一、画图代码

1、收集处理数据

class GraphGenerator(object):
'''
generate graphs
''' def __init__(self,request,redis_obj):
self.request = request
self.host_id = self.request.GET.get('host_id')
self.service_name = self.request.GET.get('service_key')
self.index_key = self.request.GET.get('index_key')
self.time_range = self.request.GET.get('time_range')
self.sub_service_name = self.request.GET.get('sub_service_key')
self.redis = redis_obj print("sub service key:", self.sub_service_name) def get_graph_data(self):
#data_store_key = "StatusData_%s_%s_latest" %(self.host_id,self.service_name)
data_store_key = "StatusData_%s_%s_%s" %(self.host_id,self.service_name,self.time_range)
data_set = self.redis.lrange(data_store_key,0,-1)
print("data store key:", data_store_key)
print("data point nums:", len(data_set))
#print("data points:", data_set)
service_obj = models.Service.objects.get(name=self.service_name)
data_dic = {} #store graph data later
for item in service_obj.items.select_related():
data_dic[item.key] = [] if data_set: #make sure data set not empty print("service data for graph:", data_dic)
if self.sub_service_name == None or self.sub_service_name == 'undefined':
for data_point in data_set:
#data_point sample data:('-->', {u'status': 0, u'iowait': u'0.00', u'system': u'1.01', u'idle': u'96.98', u'user': u'2.01', u'steal': u'0.00', u'nice': u'0.00'}, 1461840915.038072)
val,timestamp = json.loads(data_point)
if val:
for k,v in val.items():
if k in data_dic:
'''if len(data_dic[k]) > 0: #不是第一次存值
last_point_save_time = data_dic[k][-1][0] #microseconds
data_point_interval =settings.STATUS_DATA_OPTIMIZATION[self.time_range][0]
if timestamp*1000 - last_point_save_time > data_point_interval:
#这里出现中断了
data_dic[k].append([last_point_save_time + data_point_interval,0])
else:#没有中断过,什么都 不用做哈哈
pass
'''
if type(v) is not list:
data_dic[k].append([timestamp*1000,float(v)])
else: #v = [avg,max,min,mid]
data_dic[k].append([timestamp*1000,float(v[0])]) #暂时只往前台 返回 average数据
else: #has sub service
print("\033[44;1m------------subservice key: %s, %s\033[0m" %(self.sub_service_name,self.service_name))
for data_point in data_set:
#data_point sample data:('-->', {u'status': 0, u'iowait': u'0.00', u'system': u'1.01', u'idle': u'96.98', u'user': u'2.01', u'steal': u'0.00', u'nice': u'0.00'}, 1461840915.038072)
val,timestamp = json.loads(data_point)
if val:
if val.get('data'):
for sub_service_key,v_dic in val['data'].items():
for k,v in v_dic.items():
if k in data_dic:
if type(v) is not list:
data_dic[k].append([timestamp*1000,float(v)])
else: #v = [avg,max,min,mid]
data_dic[k].append([timestamp*1000,float(v[0])]) #暂时只往前台 返回 average数据 for k,v in data_dic.items():
print(k,v) return data_dic

2、生成流量图

from  monitor import models
import json
from CrazyMonitor import settings class GraphGenerator2(object):
'''
产生流量图
'''
def __init__(self,request,redis_obj):
self.request = request
self.redis = redis_obj
self.host_id = self.request.GET.get('host_id')
self.time_range = self.request.GET.get('time_range') def get_host_graph(self):
'''
生成此主机关联的所有图
:return:
'''
host_obj = models.Host.objects.get(id=self.host_id)
service_data_dic = {}
template_list = list(host_obj.templates.select_related())
for g in host_obj.host_groups.select_related():
template_list.extend(list(g.templates.select_related()))
template_list = set(template_list)
for template in template_list:
for service in template.services.select_related():
service_data_dic[service.id] = {
'name':service.name,
'index_data':{},
'has_sub_service': service.has_sub_service,
'raw_data':[],
'items': [item.key for item in service.items.select_related() ]
}
'''if not service.has_sub_service:
for index in service.items.select_related():
service_data_dic[service.id]['index_data'][index.key] = {
'id': index.id,
'name':index.name,
'data':[]
}
#else: #like nic service
''' print(service_data_dic)
#service_data_dic
#开始取数据
for service_id,val_dic in service_data_dic.items():
#if val_dic['has_sub_service'] == False:
service_redis_key = "StatusData_%s_%s_%s" %(self.host_id,val_dic['name'],self.time_range)
print('service_redis_key',service_redis_key)
service_raw_data = self.redis.lrange(service_redis_key,0,-1)
service_raw_data = [item.decode() for item in service_raw_data]
service_data_dic[service_id]['raw_data'] = service_raw_data return service_data_dic

3、画图展示

二、国外画图软件hcharts

1、官方网址

www.hcharts.cn

2、静态图讲解

3、动态图片讲解

动态看红框

4、API使用

1、数据格式

2、api文档

https://api.hcharts.cn/6/highcharts/index.html

截图

3、文档教程

https://www.hcharts.cn/docs

截图

三、国内百度echarts

1、官方网址

http://echarts.baidu.com/index.html

2、地图展示

3、3D图展示

4、文档

1、地址

http://echarts.baidu.com/tutorial.html#5%20%E5%88%86%E9%92%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B%20ECharts

2、截图

分布式监控系统开发【day38】:监控数据如何画图(九)的更多相关文章

  1. Python之路,Day20 - 分布式监控系统开发

    Python之路,Day20 - 分布式监控系统开发   本节内容 为什么要做监控? 常用监控系统设计讨论 监控系统架构设计 监控表结构设计 为什么要做监控? –熟悉IT监控系统的设计原理 –开发一个 ...

