collectd+python监控磁盘io信息

本文介绍了一个使用Python编写的脚本,该脚本利用iostat工具获取磁盘I/O性能指标,并通过collectd插件将这些指标发送到监控系统。具体监控指标包括读写速度(MB)、等待时间和服务时间等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

python代码

import subprocess
import collectd
import time

NAME = 'io_info'
VERBOSE = True

def get_stats():
    value = []
    io_value = [[]]
    subprocess.Popen("iostat -d -m -x 1 2 | grep -E 'dm-2' | tail -n1 | awk '{print $6,$7,$10,$13,$14}' > /tmp/io_info" ,shell=True)
    with open('/tmp/io_info', 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    for line in lines:
        value=line.split( )
    #print value
    time.sleep(5)
    io_value_read_Mb = float(value[0])
    io_value_write_Mb = float(value[1])
    io_value_await = float(value[2])
    io_value_svctm = float(value[3])
    io_value_util = float(value[4])

    io_value[0] = ["read_Mb"]
    io_value[0].append(io_value_read_Mb)

    io_value.append(["write_Mab"])
    io_value[1].append(io_value_write_Mb)

    io_value.append(["util"])
    io_value[2].append(io_value_util)

    io_value_wait = io_value_await - io_value_svctm
    io_value.append(["wait"])
    io_value[3].append(io_value_wait)

    return io_value

def log(t, message):
    """ Log messages to collectd logger
    """
    if t == 'err':
        collectd.error('{0}: {1}'.format(NAME, message))
    elif t == 'warn':
        collectd.warning('{0}: {1}'.format(NAME, message))
    elif t == 'verb':
        if VERBOSE:
            collectd.info('{0}: {1}'.format(NAME, message))
    else:
        collectd.info('{0}: {1}'.format(NAME, message))


def configure_callback(conf):
    """ Config data from collectd
    """
    log('verb', 'configure_callback Running')
    global NAME, VERBOSE
    for node in conf.children:
        if node.key == 'Name':
            NAME = node.values[0]
        elif node.key == 'Verbose':
            if node.values[0] == 'False':
                VERBOSE = False
        else:
            log('warn', 'Unknown config key: {0}'.format(node.key))

def read_callback():
    """ Prepare data for collectd
    """
    log('verb', 'read_callback Running')

    stats = get_stats()

    if not stats:
        log('verb', 'No statistics received')
        return

    for metric, percent in stats:
        log('verb', 'Sending value: {0} {1}'.format(metric, percent))
        value = collectd.Values(plugin=NAME)
        value.type = 'percent'
        value.type_instance = metric
        value.values = [ str(percent) ]
        value.dispatch()

collectd.register_config(configure_callback)
collectd.warning('Initialising {0}'.format(NAME))
collectd.register_read(read_callback)

