Ĉiutagaj raportoj pri la sano de virtualaj maŝinoj uzante R kaj PowerShell

Ĉiutagaj raportoj pri la sano de virtualaj maŝinoj uzante R kaj PowerShell

eniro

Bonan posttagmezon. Jam de duonjaro ni funkciigas skripton (aŭ pli ĝuste aron da skriptoj), kiu generas raportojn pri la stato de virtualaj maŝinoj (kaj ne nur). Mi decidis dividi mian krean sperton kaj la kodon mem. Mi esperas pri kritiko kaj ke tiu ĉi materialo povas esti utila al iu.

Formado de bezono

Ni havas multajn virtualajn maŝinojn (ĉirkaŭ 1500 VM distribuitaj tra 3 vCenters). Novaj estas kreitaj kaj malnovaj estas forigitaj sufiĉe ofte. Por konservi ordon, pluraj kutimaj kampoj estis aldonitaj al vCenter por dividi VM-ojn en Subsistemojn, indiki ĉu ili estas testaj, kaj de kiu kaj kiam ili estis kreitaj. La homa faktoro kondukis al tio, ke pli ol duono de la maŝinoj restis kun malplenaj kampoj, kio malfaciligis la laboron. Unufoje ĉiun ses monatojn, iu timiĝis kaj komencis labori por ĝisdatigi ĉi tiujn datumojn, sed la rezulto ĉesis esti grava post semajno kaj duono.
Mi tuj klarigu, ke ĉiuj komprenas, ke devas esti aplikoj por kreado de maŝinoj, procezo por ilia kreado ktp. kaj tiel plu. Kaj samtempe ĉiuj strikte sekvas ĉi tiun procezon kaj ĉio estas en ordo. Bedaŭrinde ĉi tie ne estas la kazo, sed tio ne estas la temo de la artikolo :)

Ĝenerale, oni faris la decidon aŭtomatigi kontroli la ĝustecon de plenigado de la kampoj.
Ni decidis, ke ĉiutaga letero kun listo de malĝuste plenigitaj maŝinoj al ĉiuj respondecaj inĝenieroj kaj iliaj estroj estus bona komenco.

Je ĉi tiu punkto, unu el miaj kolegoj jam efektivigis skripton en PowerShell, kiu ĉiutage, laŭ horaro, kolektis informojn pri ĉiuj maŝinoj de ĉiuj vCenters kaj generis 3 csv-dokumentojn (ĉiu por sia propra vCenter), kiuj estis alŝutitaj al komuna disko. Estis decidite preni ĉi tiun skripton kiel bazon kaj kompletigi ĝin per kontroloj uzante la R-lingvon, kun kiu ni havis iom da sperto.

En la procezo de finpretigo, la solvo akiris informojn per poŝto, datumbazon kun ĉefa kaj historia tabelo (pli pri tio poste), kaj ankaŭ analizon de vSphere-protokoloj por trovi la realajn kreintojn de vm kaj la tempon de ilia kreado.

IDE RStudio Desktop kaj PowerShell ISE estis uzitaj por evoluo.

La skripto estas lanĉita de regula Vindoza virtuala maŝino.

Priskribo de ĝenerala logiko.

La ĝenerala logiko de la skriptoj estas kiel sekvas.