  2. day26 分布式监控系统开发

    本节内容 为什么要做监控? 常用监控系统设计讨论 监控系统架构设计 监控表结构设计 为什么要做监控? –熟悉IT监控系统的设计原理 –开发一个简版的类Zabbix监控系统 –掌握自动化开发项目的程序设 ...

  3. 分布式监控系统开发【day37】:需求讨论(一)

    本节内容 为什么要做监控? 常用监控系统设计讨论 监控需求讨论 如何实现监控服务器的水平扩展? 监控系统架构设计 一.为什么要做监控? 熟悉IT监控系统的设计原理 开发一个简版的类Zabbix监控系统 ...

  4. Python之分布式监控系统开发

    为什么要做监控? –熟悉IT监控系统的设计原理 –开发一个简版的类Zabbix监控系统 –掌握自动化开发项目的程序设计思路及架构解藕原则 常用监控系统设计讨论 Zabbix Nagios 监控系统需求 ...

  5. 基于类和redis的监控系统开发

    最近学习python运维开发,编写得一个简单的监控系统,现记录如下,仅供学习参考. 整个程序分为7个部分: 第一个部分根据监控架构设计文档架构如下: .├── m_client│   ├── conf ...

  6. 分布式监控系统Zabbix3.2监控数据库的连接数

    在 分布式监控系统Zabbix3.2跳坑指南 和 分布式监控系统Zabbix3.2给异常添加邮件报警 已经介绍了如何安装以及报警.此篇通过介绍监控数据库的3306端口连接数来了解如何监控其它端口和配置 ...

  7. 基于SkyWalking的分布式跟踪系统 - 微服务监控

    上一篇文章我们搭建了基于SkyWalking分布式跟踪环境,今天聊聊使用SkyWalking监控我们的微服务(DUBBO) 服务案例 假设你有个订单微服务,包含以下组件 MySQL数据库分表分库(2台 ...

  8. 移动物体监控系统-sprint3移动监控主系统设计与开发

    一.移动监控的原理 通过获取摄像头图像,比较前后每一帧的图像数据,从而实现移动物体监控.所有移动监控原理都是这样,只是图像帧的对比的算法不一样. 二.移动物体监控系统的实现 选择开源的移动监控软件mo ...

  9. 阶段2-新手上路\项目-移动物体监控系统\Sprint3-移动监控主系统设计与开发

    移动图像监控系统 去找一些相关开源程序进行移植:百度搜索-linux 移动监控 motion是一套免费开源的移动图像监测程序 前面我们已经使用了很多开源软件,他们的使用方法都是大同小异的 1).先在当 ...

  10. Linux记录-监控系统开发

    需求:使用shell定制各种个性化告警工具,但需要统一化管理.规范化管理.思路:指定一个脚本包,包含主程序.子程序.配置文件.邮件引擎.输出日志等.主程序:作为整个脚本的入口,是整个系统的命脉.配置文 ...

随机推荐

  1. WebRtc编译好的vs2015源码

    一直想看webrtc的源码,苦于FQ能力有限且整个编译过程耗时巨大,故求助于互联网.在互联网寻找许久编译好的Webrtc源码,好多版本下载下来总是报各种错误,很是失落. 皇天不负有心人,终于寻得一版可 ...

  2. LeetCode算法题-Baseball Game(Java实现)

    这是悦乐书的第288次更新,第305篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第156题(顺位题号是682).你现在是棒球比赛点记录器.给定一个字符串列表,每个字符串 ...

  3. MySQL 数据表创建及管理

    use stuinfo; -- 指定当前数据库 CREATE table if not exists student1( -- 创建数据表student1 sNo ) not NULL, sName ...

  4. kernel笔记——VFS

    vfs(the virtual filesystem, virtual file switch)为应用程序访问文件提供了统一的接口,如read.write.open等. 下面我们看加载文件系统模块.格 ...

  5. day8-基础函数的学习(三)

    开始今日份总结 今日目录 1.生成器 2.列表推导式 3.匿名函数 4.装饰器 开始今日份总结 1.生成器 1.1 生成器的定义 定义:生成器本质就是迭代器,生成器是自己用python代码写的迭代器 ...

  6. Android 动态设置TextView的drawableLeft等属性

    首先,我们在开发过程中,会经常使用到android:drawableLeft="@drawable/ic_launcher"这些类似的属性: 关于这些属性的意思,无非是在你的tex ...

  7. day22---面向对象基础初识

    面向过程编程: 核心是过程两个字,指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么,基于面向过程设计的程序就好比在设计一条流水线,是一种机械的思维方式. 优点:复杂问题流程化, 缺点:程序的可扩展性差 面向对 ...

  8. odoo11 访问MSQL Server等第三发数据源

    odoo框架默认的访问时Postgres数据库,但在实际的应用场景中,不可避免的使用到其他数据库,所以有必要研究如何连接其他第三方数据库,这里分享下OCA的相关模块,具体的源代码在这里. 我将第三方的 ...

  9. Entity Framework Core系列之DbContext(添加)

    上一篇我们介绍了Entity Framework Core系列之DbContext,对DbContext有了概念上的了解,这篇将介绍DbContext添加数据 通过DbContext添加实体的主要方法 ...

  10. python对 if __name__=='__main__'的理解

    对于学过其他编程语言的人来说都知道程序都是从main函数开始执行的,而对于python来说他并没有主函数,他不像其他语言需要需要转化为二进制文件 然后才能执行,他时通过翻译器从第一行开始逐行执行,所以 ...