Vor kurzem durfte ich mich damit beschäftigen, wie man schnell und halbwegs vernünftig eine Art Reporting für Performance-Daten für Icinga 2 umsetzen kann. Um solche Daten entsprechend aufzubereiten bedarf es weiterer Open-Source-Software. Meiner Meinung nach eignet sich Graphite hierzu am besten. Ich möchte heute einen kurzen Einblick in die Möglichkeiten geben.

Graphite ist ein Werkzeug, welches aus drei Komponenten besteht: Carbon-Cache als Datensammler, Whisper als Storage-Backend und Graphite-Web um die Graphen visuell und als API bereitzustellen. Icinga 2 schreibt die Performance-Daten mit dem “graphite”-Feature direkt an den Carbon-Cache-TCP-Socket. Welche Möglichkeiten habe ich als Anwender nun, diese historischen Daten für meine Zwecke in Reporting zu verwenden?

Eigentlich ganz einfach: Graphite liefert eine eigene Render-API. Diese bietet die Möglichkeit, die Daten als Graph, csv , json, pdf und einige weitere Formate zu generieren. Der Anwender kann diese Daten als REST-API Aufruf im Browser oder beispielsweise curl in der Shell abholen. Dabei können verschieden Metriken und Aggregationen auf Graphen angewandt und unterschiedliche Werte gebündelt abgerufen werden.

 

Wie fange ich an?

Generell wird die URL wie folgt aufgebaut:

http://grtaphite.ip/render?target=icinga2..services.*.*.perfdata.*.value

Im gezeigten Beispiel kann man für die “target”-Metriken auch Wildcards verwenden, um etwa mehrere Services gleichzeitig abzufragen. Dies entspricht dem Dateipfad im Whisper-Backend. Man kann allerdings auch Listen oder Arrays angeben, um gezielt bestimmte Werte abzufragen.

Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten, die Daten für die entsprechenden Ausgaben weiterzuverarbeiten. Die wohl wichtigsten sind &from für die Zeit und &format für die Formatierung der Daten.

 

Metrik “Baum”

Um die Werte für die CPU-Load abzufragen, muss der entsprechende Service in Icinga 2 definiert sein und Performance-Daten nach Graphite schreiben. Im Screenshot sieht man im Baum “services” – “load”, letzterer stellt den Service-Namen dar. Der Sub-Knoten “load” liefert die Information, dass hier das “load” CheckCommand verwendet wurde. Tip an dieser Stelle: Lässt sich etwa für Dashboard-Templates als eindeutiger Schlüssel verwenden in Grafana.

Performance-Daten liefern zum einen “perfdata”, worin einzelne Metriken mit ihrem Namen abgelegt werden, etwa “load1” und darunter “value” als Wert und Thresholds, etwa “crit” und “warn”, sofern definiert. Zusätzlich können auch Metadaten von Icinga 2 geschrieben werden, die man aber explizit in der Konfiguration einschalten muss (“metadata”).

 

Einzelne Metrik abfragen

Im folgenden interessiert uns aber lediglich der Wert der Metrik “load1” als einzelner Wert. Um eine ordentliche Ausgangsbasis zu erhalten, wählen wir den Zeitraum der letzten 3 Stunden. Tip: Es sind relative und absolute Zeitangaben möglich.

http://192.168.100.101/render?target=icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load1.value&height=800&width=600&from=-3hours

 

Mehrere Metriken zusammenfassen

Man kann diese Abfrage auch erweitern, indem man mehrere Werte gleichzeitig abfrägt:

http://192.168.100.101/render?target=icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.{load1,load15,load5}.value&height=800&width=600&from=-3hours

 

Mehrere Hosts mit der gleichen Metrik abfragen

Eine Abfrage mit verschiedenen Servern für “load15” als Metrik könnte so aussehen:

http://192.168.100.101/render?target=icinga2.icinga*op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load15.value&height=800&width=600&from=-3hours

Formatierung

Die Darstellung der Daten setzt immer eine &height und eine &width als Parameter voraus. Es ist auch möglich hier Tortendiagramme mit verschiedenen Funktionen für Mittelwerte und Summen aufzurufen.

