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操作测量

Red Hat OpenStack Platform 17.0

跟踪物理和虚拟资源，并收集指标

OpenStack Documentation Team

摘要

使用操作工具来帮助测量和维护 Red Hat OpenStack Platform 环境。

第 1 章 操作测量简介
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您可以使用 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP)环境中的 Telemetry 服务的组件来跟踪物理和虚拟资源，并使用存储在 Gnocchi 后端上聚合的数据收集守护进程收集指标，如存储在 Gnocchi 后端上的聚合。

您可以使用可用性和性能监控工具来测量和维护 RHOSP 环境。这些工具执行以下功能：

可用性监控
监控 RHOSP 环境中的所有组件，并确定任何组件当前是否遇到中断或无法正常工作。您还可以将系统配置为在发现问题时提醒您。
性能监控
定期收集系统信息，并提供使用数据收集守护进程存储和监控值的机制。此守护进程存储它收集的数据，如操作系统和日志文件。它还通过网络提供数据。您可以使用从数据收集的统计数据来监控系统，查找性能瓶颈，并预测将来的系统负载。

1.1. 遥测架构
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Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) Telemetry 为基于 OpenStack 的云提供用户级使用情况数据。您可以将数据用于客户计费、系统监控或警报。您可以配置 Telemetry 组件，以从现有 RHOSP 组件发送的通知中收集数据，如计算使用事件，或轮询 RHOSP 基础架构资源，如 libvirt。Telemetry 将收集的数据发布到包括数据存储和消息队列等不同目标。

Telemetry 由以下组件组成：

  • 数据收集 ：Telemetry 使用 Ceilometer 收集指标和事件数据。如需更多信息，请参阅 第 1.2.1 节 “ceilometer”。
  • Storage: Telemetry 将指标数据存储在 Gnocchi 中。如需更多信息，请参阅 第 1.3 节 “使用 Gnocchi 的存储”。
  • 警报服务：Telemetry 使用 Alarming 服务 (Aodh) 根据定义了的规则针对 sVirt 收集的指标或事件数据触发操作。

在收集数据后，您可以使用第三方工具来显示和分析指标数据，您可以使用 Alarming 服务为事件配置警报。

图 1.1. 遥测架构

遥测架构
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遥测架构

1.1.1. 监控组件的支持状态
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使用此表查看 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP)中监控组件的支持状态。

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表 1.1. 支持状态
组件  完全支持自弃用于删除自备注

aodh

RHOSP 9

RHOSP 15

 

支持自动扩展用例。

ceilometer

RHOSP 4

  

在自动扩展和服务 Telemetry Framework (STF)用例中支持 RHOSP 的指标和事件集合。

collectd

RHOSP 11

RHOSP 17.1

 

支持 STF 的基础架构指标集合。

Gnocchi

RHOSP 9

RHOSP 15

 

支持为自动扩展用例存储指标。

panko

RHOSP 11

RHOSP 12，自 RHOSP 14 起不默认安装

RHOSP 17.0

 

QDR

RHOSP 13

RHOSP 17.1

 

支持将指标和事件数据从 RHOSP 传输到 STF。

1.2. Red Hat OpenStack Platform 中的数据收集
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Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) 支持两种类型的数据收集：

1.2.1. ceilometer
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Ceilometer 是 OpenStack 遥测服务的默认数据收集组件，能够在所有当前 OpenStack 核心组件中规范化和转换数据。Ceilometer 收集与 OpenStack 服务相关的计量和事件数据。根据部署配置，用户可以访问收集的数据。

Ceilometer 服务使用三个代理从 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP)组件收集数据：

  • 计算代理(ceilometer-agent-compute) ：在每个 Compute 节点上运行，并轮询资源利用率统计信息。此代理与使用 parameter-polling namespace-compute 运行的轮询代理 ceilometer-polling 相同。
  • 中央代理(ceilometer-agent-central): 在中央管理服务器上运行，以轮询未绑定到实例或 Compute 节点的资源利用率统计信息。您可以启动多个代理来水平扩展服务。这与轮询代理 ceilometer-polling 相同，它与 parameter- polling namespace-central 一同运行。
  • 通知代理(ceilometer-agent-notification) ：在中央管理服务器上运行，并使用消息队列中的消息来构建事件和计量数据。将数据发布到定义的目标。Gnocchi 是默认目标。这些服务使用 RHOSP 通知总线进行通信。

Ceilometer 代理使用发布者将数据发送到对应的端点，如 Gnocchi。您可以在 pipeline.yaml 文件中配置此信息。

其他资源

1.2.1.1. Publishers
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遥测服务提供多种传输方法，可以将收集的数据传输至外部系统。此数据的消费者有所不同，例如，监控系统，哪些数据丢失是可以接受的，以及计费系统，这需要可靠的数据传输。Telemetry 提供了满足这两个系统类型的要求的方法。您可以使用服务的发布程序组件通过消息总线将数据保存到持久性存储中，或者将其发送到一个或多个外部消费者。一个链可以包含多个发布程序。

默认发布程序类型是 Gnocchi。当您启用 Gnocchi publisher 时，测量和资源信息将推送到 Gnocchi 以进行时间序列优化的存储。确保您在 Identity 服务中注册 Gnocchi，因为 Ceilometer 发现通过 Identity 服务的确切路径。

配置发布者参数

您可以为 Telemetry 服务中的每个数据点配置多发布程序，允许多次向多个目的地发布相同的技术计量或事件，每个目的地都可能使用不同的传输方法。

流程

  1. 创建一个 YAML 文件来描述可能的发布者参数和默认值，如 ceilometer-publisher.yaml。在 parameter_defaults 中插入以下参数： 

    parameter_defaults:

ManagePipeline: true
ManageEventPipeline: true
EventPipelinePublishers:
- gnocchi://?archive_policy=high
PipelinePublishers:
- gnocchi://?archive_policy=high
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  2. 部署 overcloud。在 openstack overcloud deploy 命令中包含修改后的 YAML 文件。在以下示例中，将 & lt;environment_files > 替换为您要包含在部署中的其他 YAML 文件： 

    $ openstack overcloud  deploy
--templates \
-e /home/custom/ceilometer-publisher.yaml
-e <environment_files>
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其他资源

  • 有关参数的更多信息，请参阅 Overcloud 参数指南中的 Telemetry 参数 和高级 Overcloud 自定义指南中的 参数。

1.2.2. collectd
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性能监控定期收集系统信息，并提供使用数据收集代理以各种方式存储和监控值的机制。红帽支持 collectd 守护进程，作为数据收集代理。此守护进程将数据存储在时间序列数据库中。

1.3. 使用 Gnocchi 的存储
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Gnocchi 是一个开源时间序列数据库。它以非常大的规模存储指标，并提供对操作员和用户的指标和资源的访问权限。Gnocchi 使用存档策略来定义要计算的聚合以及要保留的聚合数量；以及索引驱动程序来存储所有资源、存档策略和指标的索引。

归档策略定义要计算的聚合以及要保留的聚合数量。Gnocchi 支持不同的聚合方法，如最小、最大值、平均、南百分比和标准偏差。这些聚合会在名为 granularity 的时间段内计算，并为特定的时间span 进行保留。

归档策略定义了如何聚合指标以及如何存储它们的时间。每个归档策略定义为一段时间内的点数。

例如，如果您的归档策略定义了 10 个粒度为 1 秒的策略，则时间序列存档最多保留 10 秒，每个归档代表 1 秒的聚合。这意味着时间序列最多保留 10 秒的数据，在最新的点和旧点之间保留 10 秒。

归档策略也定义使用哪些聚合方法。默认设置为参数 default_aggregation_methods，其值默认设置为 mean, min, max. sum, std, count。因此，根据用例，归档策略和粒度会有所不同。

其他资源

  • 有关归档策略的更多信息，请参阅规划和管理归档策略。

1.3.2. indexer 驱动程序
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索引器负责存储所有资源、归档策略和指标的索引及其定义、类型和属性。它还负责将资源与指标链接。Red Hat OpenStack Platform director 默认安装 indexer 驱动程序。您需要数据库来索引 Gnocchi 处理的所有资源和指标。支持的驱动程序是 MySQL。

1.3.3. Gnocchi Metric-as-a-Service 术语
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此表格包含指标即服务功能常用的术语的定义。

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表 1.2. 指标即服务术语
术语定义

聚合方法

用于聚合多个测量结果的功能。例如，min 聚合方法将不同测量结果的值聚合到时间范围中所有测量结果的最小值。

聚合

根据归档策略，从多个测量结果生成的数据点组。聚合由时间戳和值组成。

归档策略

附加到指标的聚合存储策略。归档策略决定聚合在指标中保留的时长，以及聚合聚合的方式（聚合方法）。

granularity

指标汇总时间序列中的两个聚合之间的时间。

measure

API 发送到时间序列数据库的传入数据点元组。测量由时间戳和值组成。

指标

存储由 UUID 标识的聚合的实体。指标可以使用名称附加到资源。指标存储其聚合的方式由指标关联的归档策略定义。

资源

代表您与之关联的指标的任何实体。资源由唯一 ID 标识，可以包含属性。

时间序列

按时间排序的聚合列表。

timespan

指标保留其聚合的时间周期。它用于归档策略的上下文。

1.4. 显示指标数据
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您可以使用以下工具来显示和分析指标数据：

  • Grafana：一个开源的指标分析和视觉化套件。Grafana 最常用于视觉化基础架构和应用程序分析的时间序列数据。
  • 红帽 CloudForms ：一种基础架构管理平台，供 IT 部门用来控制用户调配、管理并确保跨虚拟机和私有云的自助服务能力。

