通过Python脚本实现机房环控及服务器硬盘自动化巡检并推送飞书

先上效果图:

在这里插入图片描述

环境概要:

  • 系统:Centos7
  • 环控数据:从环控系统SQL server数据库中获取
  • 硬盘数据:从zabbix监控系统中获取
  • 取值方法:ZabbixAPI,sqlcmd

脚本内容:

from pprint import pprint
from pyzabbix.api import ZabbixAPI
import time
from datetime import datetime, timedelta
import io
import sys
import requests
import json
import subprocess

# 数据库连接信息
source_server = '192.168.1.1'   
source_database = 'Dataku'
source_username = 'sa'
source_password = '12345678'

#飞书URL,这里填飞书群机器人的webhook 地址
url = "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/d232304d4d-c23sdd4-4134b-92340e-832341275243d0"

# 重定向输出到缓冲区
output_buffer = io.StringIO()
sys.stdout = output_buffer

#  脚本运行时间
starttime = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
start_time = time.time()
print("自动晨检时间" + " " + starttime)

#  zabbixAPI登录
zapi = ZabbixAPI('http://192.168.1.2/')
zapi.login('Admin', '231231231')

# 获取所有的主机组信息-------------------------协助通过zabbixapi获取监控项id信息的
#groups = zapi.hostgroup.get(output=['groupid', 'name'])
#pprint(groups)
# 获取指定组ID下的所有主机ID
#group_id = 4
#hosts = zapi.host.get(groupids=group_id, output=['hostid', 'name'])
#  检查主机ID及name信息
#pprint(hosts)
# 要查询的主机ID
#host_id = '10084'
# 获取指定主机下的所有监控项
#items = zapi.item.get(hostids=[host_id], output=['itemid', 'name', 'key_'])
#pprint(items)
#分割线-------------------------协助通过zabbixapi获取监控项id信息的

# 定义要获取的监控项,这里我是填我自己获取到的监控项ID及name信息,需要自行根据情况修改
items = [
    {'itemid': '44937', 'name': '/: Free'},
    {'itemid': '42270', 'name': 'Memory'},
    {'itemid': '42269', 'name': 'CPU'},
    {'itemid': '35276', 'name': 'ZABBIX版本'}
]

# 获取监控项的最新值
data = zapi.item.get(itemids=[i['itemid'] for i in items], output=['itemid', 'lastvalue'])

# 调整输出格式
result = {}
for d in data:
    itemid = d['itemid']
    # 查找对应的监控项
    for item in items:
        if item['itemid'] == itemid:
            result[item['name']] = d['lastvalue']
            break

# 格式化输出结果
zabbix_version = result['ZABBIX版本']
server_free = "{:.2f}%".format(float(result['/: Free']))
server_memory = "{:.2f}%".format(float(result['Memory']))
server_cpu = "{:.2f}%".format(float(result['CPU']))

# 输出结果
print(f"ZABBIX版本:{zabbix_version}  当前Server性能:/:Free {server_free}   内存:Used {server_memory}   CPU:Used {server_cpu}")
print()

# 要查询的键值前缀和后缀,这里定义的是硬盘状态监控项的前缀 
item_key_prefix = 'inspur.server.disk.status.'

# 获取指定组ID下的所有主机ID,这里我是要查询id为77的组中所有主机id和name信息
group_id = 77
hosts = zapi.host.get(groupids=group_id, output=['hostid', 'name'])

# 初始化异常监控项列表
error_items = []

# 初始化计数器
count = 0

# 获取指定所有主机的指定监控项的值
for host in hosts:
    host_id = host['hostid']
    host_name = host['name']
    items = zapi.item.get(hostids=[host_id], output=['itemid', 'name', 'key_'], search={'key_': f"{item_key_prefix}"})
    if not items:
        continue
    for item in items:
        item_id = item['itemid']
        item_key = item['key_']
        item_name = item['name']
        item_value = zapi.item.get(itemids=item_id, output=['lastvalue'])[0]['lastvalue']
#       检查监控项及监控值
#       print(f"Host: {host_name}, {item_key} ({item_name}): {item_value}")
        count += 1
        if float(item_value) > 1:
            error_items.append({
                'host_name': host_name,
                'item_name': item_name,
                'item_value': item_value
            })

