vCenter Server에 연결 c = SmartConnect(host=vcenter_host, user=vcenter_user, pwd=vcenter_password, port=vcenter_port, sslContext=s) content = c.RetrieveContent() container = content.rootFolder # 탐색 시작 지점 viewType = [vim.HostSystem, vim.VirtualMachine] # 찾을 객체 유형 recursive = True # 재귀적으로 탐색할지 여부 # vCenter 수 및 상세 정보 가져오기 vcenter_data = content.rootFolder.childEntity print("vCenter 수: ", len(vcenter_data)) for i in vcenter_data: dk_metric.append({ "measurement": "vmware", "tags": { "vcenter_name": str(i) }, "fields": { "vcenter_total": int(len(vcenter_data)) }, "time": int(time.time()) }) # datastore 수 및 상세 정보 가져오기 datastores = content.rootFolder.childEntity[0].datastore for ds in datastores: dk_metric.append({ "measurement": "vmware", "tags": { "vcenter_datastore_name": str(ds.name) }, "fields": { "vcenter_datastore_total_capacity": int(ds.summary.capacity), "vcenter_datastore_total_free_space": int(ds.summary.freeSpace), "vcenter_datastore_utilization_rate": int((ds.summary.capacity - ds.summary.freeSpace) / ds.summary.capacity), "vcenter_datastore_total": int(len(datastores)) }, "time": int(time.time()) }) containerView = content.viewManager.CreateContainerView(container, viewType, recursive) children = containerView.view print("클러스터 수: ", len(children)) for child in children: if isinstance(child, vim.HostSystem): boot_time = child.runtime.bootTime print("datae", datetime.datetime.now(boot_time.tzinfo) - boot_time) print("date2", int((datetime.datetime.now(boot_time.tzinfo) - boot_time).total_seconds())) dk_object.append({ "measurement": "vmware_esxi", "tags": { "name": str(child.name), "model": str(child.hardware.systemInfo.model), "vendor": str(child.hardware.systemInfo.vendor), "uptime": str((datetime.datetime.now(boot_time.tzinfo) - boot_time)) }, "fields": { "cpu_cores": str(child.hardware.cpuInfo.numCpuCores), "memory": str(child.hardware.memorySize) }, "time": int(time.time()) }) dk_metric.append({ "measurement": "vmware", "tags": { "esxi_name": str(child.name), "esxi_model": str(child.hardware.systemInfo.model), "esxi_vendor": str(child.hardware.systemInfo.vendor) }, "fields": { "cpu_cores": int(child.hardware.cpuInfo.numCpuCores), "memory": int(child.hardware.memorySize), "cpu_usage": int(child.summary.quickStats.overallCpuUsage), "mem_usage": int(child.summary.quickStats.overallMemoryUsage), "mem_utilization_rate": int(child.summary.quickStats.overallMemoryUsage / child.hardware.memorySize), "uptime": int((datetime.datetime.now(boot_time.tzinfo) - boot_time).total_seconds()) }, "time": int(time.time()) }) elif isinstance(child, vim.VirtualMachine): if child.runtime.powerState == 'poweredOn': # 켜진 VM만 출력 boot_time = child.runtime.bootTime dk_object.append({ "measurement": "vmware_vm", "tags": { "name": str(child.name), "host_name": str(child.guest.hostName), "guest_os": str(child.config.guestFullName), "ip_address": str(child.guest.ipAddress), "uptime": str((datetime.datetime.now(boot_time.tzinfo) - boot_time)) }, "fields": { "cpu_cores": str(child.config.hardware.numCPU), "memory": str(child.config.hardware.memoryMB) }, "time": int(time.time()) /a> }) dk_metric.append({ "measurement": "vmware", "tags": { "vm_name": str(child.name), "vm_host_name": str(child.guest.hostName), "vm_ip_address": str(child.guest.ipAddress) }, "fields": { "cpu_cores": int(child.config.hardware.numCPU), "memory": int(child.config.hardware.memoryMB), "cpu_usage": int(child.summary.quickStats.overallCpuUsage), "mem_usage": int(child.summary.quickStats.guestMemoryUsage), "mem_utilization_rate": int(child.summary.quickStats.guestMemoryUsage / child.config.hardware.memoryMB), "disk_usage": int(child.summary.storage.committed), "uptime": int((datetime.datetime.now(boot_time.tzinfo) - boot_time).total_seconds()) }, "time": int(time.time()) }) /a> /a> containerView.Destroy() # response_object = requests.post(datakit_url_object, headers=header, json=dk_object) # response_metric = requests.post(datakit_url_metric, headers=header, json=dk_metric) in_data = { 'CO': dk_object, 'input': 'vmware_esxi,vmware_vm' } self.report(in_data) in_data2 = { 'M': dk_metric, 'input': 'vmware' } self.report(in_data2) Disconnect(c) print("--------------성공---------------")
DataKit을 재시작합니다:
```
sudo datakit service -R
```

지표¶

VMware 모니터링을 구성하면 기본 지표 집합은 다음과 같습니다

지표	지표명	단위
`vcenter_total`	센터 수	개
`vcenter_datastore_total_capacity`	센터 디스크 총 용량	B
`vcenter_datastore_total_free_space`	센터 디스크 남은 용량	B
`vcenter_datastore_total`	센터 디스크 개수	개
`cpu_cores`	CPU 코어 수	개
`memory`	메모리 크기	MB
`cpu_usage`	CPU 사용량	MHz
`mem_usage`	메모리 사용량	MB
`uptime`	가동 시간	초
`disk_usage`	디스크 사용량	B

객체¶

"measurement": "vmware_esxi",
            "tags": {
                "name":  "10.200.14.10",
                "model": "PowerEdge R740",
                "vendor": "Dell Inc.",
                "uptime": "120 days, 6:04:50.399418"
            },
            "fields": {
                "cpu_cores": "20",
                "memory": "410686889984"
            }

"measurement": "vmware_vm",
                "tags": {
                    "name":  "fanjun-test",
                    "host_name": "zy-infra-sh-vm-fanjun",
                    "guest_os": "CentOS 7 (64-bit)",
                    "ip_address": "10.200.14.178",
                    "uptime": "104 days, 5:02:26.586303"
                },
                "fields": {
                    "cpu_cores":  "2",
                    "memory": "4096"
                }

일부 필드 설명은 다음과 같습니다:

필드	타입	설명
`name`	String	호스트명
`model`	String	하드웨어 모델.
`vendor`	String	하드웨어 공급업체
`uptime`	String	가동 시간
`guest_os`	String	가상 머신 버전.
`ip_address`	String	가상 머신의 IP 주소.
`cpu_cores`	String	CPU 코어 수.
`memory`	String	메모리 크기（ Byte）。

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