其他资源

1.4.1. 使用和连接 Grafana 显示数据
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您可以使用第三方软件（如 Grafana）来查看收集和存储的指标的图形表示。

Grafana 是一个开源指标分析、监控和视觉化套件。要安装和配置 Grafana，请参阅官方 Grafana 文档。

第 2 章 规划操作测量
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您监控的资源取决于您的业务需求。您可以使用 Ceilometer 或 collectd 来监控您的资源。

2.1. Ceilometer 测量
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有关 Ceilometer 测量的完整列表，请参阅 https://docs.openstack.org/ceilometer/train/admin/telemetry-measurements.html

2.2. collectd 测量
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以下测量很有用于 collectd 指标：

  • disk
  • interface
  • load
  • memory
  • tcpconns

2.3. 为数据存储规划
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Gnocchi 存储一个数据点集合，每个数据点都是聚合。存储格式使用不同的技术进行压缩。因此，要计算时间序列数据库的大小，您必须根据最糟糕的情况来估算大小。

警告

将 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) Object Storage (swift)用于时间序列数据库(Gnocchi)存储仅支持小型和非生产环境。

流程

  1. 计算数据点的数量：

    point = timespan / granularity

    例如，如果要使用一分钟分辨率保留一年数据，请使用公式：

    数据点数 = (365 天 X 24 小时 X 60 分钟)/ 1 分钟的数据点数 = 525600

  2. 计算时间序列数据库的大小：

    size （以字节为单位） = 数据点 X 8 字节的数量

    如果您将这个公式应用到示例，则结果为 4.1 MB：

    size in bytes = 525600 points X 8 bytes = 4204800 bytes = 4.1 MB

    这个值是单个聚合时间序列数据库的预期存储要求。如果您的归档策略使用多个聚合方法(min、max、mean、sum、std 和 count)，则根据您使用的聚合方法数量来乘以这个值。

其他资源

2.4. 规划和管理归档策略
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归档策略定义了如何聚合指标以及如何将指标存储在时间序列数据库中。归档策略定义为一段时间内的点数。

如果您的归档策略定义了粒度为 1 秒的 10 点的策略，则时间序列存档最多保留 10 秒，每个归档代表 1 秒的聚合。这意味着时间序列保留最大 10 秒的数据以及更早的点之间的数据。归档策略也定义要使用的聚合方法。默认设置为参数 default_aggregation_methods，其中默认值被设置为 mean, min, max。总和,std,计数.因此，根据用例，归档策略和粒度可能会有所不同。

要规划归档策略，请确保您熟悉以下概念：

要创建和管理归档策略，请完成以下任务：

  1. 创建归档策略。更多信息请参阅 第 2.4.6 节 “创建归档策略”。
  2. 管理归档策略。更多信息请参阅 第 2.4.7 节 “管理归档策略”。
  3. 创建归档策略规则。更多信息请参阅 第 2.4.8 节 “创建归档策略规则”。

2.4.1. 指标
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Gnocchi 提供名为 metric 的对象类型。指标是您可以测量的任何对象，例如，服务器的 CPU 使用量、房间温度或网络接口发送的字节数。指标具有以下属性：

  • 用于标识它的 UUID
  • 名称
  • 用于存储和聚合测量结果的归档策略

其他资源

2.4.1.1. 创建指标
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流程

  1. 创建资源。将 <resource_name> 替换为资源的名称： 

    $ openstack metric resource create <resource_name>
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  2. 创建指标。将 <resource_name> 替换为资源名称，<metric_name> 替换为指标的名称： 

    $ openstack metric metric create -r <resource_name> <metric_name>
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    在创建指标时，归档策略属性是固定的且不可更改的。您可以通过 archive_policy 端点更改归档策略的定义。

2.4.2. 创建自定义测量结果
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测量是 API 发送到 Gnocchi 的传入数据点元组。它由一个时间戳和一个值组成。您可以创建自己的自定义测量结果。

流程

  • 创建自定义测量： 

    $ openstack metric measures add -m <MEASURE1> -m <MEASURE2> .. -r <RESOURCE_NAME> <METRIC_NAME>
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2.4.3. 默认归档策略
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默认情况下，Gnocchi 有以下归档策略：

  • 低

    • 30 天内 5 分钟粒度
    • 使用的聚合方法： default_aggregation_methods
    • 每个指标的最大估计大小：406 KiB

  • 中

    • 7 天的 1 分钟粒度
    • 365 天 1 小时粒度
    • 使用的聚合方法： default_aggregation_methods
    • 每个指标的最大估算大小： 887 KiB

  • high

    • 1 小时内的 1 秒粒度
    • 1 周的 1 分钟粒度
    • 1 年内的 1 小时粒度
    • 使用的聚合方法： default_aggregation_methods
    • 每个指标的最大估计大小：1 057 KiB

  • bool

    • 1 年内的 1 秒粒度
    • 使用的聚合方法：last
    • 每个指标的最大最佳大小： 1 539 KiB
    • 每个指标的最大 pessimistic size: 277 172 KiB

2.4.4. 计算时间序列聚合的大小
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Gnocchi 存储一个数据点集合，每个点都是聚合。存储格式使用不同的技术进行压缩。因此，根据最糟糕的情况计算时间序列的大小，如下例所示。

流程

  1. 使用此公式计算点数：

    point = timespan / granularity

    例如，如果要使用一分钟分辨率保持一年的数据：

    点数 = (365 天 X 24 小时 X 60 分钟)/1 分钟

    点数 = 525600

  2. 要计算点大小（以字节为单位），请使用以下公式：

    size （以字节为单位） = 点 X 8 字节的数量

    size in bytes = 525600 points X 8 bytes = 4204800 bytes = 4.1 MB

    这个值是单个聚合时间序列估计的存储要求。如果您的归档策略使用多个聚合方法 - min, max, mean, sum, std, count - 根据您使用的聚合方法数量乘以这个值。

2.4.5. 指标 worker
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您可以使用 metricd 守护进程来处理测量、创建聚合、存储测量结果在聚合存储和删除指标中。指标守护进程负责 Gnocchi 中大多数 CPU 使用量和 I/O 作业。每个指标的归档策略决定了指标守护进程执行的速度。metricd 定期检查传入存储是否有新测量结果。要配置每个检查之间的延迟，您可以使用 [metricd]metric_processing_delay 配置选项。

2.4.6. 创建归档策略
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流程

  • 创建归档策略。将 <archive-policy-name> 替换为策略的名称，将 <aggregation-method> 替换为聚合方法。 

    # openstack metric archive policy create <archive-policy-name> --definition <definition> \
--aggregation-method <aggregation-method>
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    注意

    <definition> 是策略定义。使用逗号(,)分隔多个属性。使用冒号(:)分隔归档策略定义的 name 和值。

2.4.7. 管理归档策略
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  • 删除归档策略： 

    openstack metric archive policy delete <archive-policy-name>
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  • 查看所有归档策略： 

    # openstack metric archive policy list
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  • 查看归档策略的详情： 

    # openstack metric archive-policy show <archive-policy-name>
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2.4.8. 创建归档策略规则
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归档策略规则定义了指标和归档策略之间的映射。这样，用户可以预定义规则，以便基于匹配模式将归档策略分配给指标。

流程

  • 创建归档策略规则。将 <rule-name> 替换为规则的名称，<archive-policy-name> 替换为归档策略的名称： 

    # openstack metric archive-policy-rule create <rule-name> /
--archive-policy-name  <archive-policy-name>
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2.5. 验证 Red Hat OpenStack Platform 部署
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您可以使用 openstack metric 命令验证部署是否成功。

流程

  • 验证部署： 

    (overcloud) [stack@undercloud-0 ~]$ openstack metric status
+-----------------------------------------------------+-------+
| Field                                           	| Value |
+-----------------------------------------------------+-------+
| storage/number of metric having measures to process | 0 	|
| storage/total number of measures to process     	| 0 	|
+-----------------------------------------------------+-------+
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第 3 章 管理警报
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您可以使用 Telemetry Alarming 服务 (Aodh) 根据定义的规则针对 sVirt 收集的指标或事件数据触发操作。

警报可处于以下状态之一：

ok
指标或事件处于可接受的状态。
触发
指标或事件在定义的 ok 状态之外。
数据不足
警报状态为 unknown。这可能是出于某种原因，例如，请求的粒度没有数据，检查还没有执行，以此类推。

3.1. 查看现有警报
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您可以查看现有的遥测警报信息，并列出分配给资源的计量，以检查指标的当前状态。

流程

  1. 列出现有的 Telemetry 警报： 

    # openstack alarm list
+--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
| alarm_id                             | type                                       | name                       | state             | severity | enabled |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
| 922f899c-27c8-4c7d-a2cf-107be51ca90a | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | iops-monitor-read-requests | insufficient data | low      | True    |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
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  2. 要列出分配给资源的量表，请指定资源的 UUID。例如： 

