Openstack ceilometer主要用于监控虚拟机、服务(glance、image、network等)和事件。虚拟机的监控项主要包含CPU、磁盘、网络、instance。本文在现有监控项的基础上,介绍怎样添加新的监控项目。

一、Ceilometer框架结构

Ceilometer监控通过在计算节点部署Compute服务。轮询其计算节点上的instance。获取各自的CPU、网络、磁盘等监控信息,发送到RabbitMQ。Collector服务负责接收信息进行持久化存储。具体框架例如以下图所看到的(点击查看大图)。

本文主要介绍instance的监控。获取instance的监控数据发送到message队列。instance的监控数据的获取主要通过Compute服务以pollster方式轮询各虚拟机。Compute服务类图例如以下(点击查看大图)。

通过该类图可知,新增项目须要继承ComputePollster类,并实现get_samples方法。最后通过配置就可以。获取到新的监控项数据。

因为。现有的Ceilometer没有对内存的实时监控,本文以内存为例。具体介绍添加新的监控项的流程。

二、新增虚拟机监控项

现有虚拟机的监控项目,没有对内存的监控。

本文以内存为例。介绍添加内存监控模块的方法,添加内存监控方法比較简单。主要在compute端添加获取数据的方式,然后改动配置文件,就可以将数据持久化数据库中。

具体过程例如以下:

1、在 ceilometer/ceilometer/compute/pollsters文件夹下新建文件mem.py(名字自己定义)。在该文件下定义MEMPollster类并实现get_samples方法:

class MEMPollster(plugin.ComputePollster):
    def get_samples(self, manager, cache, instance):

2、get_samples中获取内存数据的方式,可參考CPU获取数据的架构,在ceilometer/ceilometer/compute/virt/inspector.py 中定义返回数据的格式:

MEMStats = collections.namedtuple('MEMStats', ['total', 'free'])

获取内存方式多样,本文採用读取proc文件获取instance所在进程占用的内存大小。有时获取的数据比instance最大内存大。所以该方式对windows系统的虚机有一定的误差。仅作为演示样例參考。

方法定义例如以下:

def inspect_mems(self, instance_name):

获取数据后,按sample数据结构返回就可以。

3、设计完上述获取数据的方式后。并不能轮询到内存数据,还须要改动一些设置文件。

首先。改动ceilometer/setup.cfg文件,在该文件ceilometer.poll.compute下,添加

mem = ceilometer.compute.pollsters.mem:MEMPollster

其次。因为包冲突的问题。将ceilometer安装在隔离环境中,所以source隔离环境,又一次安装ceilometer,以上配置才干生效。

运行 python setup.py develop 命令就可以。

4、重新启动ceilometer服务,进入mongodb的ceilometer数据库就可以在meter表中查看mem的监控数据。

监控的一些实现,能够做一下:https://github.com/kevinjs/procagent

http://blog.csdn.net/dysj4099/article/details/18255393

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