Man kann die erhaltenen Daten auch als CSV-Werte formatieren und dann beispielsweise mit curl abspeichern. Alternativ kann man sich diese Werte auch direkt im Browser anzeigen lassen.

[root@icinga1op ~]# curl 'http://192.168.100.101/render/?target=icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value&from=-3hours&format=csv'

icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:30:00,0.24
icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:31:00,0.21
icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:32:00,0.17
icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:33:00,0.15
icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:34:00,0.16
icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:35:00,0.13
icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value,2017-06-16 06:36:00,0.12
....

Wie bereits erwähnt lassen sich die Daten auch im JSON-Format anzeigen. Dies kann wieder über den Browser oder mittels curl erfolgen.

Das folgende Beispiel rendert alle erhaltenen Datenpunkte als JSON-Format:

[root@icinga1op ~]# curl 'http://192.168.100.101/render/?target=icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value&from=-3hours&format=json'
[{"target": "icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value", "datapoints": [[0.13, 1497595140], [0.11, 1497595200], [0.15, 1497595260], [0.13, 1497595320], [0.1, 1497595380], [0.08, 1497595440], [0.07, 1497595500], [0.06, 1497595560], [0.06, 1497595620], [0.05, 1497595680], [0.04, 1497595740], [0.07, 1497595800], [0.05, 1497595860], [0.04, 1497595920], [0.05, 1497595980], [0.04, 1497596040], [0.08, 1497596100], [0.06, 1497596160], [0.07, 1497596220], [0.06, 1497596280], [0.06, 1497596340], [0.05, 1497596400], [0.04, 1497596460], [0.04, 1497596520], [0.03, 1497596580], [0.05, 1497596640], [0.04, 1497596700], [0.05, 1497596760], [0.04, 1497596820], [0.09, 1497596880], [0.07, 1497596940], [0.06, 1497597000], [0.06, 1497597060], [0.05, 1497597120], [0.04, 1497597180], [0.04, 1497597240], [0.03, 1497597300], [0.02, 1497597360], [0.02, 1497597420], [0.01, 1497597480], [0.01, 1497597540], [0.01, 1497597600], [0.01, 1497597660], [0.01, 1497597720], [0.01, 1497597780], [0.07, 1497597840], [0.06, 1497597900], [0.07, 1497597960], [0.08, 1497598020], [0.07, 1497598080], [0.06, 1497598140], [0.04, 1497598200], [0.04, 1497598260], [0.03, 1497598320], [0.14, 1497598380], [0.14, 1497598440], [0.13, 1497598500], [0.12, 1497598560], [0.1, 1497598620], [0.09, 1497598680], [0.09, 1497598740], [0.07, 1497598800], [0.06, 1497598860], [0.07, 1497598920], [0.1, 1497598980], [0.1, 1497599040], [0.08, 1497599100], [0.06, 1497599160], [0.05, 1497599220], [0.04, 1497599280], [0.04, 1497599340], [0.03, 1497599400], [0.02, 1497599460], [0.05, 1497599520], [0.04, 1497599580], [0.03, 1497599640], [0.03, 1497599700], [0.04, 1497599760], [0.05, 1497599820], [0.04, 1497599880], [0.04, 1497599940], [0.04, 1497600000], [0.04, 1497600060], [0.03, 1497600120], [0.03, 1497600180], [0.02, 1497600240], [0.01, 1497600300], [0.01, 1497600360], [0.01, 1497600420], [0.04, 1497600480], [0.04, 1497600540], [0.03, 1497600600], [0.03, 1497600660], [0.02, 1497600720], [0.04, 1497600780], [0.04, 1497600840], [0.03, 1497600900], [0.03, 1497600960], [0.02, 1497601020], [0.01, 1497601080], [0.01, 1497601140], [0.01, 1497601200], [0.01, 1497601260], [0.01, 1497601320], [0.01, 1497601380], [0.01, 1497601440], [0.01, 1497601500], [0.01, 1497601560], [0.01, 1497601620], [0.63, 1497601680], [1.29, 1497601740], [1.87, 1497601800], [2.4, 1497601860], [2.74, 1497601920], [2.36, 1497601980], [1.93, 1497602040], [1.58, 1497602100], [1.29, 1497602160], [1.7, 1497602220], [2.26, 1497602280], [2.77, 1497602340], [3.1, 1497602400], [3.37, 1497602460], [3.09, 1497602520], [2.56, 1497602580], [2.09, 1497602640], [1.71, 1497602700], [1.4, 1497602760], [1.16, 1497602820], [0.95, 1497602880], [0.78, 1497602940], [0.63, 1497603000], [0.52, 1497603060], [0.42, 1497603120], [0.35, 1497603180], [0.28, 1497603240], [0.23, 1497603300], [0.19, 1497603360], [0.16, 1497603420], [0.13, 1497603480], [0.12, 1497603540], [0.1, 1497603600], [0.08, 1497603660], [0.07, 1497603720], [0.05, 1497603780], [0.07, 1497603840], [0.06, 1497603900], [0.05, 1497603960], [0.04, 1497604020], [0.03, 1497604080], [0.03, 1497604140], [0.02, 1497604200], [0.02, 1497604260], [0.01, 1497604320], [0.01, 1497604380], [0.01, 1497604440], [0.01, 1497604500], [0.01, 1497604560], [0.01, 1497604620], [0.01, 1497604680], [0.01, 1497604740], [0.01, 1497604800], [0.01, 1497604860], [0.04, 1497604920], [0.05, 1497604980], [0.06, 1497605040], [0.08, 1497605100], [0.06, 1497605160], [0.07, 1497605220], [0.06, 1497605280], [0.04, 1497605340], [0.05, 1497605400], [0.04, 1497605460], [0.03, 1497605520], [0.03, 1497605580], [0.02, 1497605640], [0.02, 1497605700], [0.01, 1497605760], [0.01, 149760