    # openstack metric resource show 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753

| Field                 | Value                                                             |
+-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
| created_by_project_id | 1adaed3aaa7f454c83307688c0825978                                  |
| created_by_user_id    | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a                                  |
| creator               | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
| ended_at              | None                                                              |
| id                    | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
| metrics               | cpu: a0375b0e-f799-47ea-b4ba-f494cf562ad8                         |
|                       | disk.ephemeral.size: cd082824-dfd6-49c3-afdf-6bfc8c12bd2a         |
|                       | disk.root.size: cd88dc61-ba85-45eb-a7b9-4686a6a0787b              |
|                       | memory.usage: 7a1e787c-5fa7-4ac3-a2c6-4c3821eaf80a                |
|                       | memory: ebd38ef7-cdc1-49f1-87c1-0b627d7c189e                      |
|                       | vcpus: cc9353f1-bb24-4d37-ab8f-d3e887ca8856                       |
| original_resource_id  | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
| project_id            | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a                                  |
| revision_end          | None                                                              |
| revision_start        | 2021-09-16T17:00:41.227453+00:00                                  |
| started_at            | 2021-09-16T16:17:08.444032+00:00                                  |
| type                  | instance                                                          |
| user_id               | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83                                  |
+-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

3.2. 创建警报
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使用 Telemetry Alarming 服务(aodh)创建在满足特定条件时触发的警报，例如达到阈值时。在本例中，警报激活并在单个实例的平均 CPU 利用率超过 80% 时添加日志条目。

流程

  1. 归档策略会在部署过程中预先填充，很少需要创建新的归档策略。但是，如果没有配置归档策略，您必须创建一个。要创建一个归档策略，它在 5s * 86400 points (5 天) 内创建指标数据，请使用以下命令： 

    # openstack archive-policy create <name> \
       -d granularity:5s,points:86400 \
       -b 3 -m mean -m rate:mean
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    + 将 <name > 替换为归档策略的名称。

    注意

    确保将 Telemetry Alarming 服务的评估周期的值设置为大于 60 的整数。Ceilometer 轮询间隔链接到评估周期。确保将 Ceilometer 轮询间隔值设置为 60 到 600 之间的数字，并确保该值大于 Telemetry Alarming 服务的评估周期的值。如果 Ceilometer 轮询间隔太低，它可能会对系统负载产生严重影响。

  2. 创建警报并使用查询来隔离实例的特定 ID，以进行监控。以下示例中实例的 ID 是 94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403。

    注意

    要计算阈值，请使用以下公式： 1,000,000,000 x {granularity} x {percentage_in_decimal} 

    # openstack alarm create \
--type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold \
--name cpu_usage_high \
--granularity 5
--metric cpu \
--threshold 48000000000 \
--aggregation-method rate:mean \
--resource-type instance \
--query '{"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}}' --alarm-action 'log://'
+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| Field                     | Value                                                 |
+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| aggregation_method        | rate:mean                                                   |
| alarm_actions             | [u'log://']                                           |
| alarm_id                  | b794adc7-ed4f-4edb-ace4-88cbe4674a94                  |
| comparison_operator       | eq                                                    |
| description               | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold alarm rule |
| enabled                   | True                                                  |
| evaluation_periods        | 1                                                     |
| granularity               | 5                                                    |
| insufficient_data_actions | []                                                    |
| metric                    | cpu                                              |
| name                      | cpu_usage_high                                        |
| ok_actions                | []                                                    |
| project_id                | 13c52c41e0e543d9841a3e761f981c20                      |
| query                     | {"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}} |
| repeat_actions            | False                                                 |
| resource_type             | instance                                              |
| severity                  | low                                                   |
| state                     | insufficient data                                     |
| state_timestamp           | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
| threshold                 | 48000000000.0                                                  |
| time_constraints          | []                                                    |
| timestamp                 | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
| type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold            |
| user_id                   | 32d3f2c9a234423cb52fb69d3741dbbc                      |
+---------------------------+-------------------------------------------------------+
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3.3. 编辑警报
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在编辑警报时，您可以增加或减少警报的值阈值。

流程

  • 若要更新阈值，可使用 openstack alarm update 命令。例如，要将警报阈值增加到 75%，请使用以下命令： 

    # openstack alarm update --name cpu_usage_high --threshold 75
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3.4. 禁用警报
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您可以禁用和启用警报。

流程

  • 禁用警报： 

    # openstack alarm update --name cpu_usage_high --enabled=false
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3.5. 删除警报
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使用 openstack alarm delete 命令删除警报。

流程

  • 要删除警报，请输入以下命令： 

    # openstack alarm delete --name cpu_usage_high
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3.6. 示例：监控实例的磁盘活动
复制链接

本例演示了如何使用作为遥测警报服务一部分的警报来监控特定项目中包含的所有实例的累积磁盘活动。

流程

  1. 检查现有项目，再选择您要监控的项目的适当 UUID。本例使用 admin 租户： 

    $ openstack project list
+----------------------------------+----------+
| ID                               | Name     |
+----------------------------------+----------+
| 745d33000ac74d30a77539f8920555e7 | admin    |
| 983739bb834a42ddb48124a38def8538 | services |
| be9e767afd4c4b7ead1417c6dfedde2b | demo     |
+----------------------------------+----------+
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  2. 使用项目 UUID 创建警报，以分析 admin 租户中实例生成的所有读取请求的 sum （）。您可以使用-- query 参数进一步清理查询 ： 

    # openstack alarm create \
--type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold \
--name iops-monitor-read-requests \
--metric disk.read.requests.rate \
--threshold 42000 \
--aggregation-method sum \
--resource-type instance \
--query '{"=": {"project_id": "745d33000ac74d30a77539f8920555e7"}}'
+---------------------------+-----------------------------------------------------------+

| Field                     | Value                                                     |
+---------------------------+-----------------------------------------------------------+
| aggregation_method        | sum                                                       |
| alarm_actions             | []                                                        |
| alarm_id                  | 192aba27-d823-4ede-a404-7f6b3cc12469                      |
| comparison_operator       | eq                                                        |
| description               | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold alarm rule     |
| enabled                   | True                                                      |
| evaluation_periods        | 1                                                         |
| granularity               | 60                                                        |
| insufficient_data_actions | []                                                        |
| metric                    | disk.read.requests.rate                                   |
| name                      | iops-monitor-read-requests                                |
| ok_actions                | []                                                        |
| project_id                | 745d33000ac74d30a77539f8920555e7                          |
| query                     | {"=": {"project_id": "745d33000ac74d30a77539f8920555e7"}} |
| repeat_actions            | False                                                     |
| resource_type             | instance                                                  |
| severity                  | low                                                       |
| state                     | insufficient data                                         |
| state_timestamp           | 2016-11-08T23:41:22.919000                                |
| threshold                 | 42000.0                                                   |
| time_constraints          | []                                                        |
| timestamp                 | 2016-11-08T23:41:22.919000                                |
| type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold                |
| user_id                   | 8c4aea738d774967b4ef388eb41fef5e                          |
+---------------------------+-----------------------------------------------------------+
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3.7. 示例：监控 CPU 使用
复制链接

要监控实例的性能，请检查 Gnocchi 数据库，以识别您可以监控哪些指标，如内存或 CPU 使用量。

流程

  1. 要识别您可以监控的指标，请使用实例 UUID 输入 openstack metric resource show 命令： 

    $ openstack metric resource show --type instance 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753

+-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
| Field                 | Value                                                             |
+-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
| availability_zone     | nova                                                              |
| created_at            | 2021-09-16T16:16:24+00:00                                         |
| created_by_project_id | 1adaed3aaa7f454c83307688c0825978                                  |
| created_by_user_id    | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a                                  |
| creator               | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
| deleted_at            | None                                                              |
| display_name          | foo-2                                                             |
| ended_at              | None                                                              |
| flavor_id             | 0e5bae38-a949-4509-9868-82b353ef7ffb                              |
| flavor_name           | workload_flavor_0                                                 |
| host                  | compute-0.redhat.local                                            |
| id                    | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
| image_ref             | 3cde20b4-7620-49f3-8622-eeacbdc43d49                              |
| launched_at           | 2021-09-16T16:17:03+00:00                                         |
| metrics               | cpu: a0375b0e-f799-47ea-b4ba-f494cf562ad8                         |
|                       | disk.ephemeral.size: cd082824-dfd6-49c3-afdf-6bfc8c12bd2a         |
|                       | disk.root.size: cd88dc61-ba85-45eb-a7b9-4686a6a0787b              |
|                       | memory.usage: 7a1e787c-5fa7-4ac3-a2c6-4c3821eaf80a                |
|                       | memory: ebd38ef7-cdc1-49f1-87c1-0b627d7c189e                      |
|                       | vcpus: cc9353f1-bb24-4d37-ab8f-d3e887ca8856                       |
| original_resource_id  | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
| project_id            | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a                                  |
| revision_end          | None                                                              |
| revision_start        | 2021-09-16T17:00:41.227453+00:00                                  |
| server_group          | None                                                              |
| started_at            | 2021-09-16T16:17:08.444032+00:00                                  |
| type                  | instance                                                          |
| user_id               | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83                                  |
+-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
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    因此，metrics 值列出了您可以使用 Alarming 服务监控的组件，如 cpu。

  2. 要监控 CPU 用量，请使用 cpu 指标： 

    $ openstack metric show --resource-id 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753 cpu
+--------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
| Field                          | Value                                                             |
+--------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
| archive_policy/name            | ceilometer-high-rate                                              |
| creator                        | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
| id                             | a0375b0e-f799-47ea-b4ba-f494cf562ad8                              |
| name                           | cpu                                                               |
| resource/created_by_project_id | 1adaed3aaa7f454c83307688c0825978                                  |
| resource/created_by_user_id    | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a                                  |
| resource/creator               | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
| resource/ended_at              | None                                                              |
| resource/id                    | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
| resource/original_resource_id  | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
| resource/project_id            | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a                                  |
| resource/revision_end          | None                                                              |
| resource/revision_start        | 2021-09-16T17:00:41.227453+00:00                                  |
| resource/started_at            | 2021-09-16T16:17:08.444032+00:00                                  |
| resource/type                  | instance                                                          |
| resource/user_id               | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83                                  |
| unit                           | ns                                                                |
+--------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
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    archive_policy 定义计算 std、count、min、max、sum 和 mean 值的聚合间隔。

