Observação:

Monitore a utilização do disco usando métricas personalizadas do Oracle Cloud Infrastructure

Introdução

Os serviços da plataforma Oracle Observability and Management permitem que os clientes monitorem, analisem e gerenciem aplicativos multicloud e ambientes de infraestrutura. Ele usa métricas para monitorar recursos e alarmes para notificá-lo quando essas métricas atenderem aos acionadores especificados pelo alarme. As métricas são emitidas para o serviço Monitoring como pontos de dados brutos ou pares de timestamp-valor, junto com dimensões e metadados.

As métricas vêm de uma variedade de fontes:

  1. Métricas de recursos postadas automaticamente pelos recursos do Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Por exemplo, CpuUtilization.
  2. Métricas personalizadas publicadas usando a API do Monitoring.

Objetivo

Monitore a utilização do disco usando métricas personalizadas do OCI.

Pré-requisitos

Tarefa 1: Criar o arquivo Python

  1. Crie disk_usage.py na instância de computação na qual a métrica de utilização de disco precisa ser coletada.

    Observação: Use seu editor de texto preferencial com base no sistema operacional.

  2. Copie o script de amostra abaixo para disk_usage.py.

    # This is a sample python script to post disk utilization custom metric to oci monitoring.
# Command: python disk_usage.py
   
import oci,psutil,datetime
from pytz import timezone
   
# initialize service client with OCI python SDK
signer = oci.auth.signers.InstancePrincipalsSecurityTokenSigner()
monitoring_client = oci.monitoring.MonitoringClient(config={}, signer=signer, service_endpoint="https://telemetry-ingestion.ap-mumbai-1.oraclecloud.com")
   
# get disk usage with psutil
disk = psutil.disk_usage('/')
disk_usage=disk.percent
print(disk_usage)
   
times_stamp = datetime.datetime.now(timezone('UTC'))
   
# post custom metric to oci monitoring
# replace "compartment_ocid“ with your compartmet ocid and srv01 with your compute instance
post_metric_data_response = monitoring_client.post_metric_data(
   post_metric_data_details=oci.monitoring.models.PostMetricDataDetails(
      metric_data=[
            oci.monitoring.models.MetricDataDetails(
               namespace="custom_metrics",
               compartment_id="your_compartment_ocid",
               name="disk_usage",
               dimensions={'resourceDisplayName': 'srv01'},
               datapoints=[
                  oci.monitoring.models.Datapoint(
                        timestamp=datetime.datetime.strftime(
                           times_stamp,"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"),
                        value=disk_usage)]
               )]
   )
)
   
# Get the data from response
print(post_metric_data_response.data)

    Observação: Consulte comandos psutil para extrair mais métricas personalizadas.

  3. Adicione permissão de execução ao script usando o comando a seguir.

    chmod +x disk_usage.py

  4. Atualize o ponto final de ingestão de telelemetria de acordo com sua região.

    Observação: Os pontos finais variam de acordo com a operação. Para postar métricas, use os pontos finais de teste de telemetria.

  5. Atualize o namespace de acordo com seu requisito.

    Observação: Para o namespace de métricas, não use um prefixo reservado (oci_ ou oracle_).

  6. Atualize compartment ocid com o ocid do compartimento e srv01 com sua instância de computação.

  7. Adicione mais métricas no script, se necessário, para coletar a mesma instância de computação. Abaixo está um exemplo para coletar espaço livre em disco em GB.

    # get metric details using psutil
disk_free=round(disk.free/1024/1024/1024,2)
print(disk_free)
   
# Add more metric to post if required
post_metric_data_response = monitoring_client.post_metric_data(
      post_metric_data_details=oci.monitoring.models.PostMetricDataDetails(
         metric_data=[
               oci.monitoring.models.MetricDataDetails(
                  namespace="custom_metrics",
                  compartment_id="your_compartment_ocid",
                  name="disk_free",
                  dimensions={'resourceDisplayName': 'srv01'},
                  datapoints=[
                     oci.monitoring.models.Datapoint(
                           timestamp=datetime.datetime.strftime(
                              times_stamp,"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"),
                           value=disk_free)]
                  )]
      )
   )

Tarefa 2: Publicar dados de métrica personalizados

  1. Execute o script manualmente no CLI para validar o sucesso.

    python disk_usage.py

    Output:
27.1
{
"failed_metrics": [],
"failed_metrics_count": 0
}

  2. Programe o script por meio de uma tarefa cron ou de programação para publicar dados com frequência no serviço de monitoramento do OCI.

    • Adicione os detalhes do script no crontab usando crontab -e em uma instância de computação que não é do Windows.

      Observação: as métricas personalizadas podem ser publicadas com tanta frequência, pois a cada segundo intervalo de agregação mínimo e de um minuto. A melhor prática é publicar métrica personalizada a cada intervalo de 1 minuto ou mais.

      # Cron job example with every 1 min execution.  
*/1 * * * * /usr/bin/python3 /home/opc/disk_usage.py

    • Verifique a saída no log cron usando sudo cat /var/log/cron | grep disk.

Tarefa 3: Exibir métrica de utilização de disco usando o explorador de métricas do OCI

  1. Abra o menu de navegação e clique em Observação e Gerenciamento.

  2. Em Monitoramento, clique em Metrics Explorer.

  3. Escolha o compartimento que contém a métrica personalizada que você deseja exibir e clique no nome do namespace de métricas. Por exemplo, custom_metrics.

  4. Em Recursos, clique em Métricas. Selecione nome da métrica, intervalo, nome da dimensão e valor da dimensão.

    explorador de métricas

  5. Clique em Atualizar Gráfico para exibir a métrica personalizada no Metrics Explorer.

Confirmações

Autor - Dipesh Kumar Rathod (Master Principal Arquiteto de Nuvem, Infraestrutura)

Mais Recursos de Aprendizagem

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