  • Ni kolektas datumojn pri virtualaj maŝinoj uzante PowerShell-skripton, kiun ni vokas per R, kaj kombinas la rezulton en unu csv. La inversa interago inter lingvoj estas farita simile. (eblis veturi datumojn rekte de R al PowerShell en formo de variabloj, sed ĉi tio estas malfacila, kaj havi mezajn csvs faciligas sencimigi kaj kunhavigi mezajn rezultojn kun iu).
  • Uzante R, ni formas validajn parametrojn por la kampoj, kies valorojn ni kontrolas. — Ni kreas vortdokumenton, kiu enhavos la valorojn de ĉi tiuj kampoj por enmeti en la informan leteron, kiu estos la respondo al la demandoj de kolegoj "Ne, sed kiel mi plenigu ĉi tion?"
  • Ni ŝarĝas datumojn por ĉiuj VM-oj de csv uzante R, kreas datumkadron, forigas nenecesajn kampojn kaj kreas informan xlsx-dokumenton, kiu enhavos resumajn informojn por ĉiuj VM-oj, kiujn ni alŝutas al komuna rimedo.
  • Ni aplikas ĉiujn kontrolojn pri la ĝusteco de plenigado de la kampoj al la datuma kadro por ĉiuj VM-oj kaj kreas tabelon enhavantan nur VM-ojn kun malĝuste plenigitaj kampoj (kaj nur ĉi tiuj kampoj).
  • Ni sendas la rezultan liston de VM-oj al alia PowerShell-skripto, kiu rigardos la protokolojn de vCenter por VM-kreaj eventoj, kiuj permesos al ni indiki la laŭtaksan tempon de kreado de la VM kaj la celita kreinto. Ĉi tio estas por la kazo, kiam neniu koncedas, kies aŭto ĝi estas. Ĉi tiu skripto ne funkcias rapide, precipe se estas multaj protokoloj, do ni rigardas nur la lastajn 2 semajnojn, kaj ankaŭ uzas laborfluon, kiu ebligas al vi serĉi informojn pri pluraj VM-oj samtempe. La ekzempla skripto enhavas detalajn komentojn pri ĉi tiu mekanismo. Ni aldonas la rezulton en csv, kiun ni denove ŝarĝas en R.
  • Ni generas bele formatitan xlsx-dokumenton, en kiu malĝuste plenigitaj kampoj estos elstarigitaj ruĝe, filtriloj estos aplikitaj al kelkaj kolumnoj, kaj pliaj kolumnoj enhavantaj la celitajn kreintojn kaj la tempon de kreado de la VM estos indikitaj.
  • Ni generas retpoŝton, kie ni almetas dokumenton priskribanta la validajn kampovalorojn, same kiel tabelon kun malĝuste plenigitaj kampoj. En la teksto ni indikas la totalan nombron de malĝuste kreitaj VM-oj, ligon al komuna rimedo kaj instiga bildo. Se ne estas malĝuste plenigitaj VM-oj, ni sendas alian leteron kun pli feliĉa instiga bildo.
  • Ni registras datumojn por ĉiuj VM-oj en la datumbazo de SQL-Servilo, konsiderante la efektivigitan mekanismon de historiaj tabeloj (tre interesa mekanismo - pri kiu pli poste)

