不知道，是不是所有的公司都会非常勤劳每个星期统计公司IDC的负载情况。如果有这方面需求，这个工作基本都是通过cacti或者centreon等等监控平台，手动选择特定时间特定服务的使用情况，如负载和内存等。最近有个需求，是要统计一天6个时间段的网络流量最大值和最小值，并登记入册。一般方法又是登陆监控平台，然后选择特定时间出图，然后再进行统计。这个方法，我真想说弱爆了，而我之前就一直重复着这样的工作。这次我打算利用自己不太娴熟的django、python、rrdtool、highcharts、jquery等来简化这一过程。
整个过程：
1.使用rrdtool xport工具，将流量数据导出成xml格式
2.django views视图来返回xml
3.前端通过jquery 来解析xml 生成6个时间段的监控值数组和一个时间数组
4.有了这个6个数组，计算出最大值和最小值，塞到表格里就可以了
5.有个表格，那么再根据表格使用highcharts进行出图。
效果图：
相关代码分享：
1.一个button
<button onclick="parsexml(‘/time/1/‘)" class="btn btn-primary" >1 day ago</button>
2.parsexml 解析函数：
function parsexml(xml){
$.ajax({
type:‘GET‘,
url:xml,
dataType:‘xml‘,//注意处理信息的类型为xml,默认为html
success:function(docxml){
var value0 = parseInt($(docxml).find(‘v‘).first().text());
var timearray = new Array();
var valuearray = new Array();
$(docxml).find(‘row‘).each(function(){
var time = parseFloat($(this).children(‘t‘).text());
var value = parseFloat($(this).children(‘v‘).text());
timearray.push(time)
valuearray.push(value)
});//end each
var starttime = getLocalTime(timearray[0]);
var endtime = getLocalTime(timearray[1439]);
var value10 = valuearray.slice(0,600);
var value12 = valuearray.slice(600,720);
var value14 = valuearray.slice(720,840);
var value19 = valuearray.slice(840,1140);
var value21 = valuearray.slice(1140,1260);
var value24 = valuearray.slice(1260,1440);
$("#10max").text(value10.max());
$("#10min").text(value10.min());
$("#12max").text(value12.max());
$("#12min").text(value12.min());
$("#14max").text(value14.max());
$("#14min").text(value14.min());
$("#19max").text(value19.max());
$("#19min").text(value19.min());
$("#21max").text(value21.max());
$("#21min").text(value21.min());
$("#24max").text(value24.max());
$("#24min").text(value24.min());
loadchart(starttime,endtime);
} // end of success
}); // end of ajax
} // end of parsexml3.highcharts 生成图片函数：
function loadchart(starttime,endtime){
$(document).ready(function(){
$(‘#TrafficHighChart‘).highcharts({
data: {
table: document.getElementById(‘datatable‘)
},
chart: {
type: ‘column‘
},
title: {
text: ‘From ‘ + starttime + ‘ To ‘ + endtime
},
yAxis: {
allowDecimals: false,
title: {
text: ‘IDC Traffic‘
}
},
tooltip: {
formatter: function() {
return ‘<b>‘+ this.series.name +‘</b><br>‘+
this.y;
}
}
}); //end of highcharts
});//end of documentready
} //end of loadchart4.计算数组最大值最小值函数：
Array.prototype.min = function() {
var min = this[0];
var len = this.length;
for (var i = 1; i < len; i++){
if (this[i] < min){
min = this[i];
}
}
min = (min/1048576).toFixed(2);
return min;
}
Array.prototype.max = function() {
var max = this[0];
var len = this.length;
for (var i = 1; i < len; i++){
if (this[i] > max) {
max = this[i];
}
}
max = (max/1048576).toFixed(2)
return max;
}
function parsexml(xml){
$.ajax({
type:‘GET‘,
url:xml,
dataType:‘xml‘,//注意处理信息的类型为xml,默认为html
}
}
max = (max/1048576).toFixed(2)
return max;5.表格格式：
<table id="datatable" style="margin-left:20px;" class = "table table-bordered table-striped"> <thead> <tr> <th>Time Range</th> <th>max(Mb/s)</th> <th>min(Mb/s)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <th>00:00-10:00</th> <td id = "10max"></td> <td id = "10min"></td> </tr> <tr> <th>10:00-12:00</th> <td id = "12max"></td> <td id = "12min"></td> </tr> <tr> <th>12:00-14:00</th> <td id = "14max"></td> <td id = "14min"></td> </tr> <tr> <th>14:00-19:00</th> <td id = "19max"></td> <td id = "19min"></td> </tr> <tr> <th>19:00-21:00</th> <td id = "21max"></td> <td id = "21min"></td> </tr> <tr> <th>21:00-24:00</th> <td id = "24max"></td> <td id = "24min"></td> </tr> </tbody> </table>
6.highchart<div>
<div id="TrafficHighChart" style="min-width:700px;height:400px"></div>
7.django views:
rrd这个rrdtool的数据库文件名称，自己想办法找到。
def trfrrdxport(request,offset): try: offset = int(offset) except ValueError: raise Http404() rrd = ‘/var/lib/centreon/metrics/711.rrd‘ start = int(time.mktime((datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = offset)).timetuple())) end = int(time.mktime((datetime.date.today() - datetime.timedelta(days = offset - 1)).timetuple())) step = ‘60‘ legend = ‘IDC_Traffic‘ xport = rrdxport(rrd,start,end,step,legend) return HttpResponse(xport)
8.django urls:
(r‘^time/(\d)/$‘,trfrrdxport),
9.rrdxport()xml导出函数：
def rrdxport(rrd,start,end,step,legend): s = paramiko.SSHClient() s.load_system_host_keys() s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) try: pkey_file=‘/home/tadu/.ssh/id_rsa‘ key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pkey_file) s.connect(‘xxx.xxx.xxx.xxx‘,22,‘root‘,pkey=key,timeout=5) cmd = "/usr/bin/rrdtool xport --start %s --end %s DEF:value1=%s:traffic_out:AVERAGE:step=%s XPORT:value1:‘%s‘" % (start,end,rrd,step,legend) stdin,stdout,stderr = s.exec_command(cmd) return stdout.read() except Exception,e: return e
备注：这个函数我是通过ssh到监控机上获取的。
这只是一种通过rrdtool数据进行前端分析展现的方法，我通过这个例子来证明其可能性，如果想要分析100台服务器每周的内存使用平均值，然后绘制到一张图里，来看top10数据。这种方法也是可以实现的。
2014年7月17号，今天是个特殊的日子，之前的文章全部清空了。用这篇文章做个纪念，希望一切都好！
本文出自 “dreaming,zhonglin” 博客，请务必保留此出处http://gaozhonglin.blog.51cto.com/801285/1439399
结合centreon监控平台，对rrdtool的数据进行二次分析highchart展现,布布扣,bubuko.com
结合centreon监控平台，对rrdtool的数据进行二次分析highchart展现
原文：http://gaozhonglin.blog.51cto.com/801285/1439399