• 探索Zabbix API(三):导出主机组资源使用率
    探索Zabbix API:企业监控管理工具
    探索Zabbix API(二):导出主机组及主机信息

    今天我们来讲一下探索zabbixAPI的最后一章,结合前两章的内容,导出指定主机组的资源使用情况。

    01
    使用场景
    通过该脚本,系统管理员和运维团队可以定期分析系统中特定主机组的性能数据,包括主机的基本信息和 CPU 使用率。这有助于识别系统中的性能瓶颈、监测系统资源的使用情况,并及时采取措施进行优化。

     

    02
    导出数据的方法介绍
    1.时间函数,用途取监控时间范围
    x = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(hours=12)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    y = (datetime.datetime.now()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    z = (time.strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S'))def timestamp(x, y):
        p = time.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        starttime = str(int(time.mktime(p)))
        q = time.strptime(y, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        endtime = str(int(time.mktime(q)))
        return starttime, endtime
    函数解析:
    x: 表示当前时间减去 12 小时的时间,以字符串形式表示。这一时间字符串的格式为 “%Y-%m-%d %H:%M:%S”,即年-月-日 时:分:秒。
    y: 表示当前时间,以字符串形式表示,同样使用 “%Y-%m-%d %H:%M:%S” 格式。
    z: 使用 time.strftime 函数获取当前时间的字符串表示,格式为 “%Y-%m-%d %H-%M-%S”,即年-月-日 时-分-秒。
    timestamp函数首先使用 time.strptime 函数将时间字符串转换为结构化的时间元组。然后,通过 time.mktime 函数将时间元组转换为时间戳,并使用 str 函数将时间戳转换为字符串。
    2.获取指定监控项的ID
    Cpu_load="system.cpu.util[]"
    def get_cpu_utilization(host_id, auth):
        data = {
            "jsonrpc": "2.0",
            "method": "item.get",
            "params": {
                "output": "extend",
                "hostids": host_id,
                "search": {
                    "key_": Cpu_load  
                },
                "sortfield": "name"
            },
            "auth": auth,
            "id": 1
        }
        response = requests.post(url=ApiUrl, headers=header, json=data)
        result = json.loads(response.content)
        items = result["result"]
    函数解析:
    函数首先获取与主机关联的监控项,然后从中找到 CPU 使用率相关的监控项。
    Cpu_load:表示要获取的主机监控项的key值(可以在对应主机的监控项中查看,这里选的是CPU使用率)
    get_cpu_utilization(host_id, auth): 这个函数用于获取指定主机的 CPU 使用率。它首先通过 Zabbix API 中的 item.get 方法获取主机的监控项列表,然后从中找到与 CPU 使用率相关的监控项,并获取其历史数据。最终,返回一个包含 CPU 使用率历史数据的列表。
    host_id: 主机的ID,表示要获取 CPU 使用率的主机。
    auth: 认证令牌,用于通过 Zabbix API 进行身份验证。
    3.获取历史数据函数
    def get_item_history(item_id, auth):
        data = {
            "jsonrpc": "2.0",
            "method": "history.get",
            "params": {
                "output": "extend",
                "itemids": item_id,
                "history": 0,  # 0代表数值型数据
                "sortfield": "clock",
                "sortorder": "DESC",
                "limit": 1
            },
            "auth": auth,
            "id": 1
        }
        response = requests.post(url=ApiUrl, headers=header, json=data)
        result = json.loads(response.content)
        history_data = result["result"]
        return history_data
    函数解析:
    函数通过 Zabbix API 发送请求,拿到历史数据,然后将其返回供后续使用。
    get_item_history(item_id, auth): 这个函数用于获取指定监控项(item)的历史数据。它构建了一个 JSON-RPC 请求,其中包括监控项的 item_id,并通过 Zabbix API 中的 history.get 方法获取历史数据。该函数返回一个包含历史数据的列表。
    item_id: 监控项的ID,表示要获取历史数据的监控项。
    4.获取主机信息喝资源使用率并导入以主机组名命名的CSV文件中
    def export_host_info(token, start, end, group_names, group_name_num2):
        filename = f'{group_name_num2}.csv'
        with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["Group", "Hostname", "IP", "CPU使用率"])
            writer.writeheader()
            for group in group_names:
                if group['name'] == group_name_num2:
                    group_id = group['groupid']
                    group_name = group['name']
                    hosts = get_hosts_in_group(group_id, token)
                    for host in hosts:
                        hostname = host['name']
                        ip = host['interfaces'][0]['ip']
                        cpu_utilization = get_cpu_utilization(host['hostid'], token)
                        cpu_value = cpu_utilization[0]['value'] if cpu_utilization else "N/A"
                        writer.writerow({"Group": group_name, "Hostname": hostname, "IP": ip, "CPU使用率": cpu_value})