# 输出异常信息和监控项信息
if error_items:
    print('服务器磁盘:异常:')
    for item in error_items:
        print(f"{item['host_name']}: {item['item_name']} ({item['item_value']})")
else:
    print(f"所有服务器磁盘状态:正常,共检查了{count}个磁盘监控项。")

#机房温湿度传感器监测状态监控项,这里是因为我提取用另外的数据库脚本将值已经对接到zabbix,所以直接读取他的结果
item1_id = '79907'
#机房温湿度传感器通讯状态监控项,这里是因为我提取用另外的数据库脚本将值已经对接到zabbix,所以直接读取他的结果
item2_id = '79906'

# 获取指定监控项的值
item1_value = zapi.item.get(itemids=[item1_id], output=['lastvalue'])[0]['lastvalue']
item2_value = zapi.item.get(itemids=[item2_id], output=['lastvalue'])[0]['lastvalue']
# 输出监控项的值,这里偷懒了一下,时间的检查项在我另外一个脚本中
print(f"所有机房温湿度传感器监测状态: {item1_value},共检查了20个监控项")
print(f"所有机房温湿度传感器通讯状态: {item2_value},共检查了10个监控项")
print()

print("Zabbix系统最近24小时告警记录:")
# 获取以当前时间为准的最近24小时的故障告警记录,仅输出告警主机和告警信息,过滤掉带恢复通知的告警记录
def get_alerts():
    now = int(time.time())
    alerts = zapi.alert.get(
        output=["subject", "message"],
        time_from=now - 24 * 3600, # 获取以当前时间为准的最近24小时的告警记录
        time_till=now,
        sortfield="clock",
        sortorder="DESC"
    )
    if alerts:
        output = ''
        for alert in alerts:
            message = alert['message']
            if '恢复通知' in message:
                continue # 过滤掉带恢复通知的告警记录
            host = ''
            problem = ''
            lines = message.split('\r\n')
            for line in lines:
                if '告警主机' in line:
                    host = line.split(':')[1]
                elif '告警信息' in line:
                    problem = line.split(':')[1]
            if host and problem:
                output += f"告警主机:{host}\n告警信息:{problem}\n\n"
        if output:
            return output
        else:
            return '最近24小时无告警'
    else:
        return '最近24小时无告警'

if __name__ == '__main__':
    alerts = get_alerts()
    print(alerts)


# 查询数据,这里需要确认的是在环控数据库中,每个机房的温湿度对应的列名及ID,还有库名,表结构
data = {}
for room, temp_prop, humi_prop in [('机房1', 'K2004001', 'K2004002'), ('机房2', 'K2008001', 'K2008002'),
                                   ('机房3', 'K2009001', 'K2009002'), ('机房4', 'K2007001', 'K2007002')]:
    # 构造查询语句
    sql = f"SELECT curvalue FROM {source_database}.dbo.devpropertyname WHERE devpropid='{temp_prop}' OR devpropid='{humi_prop}'"

    # 执行查询
    cmd = f'sqlcmd -S {source_server} -U {source_username} -P {source_password} -d {source_database} -h -1 -Q "{sql}"'
    output = subprocess.check_output(cmd, shell=True, stderr=subprocess.STDOUT)

    # 解析查询结果
    result = output.decode().strip().split('\n')
    temp = result[0].strip() if result[0] else 'N/A'
    humi = result[1].strip() if result[1] else 'N/A'
    data[room] = {'温度': temp, '湿度': humi}

# 格式化输出结果
for room, values in data.items():
    temp = values['温度']
    humi = values['湿度']
    print(f"{room}机房:温度 {temp}℃,湿度 {humi}%")
print()

#这里的png也是我通过另外一个脚本做截图,在我别的文章里有
print("每日巡检dashboard请在文件夹中打开路径-文件内容每日自动更新:\\\\192.168.1.4\\Temp\\dashboard.png")
print("-------------------------------------自动巡检测试--------------------------------------")

# 恢复标准输出
sys.stdout = sys.__stdout__

# 获取需要发送的消息
message = output_buffer.getvalue()

# 发送消息
payload_message = {
    "msg_type": "text",
    "content": {
        "text": message
    }
}
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=json.dumps(payload_message))
print(response.content.decode('utf-8'))

print(message)

