CN112417213A - 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，包括如下步骤：S1)设计VMware虚拟化资源的资源模型，将模型配置到CMDB***中；S2)利用python的pyvmomi和pyVim模块，通过VMware SDK，利用对应权限的用户名、密码，找到相应的虚拟化资源；S3)将资源信息组合成符合CMDB可解析的JSON格式；S4)CMDB***对JSON内容进行解析；S5)解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB***进行管理；S6)根据CMDB***资源模型里的关联关系自动生成拓扑图。本发明能够自发现业务之间、数据模型之间以及多层架构之间的监控及拓扑，架构拓扑简洁，大大提高运维效率。

Description

一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法
技术领域
本发明涉及一种软件***的数据处理方法，尤其涉及一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法。
背景技术
在现行企业内部大型***设计过程中，少不了虚拟化架构平台，而虚拟化商业市场份额占比最大的当属VMware，成熟的虚拟化技术，可靠的售后支持使得众多企业首选商业虚拟化软件。但是在维护Vcenter过程中，仅靠VMware自身的监控是无法满足企业的个性化需求及监控颗粒度，而VMware亦针对这类场景给出了API接口以满足企业这种需求。
目前在vCenter界面中常见的监控有CPU、内存、磁盘IO，仅覆盖基本监控需求，而拓扑关系是需要在不同的tab页面中分对应层次展示，无法在同一拓扑中完整展示。
由上可见，vCenter的主要缺点如下：1、缺少12大类型关联关系拓扑；2、监控信息散落各页面且不够完整；3、对vCenter需要有一定的使用门槛，不熟悉***会导致无法查找所需信息。
因此，有必要通过以业务为口径分析vCenter应用架构，从使用***的客户角度、从客户关注的监控维度出发，从业务的角度描述与展现应用架构，描述应用架构和业务之间的关系、业务和业务之间的关系，直接体现监控架构、应用架构、数据模型、技术架构的映射关系，让VMware的12大类型间的关联关系更清晰明了的展现，使变得简单易懂，最主要的是从最终***实现出发，提高了运维效率与节约运维成本。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，能够获取到VMware数据的变化，自发现出业务之间、数据模型之间以及多层架构之间的监控及拓扑，大大提高了运维效率，并可使得***架构拓扑更加清晰简洁。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，包括如下步骤：S1)设计VMware虚拟化资源的资源模型，将模型配置到CMDB***中；S2)利用python的pyvmomi和pyVim模块，通过VMware SDK，利用对应权限的用户名、密码，找到相应的虚拟化资源；S3)将资源信息组合成符合CMDB可解析的JSON格式；S4)CMDB***对JSON内容进行解析；S5)解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB***进行管理；S6)根据CMDB***资源模型里的关联关系自动生成拓扑图。
进一步地，所述步骤S1中资源模型获取过程如下：根据业务形态的需求文档、概要设计和/或PDM数据字典熟悉，设计相应的资源模型；在UAT测试环境，按IAAS、PAAS、SAAS、ITM四类建立首层业务层级；调研业务所需CI并将其归类至首层业务层级中；其中包括同层级CI间的关系、不同层级CI的对应关系、关系类型、分类及公共属性。
进一步地，所述步骤S1还包括通过对比业务场景和业务设计方案，验证关键业务场景的配置模型具体步骤和数据的准确性。
进一步地，所述步骤S2还包括按vCenter标准接口不同方法获取vCenter的12大属性类型，包括vCenter、数据中心、主机集群、资源池、宿主机、虚拟机、数据存储、数据存储集群、标准虚拟交换机、分布式虚拟交换机和分布式虚拟端口组。
进一步地，所述步骤S3中的资源信息包括资源属性和资源关系，并按照CMDB内置的JSON格式来推送数据给后端程序解析；所述步骤S4保存所有解析过程日志、业务关联的数据库表以及解析所需的功能模块，所述CMDB***根据JSON的KEY及对应VULE进行解析、入库。
进一步地，所述步骤S6基于拓扑程序中的定时调度任务自动生成拓扑图，扫描拓扑图中实例资源信息是否存在变动，如果扫描到存在变动信息，则按照关联关系进行重新绘图。
进一步地，所述自发现监控和数据库表以及功能模块之间建立有映射关系，所述自发现监控的业务流程由多个接口中的方法获取，所述接口的方法中存储有内部逻辑流程、监控属性、监控数据、库表结构、vCenter的SDK地址及账号密码，所述自发现模型预设多级显示粒度对监控中的信息进行分级显示。
进一步地，所述实例拓扑的自发现默认以最细粒度显示各个节点中有关联关系的信息以及与其他节点连线图，所述拓扑节点通过曲线进行绘制。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，利用python的pyvmomi和pyVim模块，通过VMware SDK，利用对应权限的用户名、密码，找到相应的虚拟化资源信息，通过设计关键资源模型及对应JSON解析机制，得出自发现监控及实例拓扑自发现，从而能够随着vCenter数据变化，拓扑实例亦自动变化，大大减少运维成本，提高运维效率，并可使得实例拓扑更加清晰简洁。
附图说明
图1为本发明关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
图1为本发明关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现流程示意图。
请参见图1，本发明提供的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，包括如下步骤：
步骤S1：设计VMware虚拟化资源的资源模型，将模型配置到CMDB(ConfigurationManagement Database,配置管理数据库)***中。
根据业务形态的需求文档、概要设计和/或PDM数据字典熟悉，设计相应的资源模型；
在UAT测试环境，建立首层业务层级分别为IAAS(Infrastructure as a service，基础设施即服务)、PAAS(Platform as a service，平台即服务)、SAAS(Software as aService，软件即服务)、ITM(信息技术管理员)四类。调研业务所需CI(ConfigurationItem，配置项目)并将其归类至首层业务层级中。其中包括同层级CI间的关系、不同层级CI的对应关系、关系类型、分类及公共属性。
通过对比业务场景和业务设计方案，验证关键业务场景的配置模型具体步骤和数据的准确性。
步骤S2：利用python的pyvmomi和pyVim模块，通过VMware SDK，利用对应权限的用户名、密码，找到相应的虚拟化资源。
按相同接口不同方法获取vCenter的12大属性类型，包括vCenter、数据中心、主机集群、资源池、宿主机、虚拟机、数据存储、数据存储集群、标准虚拟交换机、分布式虚拟交换机、分布式虚拟端口组。
vCenter标准接口：https://{IP:PORT}/sdk；
常用方法名称有：Managed Object–HostSystem、HostStorageSystem、Network等。
步骤S3：将资源信息(资源属性+资源关系)组合成符合CMDB可解析的JSON格式。
根据资源信息(资源属性+资源关系)按照CMDB内置的JSON格式来推送数据给后端程序解析；比如按如下示例：
Figure BDA0002821229070000041
Figure BDA0002821229070000051
步骤S4：CMDB***将对JSON内容进行解析。
保存所有解析过程日志、业务关联的数据库表以及解析所需的功能模块，所述CMDB***根据JSON的KEY及对应VULE进行解析、入库。
步骤S5：解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB***进行管理。
步骤S6：基于拓扑程序中的定时调度任务自动生成拓扑图，扫描拓扑图中实例资源信息是否存在变动，如果扫描到存在变动信息，则按照关联关系进行重新绘图。
本发明提供的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，所述自发现监控、数据库表以及功能模块之间建立有映射关系，所述自发现监控的业务流程由多个接口中的方法获取，所述接口的方法中存储有内部逻辑流程、监控属性、监控数据、库表结构、vCenter的SDK地址及账号密码，所述自发现模型预设多级显示粒度对监控中的信息进行分级显示。所述实例拓扑的自发现默认以最细粒度显示各个节点中有关联关系的信息以及与其他节点连线图，所述拓扑节点通过曲线进行绘制。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (8)

