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背景

近期降本增效之风涉及基础资源浪费情况,领导对于资源增量合理性认可度降低,需要infra团队增加手段是实现计算资源使用情况回顾,及时发现闲置、浪费资源,并通过管理措施降低资源净增量
公司内部存在超融合和物理服务器两种形式

解决思路

通过需求,初步需要关注CPU、内存、硬盘使用情况,拍脑袋定下指标:cpu利用率、内存利用率、硬盘IO相关,后续实际统计发现硬盘相关IO统计以及不大,于是战略性放弃

CPU指标

通常来说,物理服务器和虚拟机服务器CPU利用率无法使用同一阈值,拍脑袋定下指标:虚拟机CPU使用率低于15%;物理服务器CPU使用率2%(不包含宿主机、非通用操作系统形式交付的一体机、虚拟机)

内存指标

无论物理服务器还是虚拟机服务器,该指标可以一视同仁,拍脑袋定下指标CPU使用率不低于15%

实现路径

虚拟机可以通过超融合管理平台定制报告(但是无法关联CPU、内存指标,需要分别出具报告,然后手工处理);
物理服务器目前除了zabbix,没有更好的选择;
还有一条路(cmdb),但是cmdb项目建设由其他团队主导,现状无法直接实现,需要针对存量进行改造;
综合以上因素,本次计划选择zabbix作为统一方案解决;

实施方案

通过zabbix自带报表功能,发现需要先定制dashboard,具体实现太费劲,并且有两套zabbix,具体实现完成后估计脑子和手都要发麻,战略性放弃;

指标确认

另一条路就是通过数据库,查找需要的数据,首先确认zabbix对应以上两个指标为:

序号系统项目指标(键值)备注(监控项名称)
1LinCPUsystem.cpu.utilCPU utilization
2WinCPUsystem.cpu.utilCPU utilization
3LinMEMvm.memory.utilization Memory utilization in %
4WinMEMvm.memory.util Memory utilization in %

综合以上因素,计划使用监控项名称进行统计。

SQL查询语句

实际关联的历史数据主要有history和trends两张表,我司实际环境history只有7天的数据(按照监控项实际采集间隔进行获取保留),trends对应数据为history进行精简提取(以小时为单位,获取对应指标的最小值,平均值和最大值)
结合多次查询结果,最终计划使用trends表数据作为依据进行处理,结合我司实际服务情况,分两种情况进行统计:
1.全天CPU、内存相关指标

-- 趋势表合并查询cpu、内存利用率,取平均值
SELECT h.hostid,h.host AS hostname,-- CPU 利用率统计值AVG(CASE WHEN i.name = 'CPU utilization' THEN t.value_min END) AS avg_min_cpu_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'CPU utilization' THEN t.value_avg END) AS avg_avg_cpu_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'CPU utilization' THEN t.value_max END) AS avg_max_cpu_usage,-- 内存利用率统计值AVG(CASE WHEN i.name = 'Memory utilization in %' THEN t.value_min END) AS avg_min_memory_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'Memory utilization in %' THEN t.value_avg END) AS avg_avg_memory_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'Memory utilization in %' THEN t.value_max END) AS avg_max_memory_usage
FROM hosts h
JOIN items i ON h.hostid = i.hostid
JOIN trends t ON i.itemid = t.itemid
WHERE i.name IN ('CPU utilization', 'Memory utilization in %') -- CPU和内存利用率的监控项AND t.clock BETWEEN UNIX_TIMESTAMP(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)) AND UNIX_TIMESTAMP(NOW()) -- 过去30天的数据
GROUP BY h.hostid;

2.主要服务时间指标统计

-- 趋势表合并查询cpu、内存利用率,取平均值(9:00-16:00)
SELECT h.hostid,h.host AS hostname,-- CPU 利用率统计值AVG(CASE WHEN i.name = 'CPU utilization' THEN t.value_min END) AS avg_min_cpu_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'CPU utilization' THEN t.value_avg END) AS avg_avg_cpu_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'CPU utilization' THEN t.value_max END) AS avg_max_cpu_usage,-- 内存利用率统计值AVG(CASE WHEN i.name = 'Memory utilization in %' THEN t.value_min END) AS avg_min_memory_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'Memory utilization in %' THEN t.value_avg END) AS avg_avg_memory_usage,AVG(CASE WHEN i.name = 'Memory utilization in %' THEN t.value_max END) AS avg_max_memory_usage
FROM hosts h
JOIN items i ON h.hostid = i.hostid
JOIN trends t ON i.itemid = t.itemid
WHERE i.name IN ('CPU utilization', 'Memory utilization in %') -- CPU和内存利用率的监控项AND t.clock BETWEEN UNIX_TIMESTAMP(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)) AND UNIX_TIMESTAMP(NOW()) -- 过去30天的数据AND HOUR(FROM_UNIXTIME(t.clock)) BETWEEN 9 AND 16 -- 9:00-16:00的时间范围
GROUP BY h.hostid;

结合查询结果,导出至excel通过透视图进行进一步加工处理,确认实际合适的阈值(此步骤不进行展开)当然也可以根据统计结果动态确认阈值;

后续优化

后续可以结合实际确认好的CPU和内存指标,优化查询语句,也可以通过crontab实现定期查询,并将结果通过邮件、企微等方式通知关联人员。

http://www.dtcms.com/wzjs/97401.html

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