OCI標準で取得出来ないメトリックを取得し監視してみよう

2022年5月10日2024年5月22日

はじめに

まず、メトリックとは、

特定のリソースのヘルス、容量またはパフォーマンスに関連する測定。

とあり、コンピュート・インスタンスでは https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/Compute/References/computemetrics.htm#Availabl に記載されている、 CPUやメモリの使用率、ディスク、ネットワークのスループットなどが標準で提供されています

しかし、一般的なコンピュートの監視項目としては少ないため、本記事では一般的な監視項目の一つである、ディスク使用率監視を Linux OS に対して行ってみたいと思います

手順概要

Pythonスクリプトで特定デバイスのディスク使用率を取得する
OCIのカスタム・メトリックの公開を使用し、独自のメトリックをモニタリング・サービスに公開する
取得したディスク使用率を確認する
メトリックにアラームを設定する
アラーム通知の確認

ここでポイントとなるのは、 カスタム・メトリックの公開 で、こちらのドキュメントに記載されているように、REST APIを使用して独自のメトリックをモニタリング・サービスに公開することができる機能となります

カスタム・メトリックの注意事項

独自のメトリックを作成出来るカスタム・メトリックですが、ドキュメントには下記の注意事項が記載されています

カスタム・メトリックを定義する場合は、次の点に注意してください:

・カスタム・メトリックが制限を超えないようにします。たとえば、有効なディメンション範囲とカスタム・メトリックの最大ストリーム数に気を付けてください。PostMetricDataを参照してください。
・集計を考慮してメトリックを定義します。カスタム・メトリックは1秒ごとに頻繁にポストできますが(最小頻度は1秒)、最小集約間隔は1分です。
・返される際の制限を考慮してメトリックを定義します。返されるデータの制限情報には、100,000データ・ポイントの最大値と時間範囲の最大値(レゾリューションによって決定され、間隔に関連しています)が含まれます。MetricDataリファレンスを参照してください。
・カスタム・メトリックを取得する場合、リソース・グループと照合できます。リソース・グループが空白(null)の場合、リソース・グループがないメトリック・データを返します。

また、PostMetricData API にも注意事項があります

・Dimensions per metric group. Maximum: 20. Minimum: 1.
・Unique metric streams. Maximum: 50.
・Transactions Per Second (TPS) per-tenancy limit for this operation: 50.

それぞれに注意事項・制限が有りますが、下記の二つは特に注意が必要ではないでしょうか

カスタム・メトリックは秒単位で取得（ポスト）させることが可能だが、1分間隔で集約されてしまう
API呼び出しはテナンシーあたり、50TPSを上限とする

設定

本記事では下記サンプル・スクリプトを毎分実行し、ディスク使用率を公開してみました

#!/usr/bin/python3

import sys
import os
import shutil
import subprocess
import oci
from datetime import datetime

def put_metric_data(device) :
    path = ''
    try :
        result = subprocess.run('df | awk \'($1=="' + device + '"){print $6}\'',
                shell=True, stdout=subprocess.PIPE, encoding='UTF-8')
        path = result.stdout.replace('\n', '')
    except Exception as e:
        sys.exit(1)

    total, used, free= shutil.disk_usage(path)
    free_pt = free / total * 100

    config = {
        'user'        : 'ocid1.user.oc1..xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
        'fingerprint' : 'XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX',
        'key_file'    : '/path/to/api_key.pem',
        'tenancy'     : 'ocid1.tenancy.oc1..xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
        'region'      : 'ap-tokyo-1',
    }
    dt_now = datetime.utcnow()
    monitoring_client = oci.monitoring.MonitoringClient(config, service_endpoint='https://telemetry-ingestion.ap-tokyo-1.oraclecloud.com')
    post_metric_data_response = monitoring_client.post_metric_data(
        post_metric_data_details = oci.monitoring.models.PostMetricDataDetails(
            metric_data = [
                oci.monitoring.models.MetricDataDetails(
                    namespace      = 'custom_compute',
                    compartment_id = 'ocid1.compartment.oc1..xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
                    name           = 'free_space',
                    dimensions     = {'host_name': os.uname()[1],
                                      'device_name': device},
                    datapoints     = [
                        oci.monitoring.models.Datapoint(
                            timestamp = datetime.strftime(dt_now,'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ'),
                            value     = free_pt)],
                    resource_group = 'disk_group',
                    )],
        )
    )

if __name__ == '__main__':
    put_metric_data('/dev/sda1')
    put_metric_data('/dev/sda3')
    sys.exit(0)