<think>好的,用户想了解如何使用Omniverse生成热力图。首先,我需要回忆一下之前提供的引用内容,特别是引用[1]提到的NVIDIA Omniverse在数据中心数字孪生中的应用,包括建模、数据绑定和实时监中的热力图展示。用户可能已经看过这些信息,现在需要更具体的步骤。 接下来,我应该考虑用户的实际应用场景。热力图通常用于显示温度、功耗等数据,这在数据中心监中很常见。用户可能是在管理数据中心,或者需要进行类似的可视化项目,所以需要详细的操作流程。 然后,我得整理出使用Omniverse生成热力图的步骤。根据引用中的信息,步骤可能包括数据准备、模型导入、数据绑定、热力图配置和可视化。需要确保每个步骤都清晰,且提供具体的工具或方法,比如使用Python脚本或OmniGraph进行数据绑定。 另外,用户可能需要示例代码,所以加入一个Python脚本示例会有帮助。同时,要提到相关的扩展模块,如OmniKinect或IndeX,这些可以增强热力图的渲染效果。 还要注意可能的常见问题,比如数据同步延迟或颜色映射不准确,给出解决建议能提升回答的实用性。最后,确保引用相关的参考资料,如引用[1]中的数据中心案例,让回答更具可信度。 总结下来,回答的结构应该是分步骤的教程,包含数据准备、模型导入、数据绑定、热力配置、可视化方法,以及示例和常见问题。这样用户能逐步跟随操作,解决实际问题。</think>### 使用NVIDIA Omniverse生成热力图的步骤详解 #### 一、数据准备与模型导入 1. **物理空间建模** - 使用AutoCAD/SolidWorks等工具导出数据中心/机房的$CAD$模型文件(格式建议为`.fbx`或`.usd`) - 在Omniverse Create中通过`File > Import`加载模型,使用`OmniSurface`模块优化材质贴图 - 对关键设备(如服务器机柜、空调)添加元数据标签(metadata),例如:`{"device_type":"GPU_Server","id":"Rack-01"}` 2. **传感器数据对接** - 通过Prometheus/Grafana采集实时指标(温度、功耗等),存储为时间序列数据库(TSDB) - 使用Python脚本将数据转换为Omniverse支持的JSON格式: ```python import omni.kit.scripting def update_heatmap(data): points = [{"position": [x,y,z], "value": t} for (x,y,z,t) in data] omni.kit.commands.execute('UpdateHeatmap', path='/World/Heatmap', points=points) ``` #### 二、热力图生成核心技术 1. **数据绑定与动态映射** - 在OmniGraph中创建`ReadFile`节点读取传感器数据流 - 通过`BindAttribute`节点将温度数据与3D模型顶点属性关联(例如`vertex_color`通道) - 使用`ColorMapper`节点配置渐变颜色规则(配置示例:`{"20℃":"#0000FF","40℃":"#FF0000"}`) 2. **热力渲染优化** - 启用`OmniVDB`体积渲染模块增强热力扩散效果 - 调整`particle density`参数制热力点的密度(推荐值:$10^6$ particles/m³) - 添加`OmniPostProcess`后处理效果链: `Bloom(强度=0.7) → SSAO(半径=0.5) → MotionBlur(速度=2.0)` #### 三、可视化与交互制 1. **多端查看方式** - **VR模式**:通过Varjo XR-3头显进入沉浸式巡检,支持手势交互调整观察视角 - **Web端**:使用Omniverse Streamer将画面实时推送到浏览器(WebGL格式) - **大屏模式**:配置4K分辨率下的多视口布局(主视图+温度曲线+报警列表) 2. **实时报警系统** - 在Omniverse Create中设置温度阈值触发器(例如:`当温度 > 45℃时`) - 触发动作包括:模型闪烁(`PulsateShader`)、日志记录(`OmniLog`)、邮件通知(`SMTP节点`) $$ \text{热力值计算公式}:T(x,y,z) = \sum_{i=1}^{n} \frac{Q_i}{4\pi k \sqrt{(x-x_i)^2 + (y-y_i)^2 + (z-z_i)^2}} $$ 其中$Q_i$为第$i$个热源的发热量,$k$为介质导热系数[^1] #### 四、实战案例(数据中心监) 1. **步骤记录** - 导入包含200台服务器机房模型(USD文件大小1.2GB) - 绑定1200个温度传感器数据流(采样频率1Hz) - 配置热力阈值报警线:38℃(黄色预警)、45℃(红色警报) - 部署后CPU异常检测效率提升60%[^1]
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