  3. 检查 cpu 指标当前选择的归档策略： 

    $ openstack metric archive-policy show ceilometer-high-rate

+---------------------+-------------------------------------------------------------------+
| Field               | Value                                                             |
+---------------------+-------------------------------------------------------------------+
| aggregation_methods | rate:mean, mean                                                   |
| back_window         | 0                                                                 |
| definition          | - timespan: 1:00:00, granularity: 0:00:01, points: 3600           |
|                     | - timespan: 1 day, 0:00:00, granularity: 0:01:00, points: 1440    |
|                     | - timespan: 365 days, 0:00:00, granularity: 1:00:00, points: 8760 |
| name                | ceilometer-high-rate                                              |
+---------------------+-------------------------------------------------------------------+
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  4. 使用 Alarming 服务创建一个查询 cpu 的监控任务。此任务会根据您指定的设置触发事件。例如，要在延长持续时间内实例 CPU 激增超过 80% 时引发日志条目，请使用以下命令： 

    $ openstack alarm create \
  --project-id 3cee262b907b4040b26b678d7180566b \
  --name high-cpu \
  --type gnocchi_resources_threshold \
  --description 'High CPU usage' \
  --metric cpu \
  --threshold 800,000,000.0 \
  --comparison-operator ge \
  --aggregation-method mean \
  --granularity 300 \
  --evaluation-periods 1 \
  --alarm-action 'log://' \
  --ok-action 'log://' \
  --resource-type instance \
  --resource-id 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753

  +---------------------------+--------------------------------------+
  | Field                     | Value                                |
  +---------------------------+--------------------------------------+
  | aggregation_method        | rate:mean                            |
  | alarm_actions             | ['log:']                             |
  | alarm_id                  | c7b326bd-a68c-4247-9d2b-56d9fb18bf38 |
  | comparison_operator       | ge                                   |
  | description               | High CPU usage                       |
  | enabled                   | True                                 |
  | evaluation_periods        | 1                                    |
  | granularity               | 300                                  |
  | insufficient_data_actions | []                                   |
  | metric                    | cpu                                  |
  | name                      | high-cpu                             |
  | ok_actions                | ['log:']                             |
  | project_id                | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a     |
  | repeat_actions            | False                                |
  | resource_id               | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753 |
  | resource_type             | instance                             |
  | severity                  | low                                  |
  | state                     | insufficient data                    |
  | state_reason              | Not evaluated yet                    |
  | state_timestamp           | 2021-09-21T08:02:57.090592           |
  | threshold                 | 800000000.0                          |
  | time_constraints          | []                                   |
  | timestamp                 | 2021-09-21T08:02:57.090592           |
  | type                      | gnocchi_resources_threshold          |
  | user_id                   | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83     |
  +---------------------------+--------------------------------------+
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    • comparison-operator：ge 运算符定义在 CPU 使用量大于或等于 80% 时警报触发。
    • granularity：指标关联有一个归档策略；策略可以具有各种粒度。例如，一个月内 1 小时的 5 分钟聚合 + 1 小时聚合。granularity 值必须与归档策略中描述的持续时间匹配。
    • evaluation-periods：在警报触发前需要传递的粒度周期数。例如，如果将此值设置为 2，则警报触发前两个轮询期间内必须超过 80% 的 CPU 使用量。

    • [U'log://'] ：当您将 alarm_actions 或 ok_actions 设置为 [u'log://'] 时，事件会被触发或返回到正常状态，则会记录到 aodh 日志文件。

      注意

      您可以定义在触发警报时运行的不同操作(alarm_actions)，并在返回正常状态(ok_actions) （如 webhook URL）时运行。

3.8. 查看警报历史记录
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要检查特定警报是否已触发，您可以查询警报历史记录并查看事件信息。

流程

  • 使用 openstack alarm-history show 命令： 

    $ openstack alarm-history show 1625015c-49b8-4e3f-9427-3c312a8615dd --fit-width
+----------------------------+------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+
| timestamp                  | type             | detail                                                                                                                                            | event_id                             |
+----------------------------+------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+
| 2017-11-16T05:21:47.850094 | state transition | {"transition_reason": "Transition to ok due to 1 samples inside threshold, most recent: 0.0366665763", "state": "ok"}                             | 3b51f09d-ded1-4807-b6bb-65fdc87669e4 |
+----------------------------+------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+
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第 4 章 安装和配置日志服务
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Red Hat OpenStack Platform (RHOSP)将信息性消息写入特定的日志文件中；您可以使用这些消息来故障排除和监控系统事件。日志收集代理 Rsyslog 在客户端上收集日志，并将这些日志发送到在服务器端运行的 Rsyslog 实例。服务器端 Rsyslog 实例将日志记录重定向到 Elasticsearch 以进行存储。

注意

您不需要手动将单独的日志文件附加到支持问题单中。sosreport 工具自动收集所需的日志。

4.1. 集中式日志系统架构和组件
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监控工具将客户端-服务器模型与部署到 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) overcloud 节点上的客户端。Rsyslog 服务提供客户端集中式日志记录(CL)。

所有 RHOSP 服务都会生成和更新日志文件。这些日志文件记录操作、错误、警告和其他事件。在 OpenStack 等分布式环境中，在中央位置收集这些日志简化了调试和管理。

通过集中式日志记录，有一个中央位置来查看整个 RHOSP 环境之间的日志。这些日志来自操作系统，如 syslog 和 audit 日志文件、基础架构组件、RabbitMQ 和 MariaDB 等 OpenStack 服务，如 Identity、Compute 等。集中式日志记录链由以下组件组成：

  • 日志集合代理(Rsyslog)
  • 数据存储(ElasticSearch)
  • API/Presentation Layer (Grafana)
注意

Red Hat OpenStack Platform director 不会为集中式日志记录部署服务器端组件。红帽不支持服务器端组件，包括 Elasticsearch 数据库和 Grafana。

4.2. 使用 Elasticsearch 启用集中式日志记录
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要启用集中式日志记录，您必须指定 OS::TripleO::Services::Rsyslog 可组合服务的实施。

注意

Rsyslog 服务只使用 Elasticsearch 作为集中日志记录的数据存储。

先决条件

  • Elasticsearch 已在服务器端安装。

流程

  • 将日志记录环境文件的文件路径添加到 overcloud 部署 命令中，以及其他与您的环境相关的环境文件，如下例所示： 

    openstack overcloud deploy \
<existing_overcloud_environment_files> \
-e /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/environments/logging-environment-rsyslog.yaml
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    使用作为现有部署一部分的环境文件列表替换。<existing_overcloud_environment_files>

4.3. 配置日志记录功能
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要配置日志记录功能，请修改 logging-environment-rsyslog.yaml 文件中的 RsyslogElasticsearchSetting 参数。

流程

  1. 将 tripleo-heat-templates/environments/logging-environment-rsyslog.yaml 文件复制到您的主目录中。

  2. 在 RsyslogElasticsearchSetting 参数中创建条目以适合您的环境。以下片段是 RsyslogElasticsearchSetting 参数的示例配置： 

    parameter_defaults:
    RsyslogElasticsearchSetting:
        uid: "elastic"
        pwd: "yourownpassword"
        skipverifyhost: "on"
        allowunsignedcerts: "on"
        server: "https://log-store-service-telemetry.apps.stfcloudops1.lab.upshift.rdu2.redhat.com"
        serverport: 443
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其他资源

4.3.1. 可配置的日志记录参数
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此表包含用于在 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP)中配置日志记录功能的日志参数的描述。您可以在 tripleo-heat-templates/deployment/logging/rsyslog-container-puppet.yaml 文件中找到这些参数。

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表 4.1. 可配置的日志记录参数
参数Description

RsyslogElasticsearchSetting

配置 rsyslog-elasticsearch 插件。如需更多信息，请参阅 https://www.rsyslog.com/doc/v8-stable/configuration/modules/omelasticsearch.html。

RsyslogElasticsearchTlsCACert

包含发布 Elasticsearch 服务器证书的 CA 的 CA 证书的内容。

RsyslogElasticsearchTlsClientCert

包含用于针对 Elasticsearch 进行客户端证书授权的客户端证书内容。

RsyslogElasticsearchTlsClientKey

包含与 cert RsyslogElasticsearchTlsClientCert 对应的私钥内容。

4.4. 管理日志
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容器化服务日志文件存储在 /var/log/containers/<service&gt; 中，如 /var/log/containers/cinder。容器内运行的服务的日志文件存储在本地。可用的日志可能会因启用和禁用的服务而异。

以下示例强制 logrotate 任务在达到 10 MB 时创建新日志文件，并保留 14 天的日志文件。 

parameter_defaults
  LogrotateRotate: '14'
  LogrotatePurgeAfterDays: '14'
  LogrotateMaxsize: '10M'
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要自定义日志轮转参数，请在环境模板中包括这些参数 _defaults，然后部署 overcloud。 

openstack overcloud deploy \
--timeout 100 \
--templates /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates \
... \
-e /home/stack/templates/rotate.yaml \
--log-file overcloud_deployment_90.log
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验证：在任何 overcloud 节点上，确保 logrotate_crond 已更新： 

