使用Python开发类Nagios监控软件

知识点：

1、 使用redis发布\订阅功能做服务器和客户端的通信通道

2、 利用面向对象思想开发监控模板

3、 时间监控项目插件化，允许用户自行开发监控插件

监控类型

基础监控
硬件、网络信息

系统监控
内存、硬盘、网络流量、IO、CPU

应用监控 Mysql

业务监控　　模拟并监控业务逻辑、网站访问质量

监控模式

主动监控——服务器主动向客户端轮询状态

1、 适用于中小型网络、或者是不能装客户端的网络设备

2、 给服务器造成的开销压力比较大

3、 轮询延迟

被动监控——客户端主动向服务器定期汇报状态

1、 适用于大型网络系统，设备较多

2、 可扩展性强、可定制性强

3、 需要装客户端，客户端更新、升级问题

需求分析：

1、 每个客户端需要监控的服务不同

2、 每个服务的监控间隔不同

3、 允许模板的形式批量修改监控指标

4、 不同设备的监控阀值不同

5、 可自定最近N分钟内……指标超过阀值

6、 报警策略、报警等级、报警自动升级。报警的时候不能总报给管理员，如果很多台机器出了问题，那么就要先给报警中心，报警中心对报警信息进行分级，然后把重要的报给管理员，这一点非常重要。

7、 历史数据的存储和优化

8、 跨机房、区域代理服务器

分享：小米自主研发的监控系统，规定在一秒钟内取出来历史的数据（RD2）。

类似股票走势来做，那么就会造成数据失真。相对于历史的数据用户更希望拿到过去的整体信息，而不是精确的数据。这么做的话就可以减少数据存储的空间，那么在进行索引的时候就会很快。做到数据失真要用到如下代码实现：

data = {

'real':[(324,14132154548),(324,14132154548),(324,14132154548),(324,14132154548),(324,14132154548)]2880

'10':[(324,14132154548),(324,14132154548),(324,14132154548)]2880

'30':[(324,14132154548),(324,14132154548),(324,14132154548)]2880

}

就是每来一个数据，咱们就对字典进行优化，对其他的数据存储到硬盘里就行了。算下来每台机器五年的数据大概就是500兆，所以这样就大大解决了数据信息过大导致索引时间过长的问题。