Fakte skriptoj

Ĉefa R-koddosiero

# Путь к рабочей директории (нужно для корректной работы через виндовый планировщик заданий)
setwd("C:ScriptsgetVm")
#### Подгружаем необходимые пакеты ####
library(tidyverse)
library(xlsx)
library(mailR)
library(rmarkdown)
##### Определяем пути к исходным файлам и другие переменные #####
source(file = "const.R", local = T, encoding = "utf-8")
# Проверяем существование файла со всеми ВМ и удаляем, если есть.
if (file.exists(filenameVmCreationRules)) {file.remove(filenameVmCreationRules)}
#### Создаём вордовский документ с допустимыми полями
render("VM_name_rules.Rmd",
output_format = word_document(),
output_file = filenameVmCreationRules)
# Проверяем существование файла со всеми ВМ и удаляем, если есть
if (file.exists(allVmXlsxPath)) {file.remove(allVmXlsxPath)}
#### Забираем данные по всем машинам через PowerShell скрипт. На выходе получим csv.
system(paste0("powershell -File ", getVmPsPath))
# Полный df
fullXslx_df <- allVmXlsxPath %>% 
read.csv2(stringsAsFactors = FALSE)
# Проверяем корректность заполненных полей
full_df <- fullXslx_df %>%
mutate(
# Сначала убираем все лишние пробелы и табуляции, потом учитываем разделитель запятую, потом проверяем вхождение в допустимые значения,
isSubsystemCorrect = Subsystem %>% 
gsub("[[:space:]]", "", .) %>% 
str_split(., ",") %>% 
map(function(x) (all(x %in% AllowedValues$Subsystem))) %>%
as.logical(),
isOwnerCorrect = Owner %in% AllowedValues$Owner,
isCategoryCorrect = Category %in% AllowedValues$Category,
isCreatorCorrect = (!is.na(Creator) & Creator != ''),
isCreation.DateCorrect = map(Creation.Date, IsDate)
)
# Проверяем существование файла со всеми ВМ и удаляем, если есть.
if (file.exists(filenameAll)) {file.remove(filenameAll)}
#### Формируем xslx файл с отчётом ####
# Общие данные на отдельный лист
full_df %>% write.xlsx(file=filenameAll,
sheetName=names[1],
col.names=TRUE,
row.names=FALSE,
append=FALSE)
#### Формируем xslx файл с неправильно заполненными полями ####
# Формируем df
incorrect_df <- full_df %>%
select(VM.Name, 
IP.s, 
Owner,
Subsystem,
Creator,
Category,
Creation.Date,
isOwnerCorrect, 
isSubsystemCorrect, 
isCategoryCorrect,
isCreatorCorrect,
vCenter.Name) %>%
filter(isSubsystemCorrect == F | 
isOwnerCorrect == F |
isCategoryCorrect == F |
isCreatorCorrect == F)
# Проверяем существование файла со всеми ВМ и удаляем, если есть.
if (file.exists(filenameIncVM)) {file.remove(filenameIncVM)}
# Сохраняем список VM с незаполненными полями в csv
incorrect_df %>%
select(VM.Name) %>%
write_csv2(path = filenameIncVM, append = FALSE)
# Фильтруем для вставки в почту
incorrect_df_filtered <- incorrect_df %>% 
select(VM.Name, 
IP.s, 
Owner, 
Subsystem, 
Category,
Creator,
vCenter.Name,
Creation.Date
)
# Считаем количество строк
numberOfRows <- nrow(incorrect_df)
#### Начало условия ####
# Дальше либо у нас есть неправильно заполненные поля, либо нет.
# Если есть - запускаем ещё один скрипт
if (numberOfRows > 0) {
# Проверяем существование файла с создателями и удаляем, если есть.
if (file.exists(creatorsFilePath)) {file.remove(creatorsFilePath)}
# Запускаем PowerShell скрипт, который найдёт создателей найденных VM. На выходе получим csv.
system(paste0("powershell -File ", getCreatorsPath))
# Читаем файл с создателями
creators_df <- creatorsFilePath %>%
read.csv2(stringsAsFactors = FALSE)
# Фильтруем для вставки в почту, добавляем данные из таблицы с создателями
incorrect_df_filtered <- incorrect_df_filtered %>% 
select(VM.Name, 
IP.s, 
Owner, 
Subsystem, 
Category,
Creator,
vCenter.Name,
Creation.Date
) %>% 
left_join(creators_df, by = "VM.Name") %>% 
rename(`Предполагаемый создатель` = CreatedBy, 
`Предполагаемая дата создания` = CreatedOn)  
# Формируем тело письма
emailBody <- paste0(
'<html>
<h3>Добрый день, уважаемые коллеги.</h3>
<p>Полную актуальную информацию по виртуальным машинам вы можете посмотреть на диске H: вот тут:<p>
<p>\server.ruVM', sourceFileFormat, '</p>
<p>Также во вложении список ВМ с <strong>некорректно заполненными</strong> полями. Всего их <strong>', numberOfRows,'</strong>.</p>
<p>В таблице появилось 2 дополнительные колонки. <strong>Предполагаемый создатель</strong> и <strong>Предполагаемая дата создания</strong>, которые достаются из логов vCenter за последние 2 недели</p>
<p>Просьба создателей машин уточнить данные и заполнить поля корректно. Правила заполнения полей также во вложении</p>
<p><img src="data/meme.jpg"></p>
</html>'
)
# Проверяем существование файла
if (file.exists(filenameIncorrect)) {file.remove(filenameIncorrect)}
# Формируем красивую таблицу с форматами и т.д.
source(file = "email.R", local = T, encoding = "utf-8")
#### Формируем письмо с плохо подписанными машинами ####
send.mail(from = emailParams$from,
to = emailParams$to,
subject = "ВМ с некорректно заполненными полями",
body = emailBody,
encoding = "utf-8",
html = TRUE,
inline = TRUE,
smtp = emailParams$smtpParams,
authenticate = TRUE,
send = TRUE,
attach.files = c(filenameIncorrect, filenameVmCreationRules),
debug = FALSE)
#### Дальше пойдёт блок, если нет проблем с ВМ ####
} else {
# Формируем тело письма
emailBody <- paste0(
'<html>
<h3>Добрый день, уважаемые коллеги</h3>
<p>Полную актуальную информацию по виртуальным машинам вы можете посмотреть на диске H: вот тут:<p>
<p>\server.ruVM', sourceFileFormat, '</p>
<p>Также, на текущий момент, все поля ВМ корректно заполнены</p>
<p><img src="data/meme_correct.jpg"></p>
</html>'
)
#### Формируем письмо без плохо заполненных VM ####
send.mail(from = emailParams$from,
to = emailParams$to,
subject = "Сводная информация",
body = emailBody,
encoding = "utf-8",
html = TRUE,
inline = TRUE,
smtp = emailParams$smtpParams,
authenticate = TRUE,
send = TRUE,
debug = FALSE)
}
####### Записываем данные в БД #####
source(file = "DB.R", local = T, encoding = "utf-8")