[root@compute0 ~]# podman exec -it logrotate_crond cat /etc/logrotate-crond.conf
/var/log/containers/*/*log /var/log/containers/*/*/*log /var/log/containers/*/*err {
  daily
  rotate 14
  maxage 14
  # minsize 1 is required for GDPR compliance, all files in
  # /var/log/containers not managed with logrotate will be purged!
  minsize 1
  # Do not use size as it's not compatible with time-based rotation rules
  # required for GDPR compliance.
  maxsize 10M
  missingok
  notifempty

  copytruncate


  delaycompress


  compress


}
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在以下示例中，nova-compute.log 文件已被轮转一次。 

[root@compute0 ~]# ls -lah /var/log/containers/nova/
total 48K
drwxr-x---. 2 42436 42436  79 May 12 09:01 .
drwxr-x---. 7 root  root   82 Jan 21  2021 ..
-rw-r--r--. 1 42436 42436 12K May 12 14:00 nova-compute.log
-rw-r--r--. 1 42436 42436 33K May 12 09:01 nova-compute.log.1
-rw-r--r--. 1 42436 42436   0 Jan 21  2021 nova-manage.log
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日志文件轮转过程在 logrotate_crond 容器中进行。/var/spool/cron/root 配置文件被读取，其配置被发送到进程。

验证：确保配置存在于任何控制器节点上： 

[root@controller0 ~]# podman exec -it logrotate_crond /bin/sh
()[root@9410925fded9 /]$ cat /var/spool/cron/root
# HEADER: This file was autogenerated at 2021-01-21 16:47:27 +0000 by puppet.
# HEADER: While it can still be managed manually, it is definitely not recommended.
# HEADER: Note particularly that the comments starting with 'Puppet Name' should
# HEADER: not be deleted, as doing so could cause duplicate cron jobs.
# Puppet Name: logrotate-crond
PATH=/bin:/usr/bin:/usr/sbin SHELL=/bin/sh
0 * * * * sleep `expr ${RANDOM} \% 90`; /usr/sbin/logrotate -s /var/lib/logrotate/logrotate-crond.status /etc/logrotate-crond.conf 2>&1|logger -t logrotate-crond
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/var/lib/config-data/puppet-generated/crond/etc/logrotate-crond.conf 文件绑定到 logrotate_crond 容器中的 /etc/logrotate-crond.conf。

注意

因为历史原因，旧的配置文件会被保留，但不会使用它们。

4.5. 覆盖日志文件的默认路径
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如果您修改默认容器且修改包含到服务日志文件的路径，还必须修改默认日志文件路径。每个可组合服务都有一个 < service_name>LoggingSource 参数。例如，对于 nova-compute 服务，参数是 NovaComputeLoggingSource。

流程

  • 要覆盖 nova-compute 服务的默认路径，请在配置文件中添加 NovaComputeLoggingSource 参数的路径： 

     NovaComputeLoggingSource:
      tag: openstack.nova.compute
      file: /some/other/path/nova-compute.log
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    注意

    对于每个服务，定义 tag 和 file。其他值默认派生。

    1. 您可以修改特定服务的格式。这会直接传递给 Rsyslog 配置。LoggingDefaultFormat 参数的默认格式是 /(?<time>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}.\d+) (?<pid>\d+) (?<priority>\S+) (?<message>.*)$/ 使用以下语法： 

      <service_name>LoggingSource:
    tag: <service_name>.tag
    path: <service_name>.path
    format: <service_name>.format
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      以下片段是更复杂的转换示例： 

       ServiceLoggingSource:
    tag: openstack.Service
    path: /var/log/containers/service/service.log
    format: multiline
    format_firstline: '/^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3} \d+ \S+ \S+ \[(req-\S+ \S+ \S+ \S+ \S+ \S+|-)\]/'
    format1: '/^(?<Timestamp>\S+ \S+) (?<Pid>\d+) (?<log_level>\S+) (?<python_module>\S+) (\[(req-(?<request_id>\S+) (?<user_id>\S+) (?<tenant_id>\S+) (?<domain_id>\S+) (?<user_domain>\S+) (?<project_domain>\S+)|-)\])? (?<Payload>.*)?$/'
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4.6. 修改日志记录的格式
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您可以修改特定服务的日志记录开始的格式。这会直接传递给 Rsyslog 配置。

Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) 日志记录的默认格式是 ('^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2}(.[0-9]+ [0-9]+)?(DEBUG|INFO|WARNING|ERROR)'）。

流程

  • 要添加用于解析日志记录开始的不同正则表达式，请在配置中添加 startmsg.regex ： 

    NovaComputeLoggingSource:
       tag: openstack.nova.compute
       file: /some/other/path/nova-compute.log
       startmsg.regex: "^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2}(.[0-9]+ \\+[0-9]+)? [A-Z]+ \\([a-z]+\\)
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4.7. 测试 Rsyslog 和 Elasticsearch 之间的连接
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在客户端，您可以验证 Rsyslog 和 Elasticsearch 之间的通信。

流程

  • 进入 Rsyslog 容器或主机上的 /var/log/rsyslog/omelasticsearch.log 中的 Elasticsearch 连接 日志文件 /var/log/rsyslog/omelasticsearch.log。如果此日志文件不存在，或者日志文件存在但没有包含日志，则没有连接问题。如果日志文件存在并包含日志，Rsyslog 就没有成功连接。
注意

要从服务器端测试连接，请查看 Elasticsearch 日志以了解连接问题。

4.8. 服务器端日志记录
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如果您有一个 Elasticsearch 集群正在运行，您必须在 logging-environment-rsyslog.yaml 文件中配置 RsyslogElasticsearchSetting 参数，以连接 overcloud 节点上运行的 Rsyslog。要配置 RsyslogElasticsearchSetting 参数，请参阅 https://www.rsyslog.com/doc/v8-stable/configuration/modules/omelasticsearch.html

4.9. 追溯
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当您遇到问题并启动故障排除时，您可以使用回溯日志来诊断问题。在日志文件中，回溯通常包含多行信息，它们都与相同的问题相关。

rsyslog 提供了一个正则表达式，用于定义日志记录的启动方式。每个日志记录通常以时间戳开头，追溯的第一行是包含此信息的唯一行。rsyslog 使用第一行捆绑缩进记录，并将它们作为一个日志记录发送。

对于该配置选项，请使用 <Service>LoggingSource 中的 startmsg.regex。以下正则表达式是 director 中所有 <service>LoggingSource 参数的默认值： 

startmsg.regex='^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2}(.[0-9]+ [0-9]+)? (DEBUG|INFO|WARNING|ERROR) '
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当此默认与添加或修改的 LoggingSource 的日志记录不匹配时，您必须相应地更改 startmsg.regex。

4.10. OpenStack 服务的日志文件位置
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每个 OpenStack 组件都有单独的日志记录目录，其中包含特定于运行中服务的文件。

4.10.1. 裸机置备(ironic)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Ironic API

openstack-ironic-api.service

/var/log/containers/ironic/ironic-api.log

OpenStack Ironic Conductor

openstack-ironic-conductor.service

/var/log/containers/ironic/ironic-conductor.log

4.10.2. Block Storage (cinder)日志文件
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Service服务名称日志路径

块存储 API

openstack-cinder-api.service

/var/log/containers/cinder-api.log

块存储备份

openstack-cinder-backup.service

/var/log/containers/cinder/backup.log

信息性消息

cinder-manage 命令

/var/log/containers/cinder/cinder-manage.log

块存储调度程序

openstack-cinder-scheduler.service

/var/log/containers/cinder/scheduler.log

块存储卷

openstack-cinder-volume.service

/var/log/containers/cinder/volume.log

4.10.3. 计算(nova)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Compute API 服务

openstack-nova-api.service

/var/log/containers/nova/nova-api.log

OpenStack Compute 证书服务器

openstack-nova-cert.service

/var/log/containers/nova/nova-cert.log

OpenStack Compute 服务

openstack-nova-compute.service

/var/log/containers/nova/nova-compute.log

OpenStack Compute Conductor 服务

openstack-nova-conductor.service

/var/log/containers/nova/nova-conductor.log

OpenStack Compute VNC 控制台身份验证服务器

openstack-nova-consoleauth.service

/var/log/containers/nova/nova-consoleauth.log

信息性消息

nova-manage 命令

/var/log/containers/nova/nova-manage.log

OpenStack Compute NoVNC 代理服务

openstack-nova-novncproxy.service

/var/log/containers/nova/nova-novncproxy.log

OpenStack Compute Scheduler 服务

openstack-nova-scheduler.service

/var/log/containers/nova/nova-scheduler.log

4.10.4. dashboard (horizon)日志文件
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Service服务名称日志路径

特定用户交互的日志

仪表板接口

/var/log/containers/horizon/horizon.log

Apache HTTP 服务器为 Dashboard Web 界面使用几个额外的日志文件，您可以使用 Web 浏览器或命令行客户端（如 keystone 和 nova）进行访问。下表中的日志文件有助于跟踪控制面板的使用和诊断错误：

