如何用Python实现多站点运维监控,提升业务价值?

在小型公司里如果产品线单一的话,比如就一个app,一般1~2个运维就够用了。如果产品过于庞大,就需要多个运维人员。

但对于多产品线的公司来说,运维人员就要必须分多个人负责,因为超过200个站点让1个人维护,那工作量是巨大的,就单单给开发的沟通时间,估计就要占用一整天时间了。

目前我所在的公司站点非常多,为管理方便,之前我们这里是实行过一段叫站长制的方式,就是不同人承担不同的项目维护,每个人就是自己所负责项目的站长,这个站长制实行完后,就有个监控问题,之前只要站点有问题,是每个人都可以收到,但为了防止报警泛滥,所以就需要把监控改成故障站点只发给负责该站点的站长。

如何用Python实现多站点运维监控,提升业务价值?

有了这个背景,我们今天就来实现这个需求,脚本基本实现首先要有一个能够报警的函数,还需要一个检查站点是否故障的函数,最后一个函数是如果站点恢复后,要重新加入要监控的列表中,到这基本差不多了,但如果站点太多,用循环去检查还是效率太低了点,所以我们考虑采用线程并发执行。

进群:548377875   即可获取数十套PDF哦!

如果都想清楚了,就可以开始着手我们代码的编写了。

首先导入我们所需要的模块:

from threading import Thread

import requests

import time

import smtplib

然后定义要检查的站点列表和报警邮件发送人:

clients = {

"http://www.mindg.cn": "xxx@xx.com",

"http://www.google.com": "gg@gg.com",

"http://www.baidu.com": "cc@cc.com"

}

接下来实现检查是否站点故障函数

temp_dic = {}

def site_up():

while True:

for client,email in clients.items():

try:

r = requests.get(client)

if r.status_code == 200:

print client,'Site ok'

time.sleep(60)

else:

print client,'Site first registered as down - added to the "site down" monitoring'

temp_dic[client]=email

del clients[client]

except requests.ConnectionError:

print client,'Site first registered as down - added to the "site down" monitoring'

temp_dic[client]=email

del clients[client]

这个函数就是用requests检查站点返回的状态码,如果是200就认为正常,否则就把该站点加到临时的一个字典中,然后从检查字典中删除站点

因为站点偶尔出现问题不代表是站点问题,也可能是网络抖动,所以重新检查站点是否故障要等待一个固定时间,实现如下:

def site_down():

while True:

time.sleep(900)

for client,email in temp_dic.items():

try:

r = requests.get(client)

if r.status_code == 200:

print client,'Site is back up!!'

email_sender('Site back up!! ',email,client)

clients[client]=email

del temp_dic[client]

else:

email_sender('Site down!! ',client)

print client,'Site Currently down - email sent'

except requests.ConnectionError:

email_sender('Site down!! ','Site Currently down - email sent'

这个函数就是从临时字典中取出第一次检查出有问题的站点,15分钟后再次检查,如果返回200,就发送邮件,并从临时字典中移除,重新加入监控列表中,如果仍然未恢复,就要发送报警邮件了。

最后,我们采用并发的方式执行函数

t1 = Thread(target = site_up)

t2 = Thread(target = site_down)

t1.start()

t2.start()

如果到这里就算结束这篇文章, 大家拿着脚本肯定是不能运行的。

因为少代码,有兴趣的也可以sleep 2分钟,仔细再看看,是否发现漏掉了什么?是的,我还没给出发报警邮件函数代码,不但没贴而且不妨告诉大家我是故意的,之所以没直接给呢

