Openstack-Ceilometer-Alarm运行机制

1校验

对alarm列表进行定时监测,如果发现与设置的limit值不满足,则发出警报

监控服务分为三种:默认服务,单进程校验服务和分布式校验服务。根据配置来决定,默认配置:default

Alarm状态

名称

数据库代码

对应数据库操作字段

UNKNOWN

insufficient data

insufficient_data_actions

OK

ok

ok_actions

 

ALARM

alarm

alarm_actions

1.1服务

1.1.0 AlarmService

基类,其他service都集成它,实现了基本的校验功能

1.1.1  AlarmEvaluationService(默认服务)

  1. 根据alarm列表(当前enable的alarm)启动校验定时器
  2. 启动负载均衡服务,启动心跳信息定时器

1.1.2  SingletonAlarmService(单进程校验服务)

单进程校验,处理能力较弱,数据量较大的时候会延时或者shutdown,不推荐使用

  1. 根据alarm列表(当前enable的alarm)逐个校验

1.1.3  PartitionedAlarmService(分布式校验服务)

PartitionedAlarmService

它通过rpc实现了一套多个evaluator进程之间的协作协议(PartitionCoordinator),使得可以通过水平扩展来不断增大alarm service的处理能力,这样实现了一个简单的负载均衡,还实现了高可用

PartitionCoordinator

允许启动多个ceilometer-alarm-evaluator进程,这多个进程之间的关系是互相协作的关系,他们中最早启动的进程会被选为master进程,master进程主要做的事情就是给其他进程分配alarm,每个进程都在周期性的执行三个任务:

  • 发布存在消息;通过rpc,向其它进程广播自己的状态,来告知其他进程,自己是活着的,每个进程中都保存有其他进程的最后活跃时间
  • 校验是否可以成为master;每个进程都会不断的更新自己所维护的其它进程的状态列表,根据这个状态列表,来判断是否应该由自己来当master,判断一个进程是否是master的条件只有一个,那就是看谁启动的早
  • 校验数据;检查本进程负责的alarm,调用ceilometerclient的接口,来获取该alarm的监控指标对应的监控数据,然后进行判断,发送报警等

 

1.2 Alarm

1.2.1 combination

Alarm的alarm,综合多个指标的结果来进行相应操作

1.2.2 threshould

监控某一个或者多个指标,若大于、小于或者等与监控的阈值等情况时,触发alarm指定状态的动作

2报警

报警功能是根据alarm对象中规定的规则定时校验meter数据,如果发现有符合条件的数据,发出报警。初始alarm状态为ok,校验后如果状态变为unkown或者alarm则alarm_history表会有alarm状态更新数据,同时触发对应状态的action。如果当前状态为alarm,校验后状态任然为alarm,则不会触发对应action。

2.1 Log

记录日志,级别:info

2.2 Rest

通过http协议调用alarm中指定状态的动作,通常是一个调用指定的地址,报告状态。

2.3 Test

测试使用,没有实际使用

2.4 Trust

调用keystone接口,使用rest中的方法发送

3可能遇到的问题

  1. 创建alarm时对于时间段选择的错误。如果需要一直监控而不是只在某个时间段监控的话,这个字段可以直接不赋值
  2. 创建alarm时几个条件的组合需要思考好。间隔时间(period/evaluation_periods)、时间范围(time_constraints),alarm类型(type)以及根据类型对应的操作(xx_action)
  3. 创建alarm初始状态给定为ok
  4. Alarm规则设置。一般是:[meter_name]记录中的 [field]在[evaluation_periods]时间内的[avg/max/min/..]数值[大于(gt)、小于(lt)、等于(eg)…]则满足条件,需要更新alarm状态。规则示例

"threshold_rule": {

        "comparison_operator": "gt", #大于

        "evaluation_periods": 2, #和period确定校验时间段

        "exclude_outliers": False,

        "meter_name": "disk.device.read.requests",

        "period": 10,

        "query": [ #查询规则

            {

                "field": "resource_id",

                "op": "eq",

                "type": "string",

                "value": "fc0e5394-0276-413e-8d81-e3324df35a12-vda"

            }

        ],

        "statistic": "avg", #针对meter中volume的具体计算方法,如平均值,最大值,最小值等

        "threshold": 990 #阈值

    }

原文地址:https://www.cnblogs.com/smallcoderhujin/p/4150362.html