Python 自动化：eip、cen监控数据对接到grafana-51CTO.COM

概览

日常运维中，我们有时需要关注阿里云中 EIP 和 CEN 的监控数据，如果每次登录到平台查看，不太方便。

可以通过 API 获取监控数据，并输入到 influxDB，然后再到 Grafana 中展示，以便进行实施监控和可视化。

第一步：准备工作

在开始之前，我们需要确保已经完成以下准备工作

准备阿里云的EIP和CEN实例

这一步省略

了解如何获取EIP和CEN数据

了解如何获取 EIP 和 CEN 数据

我的方式是 EIP 通过 EIP 产品的 API 获取的，调试链接如下

https://next.api.aliyun.com/api/Vpc/2016-04-28/DescribeEipMonitorData?params={"RegionId":"cn-hangzhou"}

输入 RegionId 和 AllocationId 等必选信息后，复制平台生成的代码，进行更改，下文会介绍如何更改

图片

CEN 的监控数据未找到具体的 API，但可以通过云监控的数据获取，也是很方便的，链接如下

https://api.aliyun.com/api/Cms/2019-01-01/DescribeMetricData

获取 CEN 的具体数据时，可以通过 https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_cen/cen_tr?spm=a2c4g.11186623.0.0.252476ab1Ldq0T 得到

实际上，EIP 的数据也可以通过云监控获取

安装Python和所需的依赖库

下面示例的版本是截止发文时间最新版本，实际使用时，可以登录到上面的阿里云开放平台查看最新的版本

pip install alibabacloud_vpc20160428==5.1.0
pip install alibabacloud_cms20190101==2.0.11

安装InfluxDB，并进行初始化配置

1. 为方便使用，我这里是使用 Docker 运行的 Influxdb

cd /data/influxdb


# 生成初始的配置文件
docker run --rm influxdb:2.7.1 influxd print-config > config.yml


# 启动容器
docker run --name influxdb -d -p 8086:8086 --volume `pwd`/influxdb2:/var/lib/influxdb2 --volume `pwd`/config.yml:/etc/influxdb2/config.yml influxdb:2.7.1

2. 安装完成后，可通过 http://ip:8086 登录到 Influxdb

3. 创建 bucket

只需要创建一个 bucket 就可以了，bucket 类似 MySQL 的 database

4. 获取 API Token，在 Python 插入数据时会用到

安装Grafana，并进行基本的配置

省略

第二步：获取API访问凭证

为了能够通过API访问阿里云的 EIP 和 CEN 数据，我们需要获取访问凭证。具体步骤如下

登录阿里云控制台
创建 RAM 用户并分配相应的权限
获取 RAM 用户的 Access Key ID 和 Access Key Secret

第三步：编写Python脚本

使用Python编写脚本来获取 EIP 和 CEN 的监控数据，并将其存储到 InfluxDB 中

本文仅展示部分代码，如需完整的代码，请联系本公众号获取~

调整从阿里云复制的示例代码

1. 修改构造函数，可以传如 access_key_id 和 access_key_secret

def __init__(self, access_key_id: str=access_key_id, access_key_secret: str=access_key_secret):
        self.access_key_id = access_key_id
        self.access_key_secret = access_key_secret

2. 修改获取 eip 数据的函数

def get_eip_monitor_data(self, region_id, allocation_id, start_time: str, end_time: str):
        '''
        参考文档:
        https://api.aliyun.com/api/Vpc/2016-04-28/DescribeEipMonitorData?params={%22RegionId%22:%22cn-hangzhou%22}


        Args:
            region_id (_type_): _description_
            allocation_id (_type_): _description_
            start_time (str): utc时间
            end_time (_type_): utc时间


        Yields:
            _type_: _description_
            eip_tx: 流出的流量。单位: Byte
            eip_rx: 流入的流量。单位: Byte
        '''
        # 请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
        # 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例使用环境变量获取 AccessKey 的方式进行调用，仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html
        client = self.create_client(endpoint=f'vpc.{region_id}.aliyuncs.com', access_key_id=self.access_key_id, access_key_secret=self.access_key_secret)
        describe_eip_monitor_data_request = vpc_20160428_models.DescribeEipMonitorDataRequest(
            region_id=region_id,
            allocation_id=allocation_id,
            start_time=start_time,
            end_time=end_time
        )
        log.debug(msg=describe_eip_monitor_data_request)
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        log.debug(msg=runtime)
        try:
            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            results = client.describe_eip_monitor_data_with_options(describe_eip_monitor_data_request, runtime).body.eip_monitor_datas.eip_monitor_data
            for result in results:
                yield result


        except Exception as error:
            log.error(msg=error)
            return UtilClient.assert_as_string(error.message)

