<转>Openstack ceilometer 宿主机监控模块扩展
《Openstack ceilometer监控项扩展》（ http://eccp.csdb.cn/blog/?p=352 ）主要介绍了对虚拟机监控项扩展， 比較简单。怎样在ceilometer框架基础上，添加对宿主机、服务等的监控？本文以宿主机监控为例，具体介绍扩展方法。
首先，整体介绍Ceilometer採集监控数据到持久化存储的流程，在compute节点上通过pollster的轮询机制获取宿主机的各监控数据，通过publisher调用rpc将监控数据发送到消息队列。collector端依据约定的topic接收对应管道发送的数据。并调用storage接口 进行持久化存储，详细流程例如以下图所看到的。
其次，在该框架下怎样扩展新的监控模块，顺其自然的想法即依次改动以上模块，其重点是配置文件的设置。须要定义发送端和接收端的topic、secrete和method才干将数据顺利发送到collector端进行存储。下面具体介绍各模块的改动方法。
一、compute数据採集pollster模块
该模块主要负责数据的採集，採集宿主机CPU、内存、网络等信息，封装成自己定义数据格式后通过publisher发送到消息队列，该部分与ceilometer监控项扩展相似。
1、在ceilometer/ceilometer/compute/plugin.py中定义宿主机获取数据的基类。
class ServerPollster(plugin.PollsterBase): @abc.abstractmethod def get_samples(self, manager, cache, instances):
2、在ceilometer/ceilometer/compute下新建server_pollsters包。在该包下新建server_cpu.py、server_mem.py等。继承ServerPollster类实现get_samples方法，将获取的数据封装成定义的数据格式返回就可以。可參考虚拟机採集数据架构。
3、同监控项的扩展，在ceilometer/setup.cfg中添加监控项pollster的配置。最后全部改动完毕后。又一次安装ceilometer。
二、发送数据publisher模块
1、改动ceilometer/pipeline.yaml配置文件，配置发送和接收数据的方式。
- name: server_pipeline interval: 60 counters: - "server.cpu" - "server.mem" transformers: publishers: - rpc://?target=record_server_data&meter_type=server
当中，name为pipeline的名字；interval为轮询的时间间隔；counters为该pipeline的pollster名字；transformers若发送的数据在进行publisher之前须要进一步处理，可设置transformers进行转换。publishers指定发送数据到collector的方式，target指定collector端的接收方。依据meter_type获取rpc的topic、secret和method。
同一时候，须要设置ceilometer/ceilometer.conf文件，设置server的topic、secret、method信息。详细配置例如以下：
[publisher_rpc] server_topic=server server_secret=True server_method=record_server_data
2、因为添加了新的topic发送通道。所以须要对ceilometer/ceilometer/publisher/rpc.py做对应的改动。
首先，须要改动初始化函数，读取pipeline和ceilometer配置文件信息。
其次，改动publish_counters函数，因为pipeline文件会对全部的counters每隔10分钟轮询一次。ceilometer默认採用topic为metering。其数据封装格式同样。但因为新增不同监控模块的数据封装格式不同。所以须要分开处理，10分钟轮询时仅仅对counter类型为sample的数据进行publish。详细例如以下：
if self.meter_type == 'metering': meters = [ meter_message_from_counter_beta( counter, self.topic_secret[self.meter_type], source) for counter in counters if type(counter) == sample.Sample ] else: meters = [ meter_message_from_counter_beta( counter, self.topic_secret[self.meter_type], source) for counter in counters ] topic = self.meter_type
三、接收数据collector模块
1、ceilometer/ceilometer/collector/service.py文件initialize_service_hook中定义worker用于接收rpc发送过来的数据。详细配置例如以下：
for k, v in cfg.CONF.publisher_rpc.iteritems(): if k.endswith('topic'): self.conn.create_worker( v, rpc_dispatcher.RpcDispatcher([self]), 'ceilometer.collector.' + v, )
2、定义对应的target用于接收採集的数据，例如以下所看到的：
def record_server_data(self, context, data): for dispatcher in self.dispatchers: dispatcher.record_data(context, data, 'server')
当中。最后一个參数指定本次发送过来的topic类型。在调用dispatch.record_data方法时。用于调用对应的存储数据的方法，进而使得数据持久化到不同的数据库表中。
3、dispatch也是在原基础上做了对应的调整。该调整依据当前数据接收的topic，调用不同的方法。进行数据库的存储，详细例如以下：
def record_data(self, context, data, meter_type): if not isinstance(data, list): data = [data] for meter in data: if self.secret_method[meter_type] and publisher_rpc.verify_signature(meter, self.secret_method[meter_type][0]): try: if meter.get('timestamp'): meter['timestamp'] = self.time_to_date(meter['timestamp']) method = getattr(self.storage_conn.__class__, self.secret_method[meter_type][1]) method(self.storage_conn, meter) except Exception as err: LOG.error('Failed to record metering data: %s', err) LOG.exception(err) else: LOG.warning( 'message signature invalid, discarding message: %r', meter)
四、持久化存储模块
1、因为新增宿主机数据模块的监測，需增一张数据库表，所以storage模块也需做对应的改动。
首先，须要改动ceilometer/ceilometer/storage/base.py文件，添加接口：
@abc.abstractmethod def record_server_data(self, data):
2、在ceilometer/ceilometer/storage/impl_mongodb.py的Connection类中实如今接口。
3、设计相应的数据库表结构，在ceilometer/ceilometer/storage/sqlalchemy/models.py中设置model相应的Server类。
4、在ceilometer/ceilometer/storage/sqlalchemy/migrate_repo/versions/001_add_meter_table.py中定义相应的表。
以上配置完毕后，source隔离环境又一次安装ceilometer，重新启动服务。就可以在mongodb数据库中查看到新增server表。表中存储相应counter的数据。