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用途日志路径

所有已处理的 HTTP 请求

/var/log/containers/httpd/horizon_access.log

HTTP 错误

/var/log/containers/httpd/horizon_error.log

admin-role API 请求

/var/log/containers/httpd/keystone_wsgi_admin_access.log

admin-role API 错误

/var/log/containers/httpd/keystone_wsgi_admin_error.log

member-role API 请求

/var/log/containers/httpd/keystone_wsgi_main_access.log

member-role API 错误

/var/log/containers/httpd/keystone_wsgi_main_error.log

注意

还有 /var/log/containers/httpd/default_error.log，它存储了同一主机上运行的其他 Web 服务所报告的错误。

4.10.5. Identity Service (keystone)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Identity Service

openstack-keystone.service

/var/log/containers/keystone/keystone.log

4.10.6. 镜像服务(glance)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Image Service API 服务器

openstack-glance-api.service

/var/log/containers/glance/api.log

OpenStack Image Service Registry 服务器

openstack-glance-registry.service

/var/log/containers/glance/registry.log

4.10.7. networking (neutron)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Neutron DHCP 代理

neutron-dhcp-agent.service

/var/log/containers/neutron/dhcp-agent.log

OpenStack 网络层 3 代理

neutron-l3-agent.service

/var/log/containers/neutron/l3-agent.log

元数据代理服务

neutron-metadata-agent.service

/var/log/containers/neutron/metadata-agent.log

元数据命名空间代理

不适用

/var/log/containers/neutron/neutron-ns-metadata-proxy-UUID.log

Open vSwitch 代理

neutron-openvswitch-agent.service

/var/log/containers/neutron/openvswitch-agent.log

OpenStack 网络服务

neutron-server.service

/var/log/containers/neutron/server.log

4.10.8. Object Storage (swift)日志文件
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OpenStack Object Storage 将日志发送到系统日志功能。

注意

默认情况下，所有对象存储日志文件都前往 /var/log/containers/swift/swift.log，使用 local0、local1 和 local2 syslog 工具。

对象存储的日志消息分为两大类：REST API 服务以及后台守护进程的那些类别。API 服务消息包含每个 API 请求一行，其方式类似于流行的 HTTP 服务器；前端(Proxy)和后端(Account、Container、Object)服务发布此类消息。守护进程消息的结构较少，通常包含有关执行周期性任务的守护进程的人类可读信息。但是，无论 Object Storage 的哪个部分都生成消息，源身份始终位于行首。

以下是代理消息的示例： 

Apr 20 15:20:34 rhev-a24c-01 proxy-server: 127.0.0.1 127.0.0.1 20/Apr/2015/19/20/34 GET /v1/AUTH_zaitcev%3Fformat%3Djson%26marker%3Dtestcont HTTP/1.0 200 - python-swiftclient-2.1.0 AUTH_tk737d6... - 2 - txc454fa8ea4844d909820a-0055355182 - 0.0162 - - 1429557634.806570053 1429557634.822791100
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以下是来自后台守护进程的临时信息示例： 

Apr 27 17:08:15 rhev-a24c-02 object-auditor: Object audit (ZBF). Since Mon Apr 27 21:08:15 2015: Locally: 1 passed, 0 quarantined, 0 errors files/sec: 4.34 , bytes/sec: 0.00, Total time: 0.23, Auditing time: 0.00, Rate: 0.00
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 object-auditor: Object audit (ZBF) "forever" mode completed: 0.56s. Total quarantined: 0, Total errors: 0, Total files/sec: 14.31, Total bytes/sec: 0.00, Auditing time: 0.02, Rate: 0.04
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Beginning replication run
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Replication run OVER
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Attempted to replicate 5 dbs in 0.12589 seconds (39.71876/s)
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Removed 0 dbs
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: 10 successes, 0 failures
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4.10.9. 编配(heat)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Heat API 服务

openstack-heat-api.service

/var/log/containers/heat/heat-api.log

OpenStack Heat Engine 服务

openstack-heat-engine.service

/var/log/containers/heat/heat-engine.log

编配服务事件

不适用

/var/log/containers/heat/heat-manage.log

4.10.10. 共享文件系统服务(manila)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack Manila API Server

openstack-manila-api.service

/var/log/containers/manila/api.log

OpenStack Manila 调度程序

openstack-manila-scheduler.service

/var/log/containers/manila/scheduler.log

OpenStack Manila 共享服务

openstack-manila-share.service

/var/log/containers/manila/share.log

注意

Manila Python 库中的一些信息也可以记录在 /var/log/containers/manila/manila-manage.log 中。

4.10.11. Telemetry (ceilometer)日志文件
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Service服务名称日志路径

OpenStack ceilometer 通知代理

ceilometer_agent_notification

/var/log/containers/ceilometer/agent-notification.log

OpenStack ceilometer 中央代理

ceilometer_agent_central

/var/log/containers/ceilometer/central.log

OpenStack ceilometer collection

openstack-ceilometer-collector.service

/var/log/containers/ceilometer/collector.log

OpenStack ceilometer 计算代理

ceilometer_agent_compute

/var/log/containers/ceilometer/compute.log

4.10.12. 用于支持服务的日志文件
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以下服务由 OpenStack 核心组件使用，拥有自己的日志目录和文件。

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服务服务名称日志路径

消息代理(RabbitMQ)

rabbitmq-server.service

/var/log/rabbitmq/rabbit@short_hostname.log
/var/log/rabbitmq/rabbit@short_hostname-sasl.log （用于简单身份验证和安全层相关日志消息）

数据库服务器(MariaDB)

mariadb.service

/var/log/mariadb/mariadb.log

虚拟网络交换机(Open vSwitch)

openvswitch-nonetwork.service

/var/log/openvswitch/ovsdb-server.log
/var/log/openvswitch/ovs-vswitchd.log

4.10.13. aodh (alarming 服务)日志文件
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Service容器名称日志路径

警报 API

aodh_api

/var/log/containers/httpd/aodh-api/aodh_wsgi_access.log

警报评估日志

aodh_evaluator

/var/log/containers/aodh/aodh-evaluator.log

警报监听程序

aodh_listener

/var/log/containers/aodh/aodh-listener.log

警报通知

aodh_notifier

/var/log/containers/aodh/aodh-notifier.log

4.10.14. gnocchi （指标存储）日志文件
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Service容器名称日志路径

Gnocchi API

gnocchi_api

/var/log/containers/httpd/gnocchi-api/gnocchi_wsgi_access.log

gnocchi metricd

gnocchi_metricd

/var/log/containers/gnocchi/gnocchi-metricd.log

Gnocchi statsd

gnocchi_statsd  

/var/log/containers/gnocchi/gnocchi-statsd.log

第 5 章 collectd 插件
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您可以根据 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) 17.0 环境配置多个 collectd 插件。

以下插件列表显示了可设置为覆盖默认值的可用 heat 模板 ExtraConfig 参数。每个部分都提供了 ExtraConfig 选项的一般配置名称。例如，如果存在名为 example_plugin 的 collectd 插件，则插件标题的格式是 collectd::plugin::example_plugin。

请参考特定插件的可用参数表，如下例所示： 

ExtraConfig:
  collectd::plugin::example_plugin::<parameter>: <value>
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引用用于 Prometheus 或 Grafana 查询的特定插件的指标表。

5.1. collectd::plugin::aggregation
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您可以使用 聚合 插件将多个值聚合到一个值中。使用 sum、average、min 和 max 等聚合功能来计算指标，如平均和总 CPU 统计。

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表 5.1. 聚合参数
参数类型

主机

字符串

plugin

字符串

plugininstance

整数

agg_type

字符串

typeinstance

字符串

sethost

字符串

setplugin

字符串

setplugininstance

整数

settypeinstance

字符串

groupBy

字符串数组

calculatesum

布尔值

calculatenum

布尔值

calculateaverage

布尔值

calculateminimum

布尔值

calculatemaximum

布尔值

calculatestddev

布尔值

配置示例：

部署三个聚合配置以创建以下文件：

  1. aggregator-calcCpuLoadAvg.conf ：按主机和状态分组的所有 CPU 内核的平均 CPU 负载
  2. aggregator-calcCpuLoadMinMax.conf ：按主机和状态的最小和最大 CPU 负载组
  3. Aggregator-calcMemoryTotalMaxAvg.conf: maximum, average, 和 total 用于按类型分组的内存

聚合配置使用默认的 cpu 和 memory 插件配置。 

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
    - aggregation

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::aggregation::aggregators:
      calcCpuLoadAvg:
        plugin: "cpu"
        agg_type: "cpu"
        groupby:
          - "Host"
          - "TypeInstance"
        calculateaverage: True
      calcCpuLoadMinMax:
        plugin: "cpu"
        agg_type: "cpu"
        groupby:
          - "Host"
          - "TypeInstance"
        calculatemaximum: True
        calculateminimum: True
      calcMemoryTotalMaxAvg:
        plugin: "memory"
        agg_type: "memory"
        groupby:
          - "TypeInstance"
        calculatemaximum: True
        calculateaverage: True
        calculatesum: True
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5.2. collectd::plugin::amqp1
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使用 amqp1 插件将值写入 amqp1 消息总线，如 AMQ Interconnect。

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表 5.2. amqp1 parameters
参数类型

manage_package

布尔值

传输

字符串

主机

字符串

port

整数

user

字符串

password

字符串

address

字符串

实例

Hash

retry_delay

整数

send_queue_limit

整数

interval

整数

使用 send_queue_limit 参数来限制传出指标队列的长度。

注意

如果没有 AMQP1 连接，则该插件将继续将消息排队以发送，这可能会导致未绑定的内存消耗。默认值为 0，它会禁用传出指标队列。

如果缺少指标，请增加 send_queue_limit 参数的值。

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
    - amqp1

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::amqp1::send_queue_limit: 5000
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5.3. collectd::plugin::apache
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使用 apache 插件从 Apache Web 服务器提供的 mod_status 插件收集 Apache 数据。提供的每个实例都有一个每个间隔 值（以秒为单位）。如果您为实例提供 超时 间隔参数，则该值以毫秒为单位。