3. 修改获取 cen 数据的函数

def get_cen_monitor_data(self, namespace, metric_name, start_time: str, end_time: str):
        # 请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
        # 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例使用环境变量获取 AccessKey 的方式进行调用，仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html
        client = self.create_client(access_key_id=self.access_key_id, access_key_secret=self.access_key_secret)
        describe_metric_list_request = cms_20190101_models.DescribeMetricListRequest(
            namespace=namespace,
            metric_name=metric_name,
            start_time=start_time,
            end_time=end_time,
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            return client.describe_metric_list_with_options(describe_metric_list_request, runtime).body.datapoints


        except Exception as error:
            # 如有需要，请打印 error
            UtilClient.assert_as_string(error.message)

编写InfluxDB相关的代码

将 InfluxDB 的写入代码独立出来可以方便后续其他业务的调用

下面的代码在获取 token 时，使用了 1password，可视情况进行修改，例如通过环境变量的方式获取 Token

#!/usr/bin/env python3




import influxdb_client, time
import datetime
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecision
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
from modules.onepassword import OnePassword


my1p = OnePassword()




class InfluxClient:
    token = my1p.get_item_by_title(title='my_influxdb')['api']
    def __init__(self, url: str='http://10.1.1.1:8086', org: str='tyun', token: str=token):
        self.url = url
        self.org = org
        self.token = token
    
    def create_client(self):
        return influxdb_client.InfluxDBClient(url=self.url, token=self.token, org=self.org)


    def write_aliyun_eip(self, bucket: str='example', table_name: str='test1', location: str=None, eip_tx: int=None, eip_rx: int=None, time_stamp: str=None):
        write_api = self.create_client().write_api(write_optinotallow=SYNCHRONOUS)


        point = (
            Point(table_name)
            .tag("location", location)
            .field("eip_tx", eip_tx)
            .field("eip_rx", eip_rx)
            .time(time_stamp)
        )
        write_api.write(bucket=bucket, org=self.org, record=point)


    def write_cen(self, bucket: str='example', table_name: str='test1', location: str=None, tr_instance_id: str=None, value: int=None, time_stamp: str=None):
        write_api = self.create_client().write_api(write_optinotallow=SYNCHRONOUS)
        point = (
            Point(table_name)
            .tag("location", location)
            .tag("tr_instance_id", tr_instance_id)
            .field("value", value)
            .time(time_stamp)
        )
        write_api.write(bucket=bucket, org=self.org, record=point)








def main():
    influx_client = InfluxClient() 
    for i in range(5):
        influx_client.write_data(bucket='example', table_name='test1', locatinotallow='hangzhou', EipBandwidth=i, EipFlow=i)
        time.sleep(1)




if __name__ == '__main__':
    main()

编写主程序

1. 获取 eip 并插入到 influxdb

#!/usr/bin/env python3


from collections import namedtuple
from modules.aliyun.eip import Eip
from modules.database.influxdb.write import InfluxClient
from modules.tools.my_time import MyDatetime as my_time


eip = Eip()
influx_client = InfluxClient()


def insert_data(region_id, location, table_name, allocation_id, start_time, end_time):
    '''
    _summary_


    Args:
        region_id (_type_): _description_
        location (_type_): _description_
        table_name (_type_): _description_
        allocation_id (_type_): _description_
        start_time (_type_): _description_
        interval (int, optional): 取值的范围, 默认是5.
    '''


    eip_datas = eip.get_eip_monitor_data(region_id=region_id, allocation_id=allocation_id, start_time=start_time, end_time=end_time)
    for eip_data in eip_datas:
        # print(eip_data)
        influx_client.write_aliyun_eip(bucket='example',
                                       table_name=table_name,
                                       locatinotallow=location,
                                       eip_rx=eip_data.eip_rx,
                                       eip_tx=eip_data.eip_tx,
                                       time_stamp=eip_data.time_stamp)