Skripto por ricevi liston de vm en PowerShell

# Данные для подключения и другие переменные
$vCenterNames = @(
"vcenter01", 
"vcenter02", 
"vcenter03"
)
$vCenterUsername = "myusername"
$vCenterPassword = "mypassword"
$filename = "C:ScriptsgetVmdataallvmall-vm-$(get-date -f yyyy-MM-dd).csv"
$destinationSMB = "server.rumyfolder$vm"
$IP0=""
$IP1=""
$IP2=""
$IP3=""
$IP4=""
$IP5=""
# Подключение ко всем vCenter, что содержатся в переменной. Будет работать, если логин и пароль одинаковые (например, доменные)
Connect-VIServer -Server $vCenterNames -User $vCenterUsername -Password $vCenterPassword
write-host ""
# Создаём функцию с циклом по всем vCenter-ам
function Get-VMinventory {
# В этой переменной будет списко всех ВМ, как объектов
$AllVM = Get-VM | Sort Name
$cnt = $AllVM.Count
$count = 1
# Начинаем цикл по всем ВМ и собираем необходимые параметры каждого объекта
foreach ($vm in $AllVM) {
$StartTime = $(get-date)
$IP0 = $vm.Guest.IPAddress[0]
$IP1 = $vm.Guest.IPAddress[1]
$IP2 = $vm.Guest.IPAddress[2]
$IP3 = $vm.Guest.IPAddress[3]
$IP4 = $vm.Guest.IPAddress[4]
$IP5 = $vm.Guest.IPAddress[5]
If ($IP0 -ne $null) {If ($IP0.Contains(":") -ne 0) {$IP0=""}}
If ($IP1 -ne $null) {If ($IP1.Contains(":") -ne 0) {$IP1=""}}
If ($IP2 -ne $null) {If ($IP2.Contains(":") -ne 0) {$IP2=""}}
If ($IP3 -ne $null) {If ($IP3.Contains(":") -ne 0) {$IP3=""}}
If ($IP4 -ne $null) {If ($IP4.Contains(":") -ne 0) {$IP4=""}}
If ($IP5 -ne $null) {If ($IP5.Contains(":") -ne 0) {$IP5=""}}
$cluster = $vm | Get-Cluster | Select-Object -ExpandProperty name  
$Bootime = $vm.ExtensionData.Runtime.BootTime
$TotalHDDs = $vm.ProvisionedSpaceGB -as [int]
$CreationDate = $vm.CustomFields.Item("CreationDate") -as [string]
$Creator = $vm.CustomFields.Item("Creator") -as [string]
$Category = $vm.CustomFields.Item("Category") -as [string]
$Owner = $vm.CustomFields.Item("Owner") -as [string]
$Subsystem = $vm.CustomFields.Item("Subsystem") -as [string]
$IPS = $vm.CustomFields.Item("IP") -as [string]
$vCPU = $vm.NumCpu
$CorePerSocket = $vm.ExtensionData.config.hardware.NumCoresPerSocket
$Sockets = $vCPU/$CorePerSocket
$Id = $vm.Id.Split('-')[2] -as [int]
# Собираем все параметры в один объект
$Vmresult = New-Object PSObject
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Id" -Value $Id   
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "VM Name" -Value $vm.Name  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Cluster" -Value $cluster  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Esxi Host" -Value $VM.VMHost  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP Address 1" -Value $IP0
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP Address 2" -Value $IP1
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP Address 3" -Value $IP2
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP Address 4" -Value $IP3
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP Address 5" -Value $IP4
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP Address 6" -Value $IP5
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "vCPU" -Value $vCPU
$Vmresult | Add-Member -MemberType NoteProperty -Name "CPU Sockets" -Value $Sockets
$Vmresult | Add-Member -MemberType NoteProperty -Name "Core per Socket" -Value $CorePerSocket
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "RAM (GB)" -Value $vm.MemoryGB
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Total-HDD (GB)" -Value $TotalHDDs
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Power State" -Value $vm.PowerState
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "OS" -Value $VM.ExtensionData.summary.config.guestfullname  
$Vmresult | Add-Member -MemberType NoteProperty -Name "Boot Time" -Value $Bootime
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "VMTools Status" -Value $vm.ExtensionData.Guest.ToolsStatus  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "VMTools Version" -Value $vm.ExtensionData.Guest.ToolsVersion  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "VMTools Version Status" -Value $vm.ExtensionData.Guest.ToolsVersionStatus  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "VMTools Running Status" -Value $vm.ExtensionData.Guest.ToolsRunningStatus  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Creation Date" -Value $CreationDate
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Creator" -Value $Creator
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Category" -Value $Category
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Owner" -Value $Owner
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "Subsystem" -Value $Subsystem
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "IP's" -Value $IPS
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "vCenter Name" -Value $vm.Uid.Split('@')[1].Split(':')[0]  
# Считаем общее и оставшееся время выполнения и выводим на экран результаты. Использовалось для тестирования, но по факту оказалось очень удобно.
$elapsedTime = $(get-date) - $StartTime
$totalTime = "{0:HH:mm:ss}" -f ([datetime]($elapsedTime.Ticks*($cnt - $count)))
clear-host
Write-Host "Processing" $count "from" $cnt 
Write-host "Progress:" ([math]::Round($count/$cnt*100, 2)) "%" 
Write-host "You have about " $totalTime "for cofee"
Write-host ""
$count++
# Выводим результат, чтобы цикл "знал" что является результатом выполнения одного прохода
$Vmresult
}
}
# Вызываем получившуюся функцию и сразу выгружаем результат в csv
$allVm = Get-VMinventory | Export-CSV -Path $filename -NoTypeInformation -UseCulture -Force
# Пытаемся выложить полученный файл в нужное нам место и, в случае ошибки, пишем лог.
try
{
Copy-Item $filename -Destination $destinationSMB -Force -ErrorAction SilentlyContinue
}
catch
{
$error | Export-CSV -Path $filename".error" -NoTypeInformation -UseCulture -Force
}