#!/usr/bin/python3

import sys

import os

import shutil

import subprocess

import oci

from datetime import datetime

def put_metric_data(device) :

path = ''

try :

result = subprocess.run('df | awk \'($1=="' + device + '"){print $6}\'',

shell=True, stdout=subprocess.PIPE, encoding='UTF-8')

path = result.stdout.replace('\n', '')

except Exception as e:

sys.exit(1)

total, used, free= shutil.disk_usage(path)

free_pt = free / total * 100

config = {

'user' : 'ocid1.user.oc1..xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',

'fingerprint' : 'XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX:XX',

'key_file' : '/path/to/api_key.pem',

'tenancy' : 'ocid1.tenancy.oc1..xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',

'region' : 'ap-tokyo-1',

}

dt_now = datetime.utcnow()

monitoring_client = oci.monitoring.MonitoringClient(config, service_endpoint='https://telemetry-ingestion.ap-tokyo-1.oraclecloud.com')

post_metric_data_response = monitoring_client.post_metric_data(

post_metric_data_details = oci.monitoring.models.PostMetricDataDetails(

metric_data = [

oci.monitoring.models.MetricDataDetails(

namespace = 'custom_compute',

compartment_id = 'ocid1.compartment.oc1..xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',

name = 'free_space',

dimensions = {'host_name': os.uname()[1],

'device_name': device},

datapoints = [

oci.monitoring.models.Datapoint(

timestamp = datetime.strftime(dt_now,'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ'),

value = free_pt)],

resource_group = 'disk_group',

)],

)

if __name__ == '__main__':

put_metric_data('/dev/sda1')

put_metric_data('/dev/sda3')

sys.exit(0)

1. ディスク使用率の取得

Python の shutil ライブラリを使用して、ディスクサイズ、使用バイト数、空きバイト数を取得し、空き領域率を計算します

2. カスタム・メトリックの公開

PostMetricData APIを使用して公開します
各パラメータにおいて、必須項目は下記となります

MetricDataDetails.compartmentId
MetricDataDetails.dimensions
MetricDataDetails.name
MetricDataDetails.namespace
Datapoint.timestamp
Datapoint.value
※PostMetricData APIのドキュメント中のExamplesを参考にし、コンパートメントIDなどを環境に合わせて変更するだけで、基本的には大丈夫だと思います
ただし、MonitoringClientのservice_endpointはoptionalでconfigパラメータのリージョンで適切なエンドポイントが指定されるとMonitoringClientのドキュメントには記載されていますが、指定しなければうまく接続出来ませんでしたので、各APIのドキュメントを一度はご確認いただきたいと思います

3. メトリック・エクスプローラでカスタム・メトリックの値を確認する

MM=$(date '+%M')
dd if=/dev/zero of=/var/tmp/blog/dummy${MM} bs=1M count=2048

1 2	MM=$(date '+%M') dd if=/dev/zero of=/var/tmp/blog/dummy${MM} bs=1M count=2048

を5分間隔で実施したところ、ディスクの空き領域が徐々に減少していることが確認出来ます

4. アラームを設定してみる

空き領域が30％を下回った際に、メールで通知するように設定してみました

カスタム・メトリックでも、標準で提供されているメトリックと同様にアラームの設定が可能です

5. アラーム通知の確認

送信されてきたメールはこのようになります

まとめ

カスタム・メトリックを使用することで、標準では公開されていないような値であってもチャートで確認したり、アラームで通知することが可能となります
ただし、注意事項の欄で記載しましたように、API呼び出しの制限や1分単位で集約されてしまうなど、注意が必要となります
特に、API呼び出しはテナント全体での制限となるため、多数のコンピュート・インスタンスを作成されているような環境では、全台数を対象とすることは出来ないかもしれません

しかし、対象インスタンスが少ない場合などでは、ZabbixやHinemosといった監視システムを構築する必要が無いため、非常に有用な手段となるのではないでしょうか

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