是因为现在报警方式太多了,我建议大家在这个脚本基础上进行修改实现自己想要的报警方式

就当是留个作业吧,毕竟多动手才能提高编程水平,其它不多说了

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t
文章目录 5 小提琴图Violinplot1. 基础小提琴图绘制 Basic violinplot2. 小提琴图样式自定义 Custom seaborn violinplot3. 小提琴图颜色自定义 Control color of seaborn violinplot4. 分组小提琴图 Group
文章目录 4 核密度图Densityplot1. 基础核密度图绘制 Basic density plot2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables4. 边
首先 import tensorflow as tf tf.argmax(tenso,n)函数会返回tensor中参数指定的维度中的最大值的索引或者向量。当tensor为矩阵返回向量,tensor为向量返回索引号。其中n表示具体参数的维度。 以实际例子为说明: import tensorflow a
seaborn学习笔记章节 seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高级封装,可以绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。相对于matplotlib,seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系,seabo
Python ConfigParser教程显示了如何使用ConfigParser在Python中使用配置文件。 文章目录 1 介绍1.1 Python ConfigParser读取文件1.2 Python ConfigParser中的节1.3 Python ConfigParser从字符串中读取数据
1. 处理Excel 电子表格笔记(第12章)(代码下载) 本文主要介绍openpyxl 的2.5.12版处理excel电子表格,原书是2.1.4 版,OpenPyXL 团队会经常发布新版本。不过不用担心,新版本应该在相当长的时间内向后兼容。如果你有新版本,想看看它提供了什么新功能,可以查看Open
1. 发送电子邮件和短信笔记(第16章)(代码下载) 1.1 发送电子邮件 简单邮件传输协议(SMTP)是用于发送电子邮件的协议。SMTP 规定电子邮件应该如何格式化、加密、在邮件服务器之间传递,以及在你点击发送后,计算机要处理的所有其他细节。。但是,你并不需要知道这些技术细节,因为Python 的
文章目录 12 绘图实例(4) Drawing example(4)1. Scatterplot with varying point sizes and hues(relplot)2. Scatterplot with categorical variables(swarmplot)3. Scat
文章目录 10 绘图实例(2) Drawing example(2)1. Grouped violinplots with split violins(violinplot)2. Annotated heatmaps(heatmap)3. Hexbin plot with marginal dist
文章目录 9 绘图实例(1) Drawing example(1)1. Anscombe’s quartet(lmplot)2. Color palette choices(barplot)3. Different cubehelix palettes(kdeplot)4. Distribution
Python装饰器教程展示了如何在Python中使用装饰器基本功能。 文章目录 1 使用教程1.1 Python装饰器简单示例1.2 带@符号的Python装饰器1.3 用参数修饰函数1.4 Python装饰器修改数据1.5 Python多层装饰器1.6 Python装饰器计时示例 2 参考 1 使
1. 用GUI 自动化控制键盘和鼠标第18章 (代码下载) pyautogui模块可以向Windows、OS X 和Linux 发送虚拟按键和鼠标点击。根据使用的操作系统,在安装pyautogui之前,可能需要安装一些其他模块。 Windows: 不需要安装其他模块。OS X: sudo pip3
文章目录 生成文件目录结构多图合并找出文件夹中相似图像 生成文件目录结构 生成文件夹或文件的目录结构,并保存结果。可选是否滤除目录,特定文件以及可以设定最大查找文件结构深度。效果如下: root:[z:/] |--a.py |--image | |--cat1.jpg | |--cat2.jpg |
文章目录 VENN DIAGRAM(维恩图)1. 具有2个分组的基本的维恩图 Venn diagram with 2 groups2. 具有3个组的基本维恩图 Venn diagram with 3 groups3. 自定义维恩图 Custom Venn diagram4. 精致的维恩图 Elabo
mxnet60分钟入门Gluon教程代码下载,适合做过深度学习的人使用。入门教程地址: https://beta.mxnet.io/guide/getting-started/crash-course/index.html mxnet安装方法:pip install mxnet 1 在mxnet中使
文章目录 1 安装2 快速入门2.1 基本用法2.2 输出图像格式2.3 图像style设置2.4 属性2.5 子图和聚类 3 实例4 如何进一步使用python graphviz Graphviz是一款能够自动排版的流程图绘图软件。python graphviz则是graphviz的python实