collectd配置文件代码

<Plugin python>
    ModulePath "/etc/collectd/plugins"
    Import "io_info"
    <Module "io_info">
    Name "io_info"
    Verbose False
    </Module>
</Plugin>
### 卡尔曼滤波在电池寿命估计中的应用 卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器,能够通过一系列测量数据来估算系统的状态。它广泛应用于各种领域,尤其是在涉及动态系统建模和预测的任务中。对于锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测,一种常见的方法是结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和支持向量回归(SVR),这种方法可以有效提高预测精度[^1]。 #### 自适应无迹卡尔曼滤波的工作原理 自适应无迹卡尔曼滤波的核心在于其利用非线性变换的能力,即所谓的“无迹变换”,从而更精确地捕捉到复杂动力学过程的变化特性。相比于传统的扩展卡尔曼滤波(EKF),AUKF 不依赖于雅可比矩阵计算,因此更适合处理高度非线性的系统。具体而言,在电池健康监测场景下: - **状态变量定义**:通常选取放电容量作为主要的状态变量。 - **观测方程构建**:基于实际测试得到的数据序列建立相应的数学关系式。 - **噪声统计分析**:考虑到不同阶段可能存在的不确定性因素影响程度各异,采用时间窗技术调整协方差参数以实现更好的鲁棒性能。 以下是简单的 Python 实现示例代码片段展示如何初始化并运行一次迭代更新操作: ```python import numpy as np class UnscentedKalmanFilter: def __init__(self, state_dim, obs_dim): self.state_dim = state_dim self.obs_dim = obs_dim # 初始化先验分布均值与协方差阵 self.x_prior = np.zeros((state_dim,)) self.P_prior = np.eye(state_dim) # 过程噪音Q 和 测量误差 R 的初始设定 self.Q = np.diag([0.1]*state_dim) self.R = np.array([[0.5]]) def predict(self, F=None, Q=None): """ 预测步骤 """ if F is None or Q is None: raise ValueError("Transition matrix 'F' and process noise covariance 'Q' must be provided.") self.x_prior = F @ self.x_posterior self.P_prior = (F @ self.P_posterior @ F.T) + Q def update(self, z_measured, H=None, R=None): """ 更新步骤 """ if H is None or R is None: raise ValueError("Observation function 'H' and measurement noise covariance 'R' must be specified.") y_residual = z_measured - H.dot(self.x_prior) S_innovation_covar = H.dot(self.P_prior).dot(H.T) + R K_gain_matrix = self.P_prior.dot(H.T).dot(np.linalg.inv(S_innovation_covar)) self.x_posterior = self.x_prior + K_gain_matrix.dot(y_residual) I_identity = np.eye(len(K_gain_matrix)) self.P_posterior = (I_identity - K_gain_matrix.dot(H)).dot(self.P_prior) # 假设已知转移函数 F 及观察映射 H ukf_instance = UnscentedKalmanFilter(state_dim=2, obs_dim=1) transition_model_F = np.array([[1., 0.], [0., 1.]]) process_noise_Q = ukf_instance.Q * .8 observation_mapping_H = np.array([[1., 0.]]) for t in range(10): measured_value_zt = ... # 获取当前时刻的真实读数 ukf_instance.predict(F=transition_model_F, Q=process_noise_Q) ukf_instance.update(z_measured=np.atleast_1d(measured_value_zt), H=observation_mapping_H, R=ukf_instance.R) print(f"After {t} steps:\nEstimated State={ukf_instance.x_posterior}") ``` 上述伪代码展示了 UKF 的基本框架结构以及关键组成部分之间的相互作用机制。值得注意的是,为了获得更加精准的结果,还需要针对特定应用场景进一步优化超参配置比如 `λ` 参数的选择等。 --- ### 收集系统信息工具 CollectD 对 IT 系统监控的支持 除了专注于电池管理外,现代数据中心也常借助专门设计用于长期记录硬件指标变化趋势的小型守护进程程序——CollectD 来辅助完成类似任务。该软件包提供了灵活多样的插件接口支持多种类型的传感器接入,并允许用户自定义存储方案以便后续深入挖掘潜在价值所在[^2]。 尽管 collectd 主要面向服务器基础设施层面展开工作,但它同样适用于跟踪电源子系统的效能表现情况;例如 CPU 温度曲线图绘制或者磁盘 IO 负载水平评估等方面都大有用武之地。然而需要注意的是,这类通用解决方案往往缺乏对化学反应机理深刻理解所带来优势,因而难以单独胜任高精尖科研项目需求。 --- ### 推荐书籍《Hacking GPS》简介及其关联意义探讨 如果读者希望拓宽视野范围,则不妨考虑阅读由 Rick Broida 和 Dave Johnson 合著出版的一本书籍《Hacking GPS》,书中不仅介绍了有关全球定位系统的基础理论知识而且还收录了许多极具创意的实际动手案例教程[^3]。虽然表面上看这本书似乎偏离主题较远,但实际上其中蕴含的一些核心理念完全可以迁移到我们正在讨论的话题上来加以借鉴运用。毕竟无论是改造导航设备还是延长储能单元服役期限,最终目标都是追求极致用户体验的同时兼顾成本效益考量!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值