Instance = namedtuple('Instance', ['region_id', 'allocation_id', 'bandwidth', 'env'])


hangzhou = Instance(region_id='hangzhou', allocation_id='eip-xxxxxxxxx', bandwidth='100m', env='prod')




eip_site_list = [hangzhou]


for eip_site in eip_site_list:
    insert_data(region_id=f'cn-{eip_site.region_id}', 
                locatinotallow=f'cn-{eip_site.region_id}',
                table_name='eip',
                allocation_id=eip_site.allocation_id,
                start_time=my_time.get_utc_now_str_offset(offset=-60*10),
                end_time=my_time.get_utc_now_str()
                )

2. 获取 cen 数据并插入到 influxdb

#!/usr/bin/env python3


import ast
from modules.aliyun.metrics import Metrics
from modules.database.influxdb.write import InfluxClient
from modules.tools.my_time import MyDatetime as my_time
from modules.logger.client import LogClient




metrics = Metrics()
influx_client = InfluxClient()
log = LogClient(app='example_traffic')




def tr_instance_id_to_location(tr_instance_id):
    if tr_instance_id == 'tr-xxxxxxxxxxxxx':
        location = 'hangzhou'
        bandwidth = '20m'
    else:
        location = 'none'
    return location, bandwidth




metric_names = ['AttachmentOutRate', 'AttachmentInRate']




for metric_name in metric_names:
    results = metrics.get_cen_monitor_data(namespace='acs_cen', 
                                           metric_name=metric_name, 
                                           start_time=my_time.get_utc_now_str_offset(offset=-60*10),
                                           end_time=my_time.get_utc_now_str())
    log.debug(msg=results)


    for result in ast.literal_eval(results):
        result['metric_name'] = metric_name
        trInstanceId = result['trInstanceId']
        result['location'] = tr_instance_id_to_location(tr_instance_id=trInstanceId)[0]
        result['bandwidth'] = tr_instance_id_to_location(tr_instance_id=trInstanceId)[1]
        
        log.info(msg=metric_name + ' ' + my_time.timestamp_to_str(timestamp=result['timestamp']) + ' ' + ' ' + result['location'] + ' ' + str(result['Value']))


        influx_client.write_cen(bucket='example', 
                                table_name=metric_name, 
                                locatinotallow=result['location'],
                                tr_instance_id=result['trInstanceId'], 
                                value=result['Value'], 
                                time_stamp=my_time.timestamp_to_str(timestamp=result['timestamp']))

第四步：配置Grafana

在Grafana中配置 InfluxDB 数据源，并创建相应的仪表盘来展示 EIP 和 CEN 的监控数据。具体步骤如下：

添加 InfluxDB 数据源，并配置连接信息我用的是 Flux 的查询语言，配置数据源时，需要注意以下事项：

数据源名字推荐使用：InfluxDB-Flux，注明是 Flux 类型的数据源

InfluxDB Details 填写 Organization、Token、Default Bucket 即可

不用填写 HTTP 认证

创建仪表盘，配置 eip 和 cen 的查询语句· EIP 接收方向的流量

from(bucket: "example")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "eip")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "eip_rx")
  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "cn-hangzhou")
  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)
  |> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value / 8 }))
  |> yield(name: "last")

EIP 发送方向的流量

from(bucket: "example")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "eip")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "eip_tx")
  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "cn-hangzhou")
  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)
  |> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value / 8 }))
  |> yield(name: "last")

CEN 发送方向的流量

from(bucket: "example")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "AttachmentOutRate")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "hangzhou")
  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)
  |> yield(name: "last")

CEN 接收方向流量

from(bucket: "example")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "AttachmentInRate")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> filter(fn: (r) => r["location"] == "hangzhou")
  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: last, createEmpty: false)
  |> yield(name: "last")

eip 和 cen 的数据单位都是 bit/sec(SI)
建议配置 Grafana 面板的 Thresholds
100M为 100000000，配置后会显示一条红线，可以更直观的看到流量的占用情况

总结

通过本文的步骤，我们可以通过API获取阿里云 EIP 和 CEN 的监控数据，将其存储到 InfluxDB，并通过 Grafana 进行实时监控和可视化。这为我们提供了一种自动化的方式来监控和管理阿里云网络资源。