PowerShell-skripto, kiu ĉerpas el la protokoloj la kreintojn de virtualaj maŝinoj kaj la daton de ilia kreado

# Путь к файлу, из которого будем доставать список VM
$VMfilePath = "C:ScriptsgetVmcreators_VMcreators_VM_$(get-date -f yyyy-MM-dd).csv"
# Путь к файлу, в который будем записывать результат
$filePath = "C:ScriptsgetVmdatacreatorscreators-$(get-date -f yyyy-MM-dd).csv"
# Создаём вокрфлоу
Workflow GetCreators-Wf
{
# Параметры, которые можно будет передать при вызове скрипта
param([string[]]$VMfilePath)
# Параметры, которые доступны только внутри workflow
$vCenterUsername = "myusername"
$vCenterPassword = "mypassword"
$daysToLook = 14
$start = (get-date).AddDays(-$daysToLook)
$finish = get-date
# Значения, которые будут вписаны в csv для машин, по которым не будет ничего найдено
$UnknownUser = "UNKNOWN"
$UnknownCreatedTime = "0000-00-00"
# Определяем параметры подключения и выводной файл, которые будут доступны во всём скрипте.
$vCenterNames = @(
"vcenter01", 
"vcenter02", 
"vcenter03"
)
# Получаем список VM из csv и загружаем соответствующие объекты
$list = Import-Csv $VMfilePath -UseCulture | select -ExpandProperty VM.Name
# Цикл, который будет выполняться параллельно (по 5 машин за раз)
foreach -parallel ($row in $list)
{
# Это скрипт, который видит только свои переменные и те, которые ему переданы через $Using
InlineScript {
# Время начала выполнения отдельного блока
$StartTime = $(get-date)
Write-Host ""
Write-Host "Processing $Using:row started at $StartTime"
Write-Host ""
# Подключение оборачиваем в переменную, чтобы информация о нём не мешалась в консоли
$con = Connect-VIServer -Server $Using:vCenterNames -User $Using:vCenterUsername -Password $Using:vCenterPassword
# Получаем объект vm
$vm = Get-VM -Name $Using:row
# Ниже 2 одинаковые команды. Одна с фильтром по времени, вторая - без. Можно пользоваться тем,
$Event = $vm | Get-VIEvent -Start $Using:start -Finish $Using:finish -Types Info | Where { $_.Gettype().Name -eq "VmBeingDeployedEvent" -or $_.Gettype().Name -eq "VmCreatedEvent" -or $_.Gettype().Name -eq "VmRegisteredEvent" -or $_.Gettype().Name -eq "VmClonedEvent"}
# $Event = $vm | Get-VIEvent -Types Info | Where { $_.Gettype().Name -eq "VmBeingDeployedEvent" -or $_.Gettype().Name -eq "VmCreatedEvent" -or $_.Gettype().Name -eq "VmRegisteredEvent" -or $_.Gettype().Name -eq "VmClonedEvent"}
# Заполняем параметры в зависимости от того, удалось ли в логах найти что-то
If (($Event | Measure-Object).Count -eq 0){
$User = $Using:UnknownUser
$Created = $Using:UnknownCreatedTime
$CreatedFormat = $Using:UnknownCreatedTime
} Else {
If ($Event.Username -eq "" -or $Event.Username -eq $null) {
$User = $Using:UnknownUser
} Else {
$User = $Event.Username
} # Else
$CreatedFormat = $Event.CreatedTime
# Один из коллег отдельно просил, чтобы время было в таком формате, поэтому дублируем его. А в БД пойдёт нормальный формат.
$Created = $Event.CreatedTime.ToString('yyyy-MM-dd')
} # Else
Write-Host "Creator for $vm is $User. Creating object."
# Создаём объект. Добавляем параметры.
$Vmresult = New-Object PSObject
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "VM Name" -Value $vm.Name  
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "CreatedBy" -Value $User
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "CreatedOn" -Value $CreatedFormat
$Vmresult | add-member -MemberType NoteProperty -Name "CreatedOnFormat" -Value $Created           
# Выводим результаты
$Vmresult
} # Inline
} # ForEach
}
$Creators = GetCreators-Wf $VMfilePath
# Записываем результат в файл
$Creators | select 'VM Name', CreatedBy, CreatedOn | Export-Csv -Path $filePath -NoTypeInformation -UseCulture -Force
Write-Host "CSV generetion finisghed at $(get-date). PROFIT"

