Đầu tiên chúng tôi sẽ cài đặt zenpack đã viết (coi như đang là một hệ thống mới hoàn toàn chưa có zenpack)
45
Hình 4.1: Cài đặt Zenpack
Bạn sẽ vào tag Zenpacks và chọn Install Zenpack, sau đó chọn đường dẫn tới file cài đặt Zenpacks.Zenoss.Cloud.KvmMonitoring-py2.6.egg
Sau khi cài đặt thành công, trong device classes sẽ xuất hiện một lớp thiết bị mới là Server/Virtual Machine Host/KVM.
46
Hình 4.2: Class Virtual Machine Host/KVM được sinh ra
Đây là lớp thiết bị mới do chúng tôi định nghĩa để giám sát các thiết bị ảo hóa bằng KVM.
Sau đó chúng ta sẽ thêm thiết bị cần giám sát vào lớp tương ứng. Chúng tôi thêm thiết bị có IP 127.0.0.12 vào lớp Server/Virtual Machine Host/ KVM. Như vậy có nghĩa là thiết bị này sẽ được thực hiện những tác vụ giám sát tương ứng trong lớp KVM mà chúng tôi đã định nghĩa.
Tiếp theo cấu hình lại cái thuộc tính cho phù hợp với việc giám sát ( trong tab Configuration Properties)
Ta cần chú ý sửa những thuộc tính sau:
- zCommandUsername: tên của máy cần giám sát. - zCommandPassword: mật khẩu máy trên
47
Hình 4.3: Cập nhật thông số cấu hình device
Hai thuộc tính này sẽ giúp zenpack có thể giao tiếp được với thiết bị trên thông qua giao thức ssh (thuộc tích zCommandProtocol)
Bởi vì chúng tôi sử dụng libvirt nên cũng phải chỉnh sửa những thuộc tính libvirt phù hợp
Lựa chọn Modeler Plugin: thường thì cứ theo mặc định sẵn có. Nhưng nếu bạn có hiểu biết thì có thể chọn lựa một cách phù hợp.
Hình 4.4: Các Modeler Plugins trong Zenoss
Sau khi xong phần cấu hình thiết bị, chúng ta sẽ chọn Model Device để zenpack thực hiện giám sát thiết bị. Còn nếu chỉnh sửa thuộc tính gì đó của thiết bị thì chúng ta nên thực hiện Push Changes để cập nhật sự thay đổi.
48
Hình 4.5: Model thiết bị
Thông báo về việc giám sát zenpack sẽ được hiện lên. Nếu có lỗi trong quá trình chạy thì nó sẽ được thông báo tại đây. Chúng ta có thể thấy để chỉnh sửa cho phù hợp.
49
Hình 4.6: Kết quả model thiết bị
Kết quả giám sát
50
Hình 4.8: Đồ thị kết quả giám sát trong Zenoss
Chúng tôi có được thông tin về hệ điều hành (linux2.6.32-35), memory/swap (3.8GB/1.9GM).
Chúng ta có thể xem qua đồ thị về hiệu suất của máy với các đồ thị về
processes, độ hiệu dụng CPU, độ hiệu dụng của memory… Cách lấy điểm những đồ thị được chúng tôi định nghĩa trong monitoring template.
Ngoài ra phần nhiệm vụ quan trọng của zenpack này là lấy được thông tin của các máy ảo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
51
Hình 4.9: 2 máy ảo được phát hiện.
Một máy ảo sẽ có được lấy những thông số về tên, RAM, hệ điều hành, và trạng thái hoạt động. Như kết quả chúng tôi thu được là hiện giờ có hai máy ảo đang hoạt động tên là one-4 và one-6. Đây chỉ là những thông tin cơ bản chúng tôi lấy.