Orabbix结合Python发送图形报表

在数据库的运维工作中，如果有一种运筹帷幄的感觉，那么其中一种方式就是看报表，比如喝着咖啡缓缓打开电脑，几十台，上百台的机器的负载明细都在眼底。如果某个地方出现了异常或者明显的抖动，在报表中也能够很清晰的显示出来。目前这种情况还是很难实现，但是我们可以创造，之前的博文中也分析过了zabbix+orabbix的监控方式，还是存在很多亮点，在监控和定制功能上确实很强大，gc功能本身就很强大，但是扩展相对还是比较困难的。首先我们来show一个概览图，这个是我们努力的目标。比如我们有几十台DB服务器，在开始工作前看看这个报表无疑会让你的工作针对性更强，哪些是需要重点关注的，哪些可能是潜在的问题，哪些问题迫在眉睫需要解决。比如我们收到了下面的形式的邮件，描述的是4台DB在过去的24个小时内的等待事件，是不是相对来说感觉要清晰一些，当然我们还可以扩展其它的监控项。要实现这个效果，着实不是一件容易的事情。
自己也是各方找了各种资料，也是在不断的失败经历中总算看到了一丝曙光。
首先要通过zabbix得到这个图片，大体的原理如下：
要得到一个基本的图形，除了基本指定长宽之外，最主要的就是graphid和screenid这两个属性orabbix会把数据通过Jdbc得到后传给zabbix中的mysql表中，当需要取得对应的数据信息时，通过图形的方式还是要依赖screenid和graphid，在对应的表中进行关联得到数据的变化情况。明白了基本原理，我们为了实现发送邮件中嵌入图形的需求，就需要把这些图形以附件的形式发送邮件。
按照这个思路还是有几件必须要完成的事情，
1.知道screenid和graphid和mysql表的关联关系
2.利用screenid和graphid得到对应的报表图片
3.把图形存储在临时目录下
4.把图形以附件的形式发送。第1步从网络中也会得到一些基本的信息，如果想得到更多的明细信息，似乎资源也有限，从我的实验来看，表关联关系和网络还是存在一定的差别，最后我是根据几个关联表的数据反复比较，最后也算是找出了规律，后面详细介绍表关联关系的细节。
第2步通过screenid和graphid得到对应的报表图片，这个步骤是基于第1步，我们可以做基本的测试，得到图片的url格式，然后把一些非必须字段，比如长宽等给定一个默认值即可。
第3步需要把图片能够下载下来存放在临时目录下，这个过程还是需要借助脚本来完成，这方面python的强大的web功能就派上了用场。可以基于根据url下载图片，然后把图片放入web服务器的默认路径下,比如/var/www/zabbix/reports
第4步就是借用邮件发送的功能来把图片放入附件中，这个部分还是使用python来做，把步骤3，步骤4的功能都独立成对应的功能点。
看起来各个功能还是紧密关联的，但是我们可以把它拆分开来，比如我们可以直接实现第4步，模拟我们收到了图片的场景即可。
得到图片graphid和screenid的部分，我们可以在已有的监控图中查看属性得到一个url样例，然后按照这个格式来进行修改定制。
如果实现得都差不多了，再回到第一步来解析数据字典也不迟。解析数据字典的比偶关联有点懵懵懂懂，压根没有datamodel之类的详细文档，好在开源项目的表结构还是很清晰，还是能够基本看出字段，表名的含义，比较清晰，侥幸解析出来了关联关系。详细的步骤阅读下一页的精彩内容： http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122359p2.htm下面关于Python的文章您也可能喜欢，不妨看看：Python：在指定目录下查找满足条件的文件 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121283.htmPython2.7.7源码分析 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121168.htm无需操作系统直接运行 Python 代码 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117357.htmCentOS上源码安装Python3.4 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm《Python核心编程第二版》.（Wesley J. Chun ）.[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm《Python开发技术详解》.（周伟,宗杰）.[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htmPython脚本获取Linux系统信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htmPython 语言的发展简史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm

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