    函数解析:

    filename: 通过使用用户选择的主机组名(group_name_num2)作为文件名的一部分创建 CSV 文件的名称。打开 CSV 文件,并使用 csv.DictWriter 对象创建一个 CSV 写入器,定义了列名为 [“Group”, “Hostname”, “IP”, “CPU使用率”]。
    写入 CSV 文件的表头行。遍历主机组信息,找到用户选择的主机(group_name_num2)。获取该主机组内的所有主机信息,遍历每个主机。对于每个主机,获取主机名(hostname)、IP地址(ip)和对应的 CPU 使用率(cpu_value)。
    将这些信息写入主机组命名的 CSV 文件。
    5.打印所有主机组名,根据用户输入模糊匹配列表输出,供用户参考输入。根据用户的输入获取准确的主机组名
    def get_zabbix_data():
        token = get_token()
        start, end = timestamp(x, y)
        # Get and display the list of host groups
        host_group_list = []
        group_names = get_group_name(token)
        for index, group in enumerate(group_names, start=1):
            host_group_list.append(f"{index}.{group['name']}")
        print(host_group_list)
        # User input and selection
        group_name = input("请输入zabbix主机组名称: ")
        result = fuzzy_match_list(group_name, host_group_list)
        print(result)
        group_name_num = input("请输入要查询的主机组序号: ")
        # Get user-selected host group information
        group_name_num1 = host_group_list[int(group_name_num) - 1]
        group_name_num2 = group_name_num1.split(".")[1]
        print(group_name_num2)
        return token, start, end, group_names, group_name_num2
        
    #调用 get_zabbix_data 函数获取认证令牌、时间范围、主机组列表和用户选择的主机组名。
    token, start, end, group_names, group_name_num2 = get_zabbix_data()
    #调用 export_host_info 函数,将获取的信息写入 CSV 文件。
    export_host_info(token, start, end, group_names, group_name_num2)
    函数解析:
    调用 get_token 获取 Zabbix API 的认证令牌 token。
    1. 调用 timestamp(x, y) 获取时间范围的起始时间戳 start 和结束时间戳 end。
    1. 获取并输出主机组列表,用户输入所需的主机组名称。
    1. 使用 fuzzy_match_list 函数对用户输入的主机组名称进行模糊匹配,输出匹配结果。
    用户输入要查询的主机组序号,计算用户想要的主机组的序号(group_name_num1),然后裁剪掉序号前面的部分得到用户选择的主机组名(group_name_num2)。
    最后使用两段代码完成调用。
    token, start, end, group_names, group_name_num2 = get_zabbix_data()
    export_host_info(token, start, end, group_names, group_name_num2)

    03
    结论
    文章描写了 Zabbix API 的脚本通过与用户交互,动态获取 Zabbix 中主机组的信息,对用户选择的特定主机组,获取该主机组内主机的基本信息以及 CPU 使用率,并将这些信息导出到 CSV 文件中。通过 Zabbix 的认证令牌,以及时间范围的设置,使得用户可以根据自己的需求灵活地查询和导出监控数据。从而更好地了解和管理系统的性能。通过三篇文章,我们简单介绍了如何使用zabbixAPI从添加主机到导出资源信息的过程。在以后的工作中,可以通过这些方法,对脚本进行进一步的优化和扩展,例如添加异常处理、更详细的日志记录、支持更多的导出格式等功能。还能根据具体的使用场景,进一步定制化脚本,以满足更广泛的需求。

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