La biblioteko meritas specialan atenton xlsx, kiu ebligis fari la aldonaĵon al la letero klare formatita (kiel administrado ŝatas), kaj ne nur CSV-tabelon.

Generante belan xlsx-dokumenton kun listo de malĝuste plenigitaj maŝinoj

# Создаём новую книгу
# Возможные значения : "xls" и "xlsx"
wb<-createWorkbook(type="xlsx")
# Стили для имён рядов и колонок в таблицах
TABLE_ROWNAMES_STYLE <- CellStyle(wb) + Font(wb, isBold=TRUE)
TABLE_COLNAMES_STYLE <- CellStyle(wb) + Font(wb, isBold=TRUE) +
Alignment(wrapText=TRUE, horizontal="ALIGN_CENTER") +
Border(color="black", position=c("TOP", "BOTTOM"), 
pen=c("BORDER_THIN", "BORDER_THICK"))
# Создаём новый лист
sheet <- createSheet(wb, sheetName = names[2])
# Добавляем таблицу
addDataFrame(incorrect_df_filtered, 
sheet, startRow=1, startColumn=1,  row.names=FALSE, byrow=FALSE,
colnamesStyle = TABLE_COLNAMES_STYLE,
rownamesStyle = TABLE_ROWNAMES_STYLE)
# Меняем ширину, чтобы форматирование было автоматическим
autoSizeColumn(sheet = sheet, colIndex=c(1:ncol(incorrect_df)))
# Добавляем фильтры
addAutoFilter(sheet, cellRange = "C1:G1")
# Определяем стиль
fo2 <- Fill(foregroundColor="red")
cs2 <- CellStyle(wb, 
fill = fo2, 
dataFormat = DataFormat("@"))
# Находим ряды с неверно заполненным полем Владельца и применяем к ним определённый стиль
rowsOwner <- getRows(sheet, rowIndex = (which(!incorrect_df$isOwnerCorrect) + 1))
cellsOwner <- getCells(rowsOwner, colIndex = which( colnames(incorrect_df_filtered) == "Owner" )) 
lapply(names(cellsOwner), function(x) setCellStyle(cellsOwner[[x]], cs2))
# Находим ряды с неверно заполненным полем Подсистемы и применяем к ним определённый стиль
rowsSubsystem <- getRows(sheet, rowIndex = (which(!incorrect_df$isSubsystemCorrect) + 1))
cellsSubsystem <- getCells(rowsSubsystem, colIndex = which( colnames(incorrect_df_filtered) == "Subsystem" )) 
lapply(names(cellsSubsystem), function(x) setCellStyle(cellsSubsystem[[x]], cs2))
# Аналогично по Категории
rowsCategory <- getRows(sheet, rowIndex = (which(!incorrect_df$isCategoryCorrect) + 1))
cellsCategory <- getCells(rowsCategory, colIndex = which( colnames(incorrect_df_filtered) == "Category" )) 
lapply(names(cellsCategory), function(x) setCellStyle(cellsCategory[[x]], cs2))
# Создатель
rowsCreator <- getRows(sheet, rowIndex = (which(!incorrect_df$isCreatorCorrect) + 1))
cellsCreator <- getCells(rowsCreator, colIndex = which( colnames(incorrect_df_filtered) == "Creator" )) 
lapply(names(cellsCreator), function(x) setCellStyle(cellsCreator[[x]], cs2))
# Сохраняем файл
saveWorkbook(wb, filenameIncorrect)

La eligo aspektas kiel ĉi tio:

Ĉiutagaj raportoj pri la sano de virtualaj maŝinoj uzante R kaj PowerShell

Estis ankaŭ interesa nuanco pri agordo de la Vindoza planilo. Estis neeble trovi la ĝustajn rajtojn kaj agordojn por ke ĉio komenciĝu kiel ĝi devus. Rezulte troviĝis la R-biblioteko, kiu mem kreas taskon por lanĉi R-skripton kaj eĉ ne forgesas pri la protokolo-dosiero. Tiam vi povas korekti la taskon permane.