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表 5.3. Apache 参数
参数类型

实例

Hash

interval

整数

manage-package

布尔值

package_install_options

list

Expand
表 5.4. apache 实例参数
参数类型

url

HTTP URL

user

字符串

password

字符串

verifypeer

布尔值

verifyhost

布尔值

caCert

AbsolutePath

sslCiphers

字符串

timeout

整数

配置示例：

在本例中，实例名称是 localhost，它连接到位于 http://10.0.0.111/mod_status?auto 的 Apache Web 服务器。您必须将 ?auto 附加到 URL 的末尾，以防止状态页面作为与插件不兼容的类型返回。 

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - apache

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::apache::instances:
      localhost:
        url: "http://10.0.0.111/mod_status?auto"
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其他资源

有关配置 apache 插件的更多信息，请参阅 apache。

5.4. collectd::plugin::battery
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使用 电池 插件报告笔记本电脑的剩余容量、电源或卷标签。

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表 5.5. 电池参数
参数类型

values_percentage

布尔值

report_degraded

布尔值

query_state_fs

布尔值

interval

整数

其他资源

有关配置 电池插件的更多信息，请参阅 电池 。

5.5. collectd::plugin::bind
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使用 bind 插件检索来自 DNS 服务器的查询和响应的编码统计信息，并将这些值提交到 collectd。

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表 5.6. 绑定参数
参数类型

url

HTTP URL

memorystats

布尔值

opcodes

布尔值

parsetime

布尔值

qtypes

布尔值

resolverstats

布尔值

serverstats

布尔值

zonemaintstats

布尔值

视图

Array

interval

整数

Expand
表 5.7. 绑定视图参数
参数类型

name

字符串

qtypes

布尔值

resolverstats

布尔值

cacherrsets

布尔值

zones

字符串列表

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - bind

  ExtraConfig:
    collectd::plugins::bind:
      url: http://localhost:8053/
      memorystats: true
      opcodes: true
      parsetime: false
      qtypes: true
      resolverstats: true
      serverstats: true
      zonemaintstats: true
      views:
      - name: internal
        qtypes: true
        resolverstats: true
        cacherrsets: true
      - name: external
        qtypes: true
        resolverstats: true
        cacherrsets: true
        zones:
        - "example.com/IN"
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5.6. collectd::plugin::ceph
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使用 ceph 插件从 ceph 守护进程收集数据。

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表 5.8. Ceph 参数
参数类型

守护进程

Array

longrunavglatency

布尔值

convertspecialmetrictypes

布尔值

package_name

字符串

配置示例：

parameter_defaults:
    ExtraConfig:
        collectd::plugin::ceph::daemons:
           - ceph-osd.0
           - ceph-osd.1
           - ceph-osd.2
           - ceph-osd.3
           - ceph-osd.4
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注意

如果 Object Storage Daemon (OSD)没有在每个节点上，您必须列出 OSD。

部署 collectd 时，ceph 插件将添加到 Ceph 节点。不要将 Ceph 节点上的 ceph 插件添加到 CollectdExtraPlugins 中，因为这会导致部署失败。

其他资源

有关配置 ceph 插件的更多信息，请参阅 ceph。

5.7. collectd::plugins::cgroups
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使用 cgroups 插件收集 cgroup 中进程的信息。

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表 5.9. cgroups 参数
参数类型

ignore_selected

布尔值

interval

整数

cgroups

list

其他资源

有关配置 cgroups 插件的更多信息，请参阅 cgroups。

5.8. collectd::plugin::connectivity
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使用 connectivity 插件监控网络接口的状态。

注意

如果没有列出接口，则默认监控所有接口。

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表 5.10. 连接参数
参数类型

interfaces

Array

配置示例：

parameter_defaults:
    ExtraConfig:
        collectd::plugin::connectivity::interfaces:
        - eth0
        - eth1
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其他资源

有关配置 connectivity 插件的更多信息，请参阅 connectivity。

5.9. collectd::plugin::conntrack
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使用 conntrack 插件跟踪 Linux 连接跟踪表中的条目数。此插件没有参数。

5.10. collectd::plugin::contextswitch
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使用 ContextSwitch 插件收集系统处理的上下文切换数量。唯一可用的参数是 间隔，即以秒为单位定义的轮询间隔。

其他资源

有关配置 contextswitch 插件的更多信息，请参阅 contextswitch。

5.11. collectd::plugin::cpu
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使用 cpu 插件监控 CPU 处于各种状态的时间，如 idle、执行用户代码、执行系统代码、等待 IO-operations 和其他状态。

cpu 插件收集 jiffies 值，而不是百分比值。jiffy 的值取决于您的硬件平台的时钟频率，因此不是绝对时间间隔单位。

要报告百分比值，请将布尔值参数 reportbycpu 和 reportbystate 设置为 true，然后将布尔值 parameter percentage 设置为 true。

此插件默认是启用的。

Expand
表 5.11. CPU 指标
Name描述查询

idle

空闲时间

collectd_cpu_total{...,type_instance='idle'}

interrupt

中断阻止的 CPU

collectd_cpu_total{...,type_instance='interrupt'}

nice

运行低优先级进程的时间

collectd_cpu_total{...,type_instance='nice'}

softirq

为中断请求提供服务的周期量

collectd_cpu_total{...,type_instance='waitirq'}

steal

虚拟 CPU 等待实际 CPU 的时间百分比，而虚拟机监控程序为另一个虚拟处理器提供服务

collectd_cpu_total{...,type_instance='steal'}

system

在系统级别（内核）花费的时间长度.

collectd_cpu_total{...,type_instance='system'}

user

用户进程使用

collectd_cpu_total{...,type_instance='user'}

wait

CPU 等待未完成的 I/O 请求

collectd_cpu_total{...,type_instance='wait'}

Expand
表 5.12. CPU 参数
参数类型默认值

reportbystate

布尔值

true

valuespercentage

布尔值

true

reportbycpu

布尔值

true

reportnumcpu

布尔值

false

reportgueststate

布尔值

false

subtractgueststate

布尔值

true

interval

整数

120

配置示例：

parameter_defaults:
    CollectdExtraPlugins:
      - cpu
    ExtraConfig:
        collectd::plugin::cpu::reportbystate: true
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其他资源

有关配置 cpu 插件的更多信息，请参阅 cpu。

5.12. collectd::plugin::cpufreq
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使用 cpufreq 插件收集当前的 CPU 频率。此插件没有参数。

5.13. collectd::plugin::csv
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使用 csv 插件，以 CSV 格式将值写入本地文件。

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表 5.13. CSV 参数
参数类型

dataDir

字符串

storerates

布尔值

interval

整数

5.14. collectd::plugin::df
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使用 df 插件为文件系统收集磁盘空间使用情况信息。

此插件默认是启用的。

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表 5.14. df 指标
Name描述查询

free

可用磁盘空间

collectd_df_df_complex{...,type_instance="free"}

保留

保留磁盘空间量

collectd_df_df_complex{...,type_instance="reserved"}

使用的

已用磁盘空间量

collectd_df_df_complex{...,type_instance="used"}

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表 5.15. df 参数
参数类型默认值

devices

Array

[]

fstypes

Array

['xfs']

ignoreselected

布尔值

true

mountpoints

Array

[]

reportbydevice

布尔值

true

reportinodes

布尔值

true

reportreserved

布尔值

true

valuesabsolute

布尔值

true

valuespercentage

布尔值

false

配置示例：

parameter_defaults:
  ExtraConfig:
    collectd::plugin::df::fstypes: ['tmpfs','xfs']
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其他资源

有关配置 df 插件的更多信息，请参阅 df。

5.15. collectd::plugin::disk
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使用 disk 插件收集硬盘的性能统计信息（如果支持）。

注意

disk 插件默认监控所有磁盘。您可以使用 ignoreselected 参数忽略磁盘列表。示例配置会忽略 sda、sdb 和 sdc 磁盘，并监控列表中不包含的所有磁盘。

此插件默认是启用的。

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表 5.16. 磁盘参数
参数类型默认值

disks

Array

[]

ignoreselected

布尔值

false

udevnameattr

字符串

<undefined>

Expand
表 5.17. 磁盘指标
Name描述

合并

可以合并在一起的排队操作数量，例如，一个物理磁盘访问提供了两个或者多个逻辑操作。

time

I/O 合作完成的平均时间。值可能并不准确。

io_time

进行 I/O 所需时间(ms)。您可以使用此指标作为设备负载百分比。值 1 秒与负载的 100% 匹配。

weighted_io_time

测量 I/O 完成时间和可能积累的积压。

pending_operations

显示待处理的 I/O 操作的队列大小。

配置示例：

parameter_defaults:
  ExtraConfig:
    collectd::plugin::disk::disks: ['sda', 'sdb', 'sdc']
    collectd::plugin::disk::ignoreselected: true
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其他资源

有关配置 disk 插件的更多信息，请参阅 disk。

5.16. collectd::plugin::hugepages
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使用 hugepages 插件收集巨页信息。 

This plugin is enabled by default.
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表 5.18. hugepages 参数
参数类型默认值

report_per_node_hp

布尔值

true

report_root_hp

布尔值

true

values_pages

布尔值

true

values_bytes

布尔值

false

values_percentage

布尔值

false

配置示例：

parameter_defaults:
  ExtraConfig:
    collectd::plugin::hugepages::values_percentage: true
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其他资源

  • 有关配置 hugepages 插件的更多信息，请参阅 巨页。

5.17. collectd::plugin::interface
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使用 接口 插件来测量 octets、数据包每秒中的接口流量，以及每秒错误率。 