Um die Daten leserlich in der Konsole aufzubereiten, empfiehlt es sich “python -m json.tool” als Formatierungshilfe zu verwenden.

curl 'http://192.168.100.101/render/?target=icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value&from=-3hours&format=json' | python -m json.tool

Um die JSON-Daten in der Console zu visualisieren kann man Zach Holman’s Spark verwenden:

[root@graphite ~]# curl 'http://192.168.100.101/render/?target=icinga2.icinga3op_foreman_local.services.load.load.perfdata.load5.value&from=-3hours&format=json' | python -mjson.tool | grep ',' | grep -v '\]' | spark
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 3695 0 3695 0 0 230k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 240k
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Conclusio

Das war nur ein kleiner und rudimentärer Überblick was über die Render-API möglich ist. Jedoch bietet sie genügend Anregung um mehr mit Graphite, Icinga 2 und Metriken zu machen. Die Render-APi bietet zudem die Möglichkeit, programmatisch in Scripts darauf zuzugreifen. Mir hat es zumindest Lust auf mehr gemacht und ich denke, dass ich noch weitere Blogposts zu diesem Thema schreiben werde 🙂

Falls ihr nicht warten könnt, hier nochmal der Link zur Doku. Oder ihr schaut einfach mal bei uns in der Graphite-Schulung vorbei und lernt die Render-API am praktischen Beispiel kennen.

Daniel Neuberger

Autor: Daniel Neuberger

Nach seiner Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration und Tätigkeit als Systemadministrator kam er 2012 zum Consulting. Nach nun mehr als 4 Jahren Linux und Open Source Backup Consulting zieht es ihn in die Welt des Monitorings und System Management. Seit April 2017 verstärkt er das Netways Professional Services Team im Consulting rund um die Themen Elastic, Icinga und Bareos.
Wenn er gerade mal nicht um anderen zu Helfen durch die Welt tingelt geht er seiner Leidenschaft für die Natur beim Biken und der Imkerei nach und kassiert dabei schon mal einen Stich.