Peco de R-kodo kun du ekzemploj, kiu kreas taskon en la Windows Scheduler

library(taskscheduleR)
myscript <- file.path(getwd(), "all_vm.R")
## запускаем скрипт через 62 секунды
taskscheduler_create(taskname = "getAllVm", rscript = myscript, 
schedule = "ONCE", starttime = format(Sys.time() + 62, "%H:%M"))
## запускаем скрипт каждый день в 09:10
taskscheduler_create(taskname = "getAllVmDaily", rscript = myscript, 
schedule = "WEEKLY", 
days = c("MON", "TUE", "WED", "THU", "FRI"),
starttime = "02:00")
## удаляем задачи
taskscheduler_delete(taskname = "getAllVm")
taskscheduler_delete(taskname = "getAllVmDaily")
# Смотрим логи (последние 4 строчки)
tail(readLines("all_vm.log"), sep ="n", n = 4)

Aparte pri la datumbazo

Post starigo de la skripto, aliaj aferoj komencis aperi. Ekzemple, mi volis trovi la daton kiam la VM estis forigita, sed la protokoloj en vCenter jam estis eluzitaj. Ĉar la skripto metas dosierojn en dosierujon ĉiutage kaj ne purigas ĝin (ni purigas ĝin per niaj manoj kiam ni memoras), vi povas trarigardi malnovajn dosierojn kaj trovi la unuan dosieron en kiu ĉi tiu VM ne ĉeestas. Sed tio ne estas mojosa.

Mi volis krei historian datumbazon.

La funkcieco de MS SQL SERVER - sistem-versiita tempa tabelo - venis al la savo. Ĝi estas kutime tradukita kiel provizoraj (ne provizoraj) tabeloj.

Vi povas legi detale ĉe oficiala Microsoft-dokumentado.

Mallonge, ni kreas tabelon, diru, ke ni havos ĝin kun versionado, kaj SQL-Servilo kreas 2 pliajn datentempokolumnojn en ĉi tiu tabelo (la dato, kiam la rekordo estis kreita kaj la limdato de la rekordo) kaj plian tabelon en kiu ŝanĝiĝas. estos skribita. Kiel rezulto, ni ricevas ĝisdatigitajn informojn kaj, per simplaj demandoj, kies ekzemploj estas donitaj en la dokumentaro, ni povas vidi aŭ la vivociklon de specifa virtuala maŝino, aŭ la staton de ĉiuj VM-oj en certa punkto. ĝustatempe.

De agado-perspektivo, la skriba transakcio al la ĉefa tablo ne finiĝos ĝis la skriba transakcio al la provizora tablo finiĝos. Tiuj. sur tabeloj kun granda nombro da skribaj operacioj, ĉi tiu funkcio devas esti efektivigita kun singardo, sed en nia kazo ĝi estas vere bonega afero.

Por ke la mekanismo funkciu ĝuste, mi devis aldoni malgrandan kodon en R, kiu komparus la novan tabelon kun datumoj por ĉiuj VM-oj kun tiu konservita en la datumbazo kaj skribus nur ŝanĝitajn vicojn al ĝi. La kodo ne estas precipe lerta; ĝi uzas la bibliotekon compareDF, sed mi ankaŭ prezentos ĝin sube.