1.一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1)设计VMware虚拟化资源的资源模型，将模型配置到CMDB***中；
S2)利用python的pyvmomi和pyVim模块，通过VMware SDK，利用对应权限的用户名、密码，找到相应的虚拟化资源；
S3)将资源信息组合成符合CMDB可解析的JSON格式；
S4)CMDB***对JSON内容进行解析；
S5)解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB***进行管理；
S6)根据CMDB***资源模型里的关联关系自动生成拓扑图。
2.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述步骤S1中资源模型获取过程如下：
根据业务形态的需求文档、概要设计和/或PDM数据字典熟悉，设计相应的资源模型；
在UAT测试环境，按IAAS、PAAS、SAAS、ITM四类建立首层业务层级；调研业务所需CI并将其归类至首层业务层级中；其中包括同层级CI间的关系、不同层级CI的对应关系、关系类型、分类及公共属性。
3.如权利要求2所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述步骤S1还包括通过对比业务场景和业务设计方案，验证关键业务场景的配置模型具体步骤和数据的准确性。
4.如权利要求2所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述步骤S2还包括按vCenter标准接口不同方法获取vCenter的12大属性类型，包括vCenter、数据中心、主机集群、资源池、宿主机、虚拟机、数据存储、数据存储集群、标准虚拟交换机、分布式虚拟交换机和分布式虚拟端口组。
5.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述步骤S3中的资源信息包括资源属性和资源关系，并按照CMDB内置的JSON格式来推送数据给后端程序解析；所述步骤S4保存所有解析过程日志、业务关联的数据库表以及解析所需的功能模块，所述CMDB***根据JSON的KEY及对应VULE进行解析、入库。
6.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述步骤S6基于拓扑程序中的定时调度任务自动生成拓扑图，扫描拓扑图中实例资源信息是否存在变动，如果扫描到存在变动信息，则按照关联关系进行重新绘图。
7.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述自发现监控和数据库表以及功能模块之间建立有映射关系，所述自发现监控的业务流程由多个接口中的方法获取，所述接口的方法中存储有内部逻辑流程、监控属性、监控数据、库表结构、vCenter的SDK地址及账号密码，所述自发现模型预设多级显示粒度对监控中的信息进行分级显示。
8.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法，其特征在于，所述实例拓扑的自发现默认以最细粒度显示各个节点中有关联关系的信息以及与其他节点连线图，所述拓扑节点通过曲线进行绘制。
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