This plugin is enabled by default.
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表 5.19. 接口参数
参数类型默认

interfaces

Array

[]

ignoreselected

布尔值

false

reportinactive

布尔值

true

配置示例：

parameter_defaults:
  ExtraConfig:
    collectd::plugin::interface::interfaces:
      - lo
    collectd::plugin::interface::ignoreselected: true
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其他资源

  • 有关配置 interfaces 插件的更多信息，请参阅 接口。

5.18. collectd::plugin::load
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使用 load 插件收集系统负载和系统使用的概览。 

This plugin is enabled by default.
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表 5.20. 插件参数
参数类型默认

report_relative

布尔值

true

配置示例：

parameter_defaults:
  ExtraConfig:
    collectd::plugin::load::report_relative: false
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其他资源

  • 有关配置 load 插件的更多信息，请参阅 load。

5.19. collectd::plugin::mcelog
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使用 mcelog 插件发送与 Machine Check Exceptions 相关的通知和统计信息。将 mcelog 配置为以守护进程模式运行并启用日志记录功能。

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表 5.21. mcelog 参数
参数类型

Mcelogfile

字符串

内存

hash { mcelogclientsocket[string], persistentnotification[boolean] }

配置示例：

parameter_defaults:
    CollectdExtraPlugins: mcelog
    CollectdEnableMcelog: true
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其他资源

  • 有关配置 mcelog 插件的更多信息，请参阅 mcelog。

5.20. collectd::plugin::memcached
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使用 memcached 插件检索有关 memcached 缓存使用情况、内存和其他相关信息的信息。

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表 5.22. Memcached 参数
参数类型

实例

Hash

interval

整数

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - memcached

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::memcached::instances:
      local:
        host: "%{hiera('fqdn_canonical')}"
        port: 11211
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其他资源

  • 有关配置 memcached 插件的更多信息，请参阅 memcached。

5.21. collectd::plugin::memory
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使用 memory 插件检索有关系统内存的信息。 

This plugin is enabled by default.
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表 5.23. 内存参数
参数类型

默认值

valuesabsolute

布尔值

true

valuespercentage

布尔值

配置示例：

parameter_defaults:
  ExtraConfig:
    collectd::plugin::memory::valuesabsolute: true
    collectd::plugin::memory::valuespercentage: false
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其他资源

  • 有关配置 memory 插件的更多信息，请参阅内存。

5.22. collectd::plugin::ntpd
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使用 ntpd 插件查询配置为允许访问统计数据的本地 NTP 服务器，并检索有关配置的参数和时间同步状态的信息。

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表 5.24. ntpd 参数
参数类型

主机

Hostname

port

端口号（整数）

reverselookups

布尔值

includeunitid

布尔值

interval

整数

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - ntpd

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::ntpd::host: localhost
    collectd::plugin::ntpd::port: 123
    collectd::plugin::ntpd::reverselookups: false
    collectd::plugin::ntpd::includeunitid: false
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其他资源

  • 有关配置 ntpd 插件的更多信息，请参阅 ntpd。

5.23. collectd::plugin::ovs_stats
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使用 ovs_stats 插件收集 OVS 连接接口的统计信息。ovs_stats 插件使用 OVSDB 管理协议(RFC7047)监控机制从 OVSDB 获取统计信息。

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表 5.25. ovs_stats parameters
参数类型

address

字符串

网桥

list

port

整数

套接字

字符串

配置示例：

以下示例演示了如何启用 ovs_stats 插件。如果使用 OVS 部署 overcloud，则不需要启用 ovs_stats 插件。 

    parameter_defaults:
        CollectdExtraPlugins:
          - ovs_stats
        ExtraConfig:
          collectd::plugin::ovs_stats::socket: '/run/openvswitch/db.sock'
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其他资源

  • 有关配置 ovs_stats 插件的更多信息，请参阅 ovs_stats。

5.24. collectd::plugin::processes
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process 插件提供有关系统进程的信息。如果没有指定自定义进程匹配，则插件只按状态和进程分叉率收集进程数量。

要收集有关特定进程的更多详细信息，您可以使用 process 参数指定进程名称或 process_match 选项指定与正则表达式匹配的进程名称。process_match 输出的统计信息按进程名称分组。

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表 5.26. 插件参数
参数类型默认值

进程

Array

<undefined>

process_matches

Array

<undefined>

collect_context_switch

布尔值

<undefined>

collect_file_descriptor

布尔值

<undefined>

collect_memory_maps

布尔值

<undefined>

其他资源

  • 有关配置 processes 插件的更多信息，请参阅 processes。

5.25. collectd::plugin::smart
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使用 智能 插件从节点上的物理磁盘收集 SMART （自助、分析和报告技术）信息。您还必须将参数 CollectdContainerAdditionalCapAdd 设置为 CAP_SYS_RAWIO，以允许 智能 插件读取 SMART 遥测。如果没有设置 CollectdContainerAdditionalCapAdd 参数，则会将以下信息写入 collectd 错误日志中：

智能插件：以 root 身份运行 collectd，但缺少 CAP_SYS_RAWIO 功能。该插件的读取功能可能会失败。您的 init 系统是否丢弃功能？。

Expand
表 5.27. 智能参数
参数类型

disks

Array

ignoreselected

布尔值

interval

整数

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - smart

  CollectdContainerAdditionalCapAdd: "CAP_SYS_RAWIO"
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附加信息

  • 有关配置 smart 插件的更多信息，请参阅 smart。

5.26. collectd::plugin::swap
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使用 swap 插件收集有关可用和已用交换空间的信息。

Expand
表 5.28. swap 参数
参数类型

reportbydevice

布尔值

reportbytes

布尔值

valuesabsolute

布尔值

valuespercentage

布尔值

reportio

布尔值

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - swap

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::swap::reportbydevice: false
    collectd::plugin::swap::reportbytes: true
    collectd::plugin::swap::valuesabsolute: true
    collectd::plugin::swap::valuespercentage: false
    collectd::plugin::swap::reportio: true
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5.27. collectd::plugin::tcpconns
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使用 tcpconns 插件收集有关配置端口入站和出站的 TCP 连接数的信息。本地端口配置代表入口连接。远程端口配置代表出口连接。

Expand
表 5.29. tcpconns 参数
参数类型

localports

port (Array)

remoteports

port (Array)

侦听

布尔值

allportssummary

布尔值

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - tcpconns

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::tcpconns::listening: false
    collectd::plugin::tcpconns::localports:
    - 22
    collectd::plugin::tcpconns::remoteports:
    - 22
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5.28. collectd::plugin::thermal
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使用rmal 插件检索 ACPI thermal zone 信息。

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表 5.30. Thermal parameters
参数类型

devices

Array

ignoreselected

布尔值

interval

整数

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - thermal
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5.29. collectd::plugin::uptime
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使用 uptime 插件收集有关系统正常运行时间的信息。 

This plugin is enabled by default.
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Expand
表 5.31. uptime 参数
参数类型

interval

整数

5.30. collectd::plugin::virt
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使用 virt 插件为主机上的虚拟机收集 CPU、磁盘、网络负载和其他指标。

在计算主机上默认启用此插件。

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表 5.32. virt 参数
参数类型

连接

字符串

refresh_interval

Hash

domain

字符串

block_device

字符串

interface_device

字符串

ignore_selected

布尔值

plugin_instance_format

字符串

hostname_format

字符串

interface_format

字符串

extra_stats

字符串

配置示例：

ExtraConfig:
  collectd::plugin::virt::hostname_format: "name uuid hostname"
  collectd::plugin::virt::plugin_instance_format: metadata
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其他资源

有关配置 virt 插件的详情，请参考 virt。

5.31. collectd::plugin::vmem
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使用 vmem 插件从内核子系统收集有关虚拟内存的信息。

Expand
表 5.33. vmem 参数
参数类型

详细

布尔值

interval

整数

配置示例：

parameter_defaults:
  CollectdExtraPlugins:
  - vmem

  ExtraConfig:
    collectd::plugin::vmem::verbose: true
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5.32. collectd::plugin::write_http
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通过使用带有 JSON 的 POST 请求和编码指标，或使用 PUTVAL 命令，使用 write_http 输出插件向 HTTP 服务器提交值。

Expand
表 5.34. write_http parameters
参数类型

确保

Enum[present,absent]

节点

Hash[String, Hash[String, Scalar]]

urls

Hash[String, Hash[String, Scalar]]

manage_package

布尔值

配置示例：

parameter_defaults:
    CollectdExtraPlugins:
      - write_http
    ExtraConfig:
        collectd::plugin::write_http::nodes:
            collectd:
                url: “http://collectd.tld.org/collectd”
                metrics: true
                header: “X-Custom-Header: custom_value"
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其他资源

  • 有关配置 write_http 插件的更多信息，请参阅 write_http。

5.33. collectd::plugin::write_kafka
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使用 write_kafka 插件将值发送到 Kafka 主题。使用一个或多个主题块配置 write_kafka 插件。对于每个主题块，您必须指定一个唯一的名称和一个 Kafka producer。您可以在主题块中使用以下 per-topic 参数：

Expand
表 5.35. write_kafka parameters
参数类型

kafka_hosts

array[String]

topics

Hash

属性

Hash

meta

Hash

配置示例：

parameter_defaults:
    CollectdExtraPlugins:
       - write_kafka
    ExtraConfig:
      collectd::plugin::write_kafka::kafka_hosts:
        - remote.tld:9092
      collectd::plugin::write_kafka::topics:
        mytopic:
          format: JSON
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其他资源：

有关如何配置 write_kafka 插件的更多信息，请参阅 write_kafka。

法律通告
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