R-kodo por skribi datumojn al datumbazo

# Подцепляем пакеты
library(odbc)
library(compareDF)
# Формируем коннект
con <- dbConnect(odbc(),
Driver = "ODBC Driver 13 for SQL Server",
Server = DBParams$server,
Database = DBParams$database,
UID = DBParams$UID,
PWD = DBParams$PWD,
Port = 1433)
#### Проверяем есть ли таблица. Если нет - создаём. ####
if (!dbExistsTable(con, DBParams$TblName)) {
#### Создаём таблицу ####
create <- dbSendStatement(
con,
paste0(
'CREATE TABLE ',
DBParams$TblName,
'(
[Id] [int] NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED,
[VM.Name] [varchar](255) NULL,
[Cluster] [varchar](255) NULL,
[Esxi.Host] [varchar](255) NULL,
[IP.Address.1] [varchar](255) NULL,
[IP.Address.2] [varchar](255) NULL,
[IP.Address.3] [varchar](255) NULL,
[IP.Address.4] [varchar](255) NULL,
[IP.Address.5] [varchar](255) NULL,
[IP.Address.6] [varchar](255) NULL,
[vCPU] [int] NULL,
[CPU.Sockets] [int] NULL,
[Core.per.Socket] [int] NULL,
[RAM..GB.] [int] NULL,
[Total.HDD..GB.] [int] NULL,
[Power.State] [varchar](255) NULL,
[OS] [varchar](255) NULL,
[Boot.Time] [varchar](255) NULL,
[VMTools.Status] [varchar](255) NULL,
[VMTools.Version] [int] NULL,
[VMTools.Version.Status] [varchar](255) NULL,
[VMTools.Running.Status] [varchar](255) NULL,
[Creation.Date] [varchar](255) NULL,
[Creator] [varchar](255) NULL,
[Category] [varchar](255) NULL,
[Owner] [varchar](255) NULL,
[Subsystem] [varchar](255) NULL,
[IP.s] [varchar](255) NULL,
[vCenter.Name] [varchar](255) NULL,
DateFrom datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW START NOT NULL,
DateTo datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW END NOT NULL,
PERIOD FOR SYSTEM_TIME (DateFrom, DateTo)
) ON [PRIMARY]
WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = ', DBParams$TblHistName,'));'
)
)
# Отправляем подготовленный запрос
dbClearResult(create)
} # if
#### Начало работы с таблицей ####
# Обозначаем таблицу, с которой будем работать
allVM_db_con <- tbl(con, DBParams$TblName) 
#### Сравниваем таблицы ####
# Собираем данные с таблицы (убираем служебные временные поля)
allVM_db <- allVM_db_con %>% 
select(c(-"DateTo", -"DateFrom")) %>% 
collect()
# Создаём таблицу со сравнением объектов. Сравниваем по Id
# Удалённые объекты там будут помечены через -, созданные через +, изменённые через - и +
ctable_VM <- fullXslx_df %>% 
compare_df(allVM_db, 
c("Id"))
#### Удаление строк ####
# Выдираем Id виртуалок, записи о которых надо удалить 
remove_Id <- ctable_VM$comparison_df %>% 
filter(chng_type == "-") %>%
select(Id)
# Проверяем, что есть записи (если записей нет - и удалять ничего не нужно)
if (remove_Id %>% nrow() > 0) {
# Конструируем шаблон для запроса на удаление данных
delete <- dbSendStatement(con, 
paste0('
DELETE 
FROM ',
DBParams$TblName,
' WHERE "Id"=?
') # paste
) # send
# Создаём запрос на удаление данных
dbBind(delete, remove_Id)
# Отправляем подготовленный запрос
dbClearResult(delete)
} # if
#### Добавление строк ####
# Выделяем таблицу, содержащую строки, которые нужно добавить.
allVM_add <- ctable_VM$comparison_df %>% 
filter(chng_type == "+") %>% 
select(-chng_type)
# Проверяем, есть ли строки, которые нужно добавить и добавляем (если нет - не добавляем)
if (allVM_add %>% nrow() > 0) {
# Пишем таблицу со всеми необходимыми данными
dbWriteTable(con,
DBParams$TblName,
allVM_add,
overwrite = FALSE,
append = TRUE)
} # if
#### Не забываем сделать дисконнект ####
dbDisconnect(con)

Tuta

Kiel rezulto de la efektivigo de la manuskripto, ordo estis restarigita kaj konservita ene de kelkaj monatoj. Foje malĝuste plenigitaj VM aperas, sed la skripto servas kiel bona memorigilo kaj malofta VM eniras en la liston dum 2 tagoj sinsekve.

Bazlaboro ankaŭ estis farita por analizado de historiaj datenoj.

Estas klare, ke multe de ĉi tio povas esti efektivigita ne sur la genuo, sed per speciala programaro, sed la tasko estis interesa kaj, oni povus diri, laŭvola.

R denove montris sin kiel bonega universala lingvo, kiu estas perfekta ne nur por solvi statistikajn problemojn, sed ankaŭ funkcias kiel bonega "tavolo" inter aliaj datumfontoj.

Ĉiutagaj raportoj pri la sano de virtualaj maŝinoj uzante R kaj PowerShell

fonto: www.habr.com

Aldoni komenton