Laporan harian tentang kesihatan mesin maya menggunakan R dan PowerShell

Entry

Selamat petang. Selama setengah tahun sekarang kami telah menjalankan skrip (atau lebih tepatnya satu set skrip) yang menjana laporan mengenai status mesin maya (dan bukan sahaja). Saya memutuskan untuk berkongsi pengalaman penciptaan saya dan kod itu sendiri. Saya berharap untuk kritikan dan bahan ini mungkin berguna kepada seseorang.

Pembentukan keperluan

Kami mempunyai banyak mesin maya (kira-kira 1500 VM diedarkan di 3 vCenters). Yang baru dicipta dan yang lama dipadamkan dengan kerap. Untuk mengekalkan ketertiban, beberapa medan tersuai telah ditambahkan pada vCenter untuk membahagikan VM kepada Subsistem, menunjukkan sama ada ia adalah medan ujian, dan oleh siapa dan bila ia dicipta. Faktor manusia membawa kepada fakta bahawa lebih separuh daripada mesin ditinggalkan dengan medan kosong, yang merumitkan kerja. Setiap enam bulan sekali, seseorang panik dan mula berusaha mengemas kini data ini, tetapi hasilnya tidak lagi relevan selepas seminggu setengah.
Biar saya jelaskan dengan segera bahawa semua orang memahami bahawa mesti ada aplikasi untuk penciptaan mesin, proses untuk penciptaan mereka, dsb. dan sebagainya. Dan pada masa yang sama, semua orang mengikuti proses ini dengan ketat dan semuanya teratur. Malangnya, ini tidak berlaku di sini, tetapi ini bukan subjek artikel :)

Secara umum, keputusan telah dibuat untuk memeriksa ketepatan pengisian medan secara automatik.
Kami memutuskan bahawa surat harian dengan senarai mesin yang tidak diisi dengan betul kepada semua jurutera yang bertanggungjawab dan bos mereka akan menjadi permulaan yang baik.

Pada ketika ini, salah seorang rakan sekerja saya telah pun melaksanakan skrip dalam PowerShell, yang setiap hari, mengikut jadual, mengumpul maklumat pada semua mesin semua vCenters dan menghasilkan 3 dokumen csv (masing-masing untuk vCenter sendiri), yang dimuat naik ke cakera biasa. Ia telah memutuskan untuk mengambil skrip ini sebagai asas dan menambahnya dengan semakan menggunakan bahasa R, yang mana kami mempunyai sedikit pengalaman.

Dalam proses pemuktamadan, penyelesaian itu memperoleh maklumat melalui mel, pangkalan data dengan jadual utama dan sejarah (lebih lanjut mengenai ini kemudian), serta analisis log vSphere untuk mencari pencipta sebenar vm dan masa penciptaannya.

IDE RStudio Desktop dan PowerShell ISE telah digunakan untuk pembangunan.

Skrip dilancarkan daripada mesin maya Windows biasa.

Penerangan tentang logik umum.

Logik umum skrip adalah seperti berikut.

• Kami mengumpul data pada mesin maya menggunakan skrip PowerShell, yang kami panggil melalui R, dan menggabungkan hasilnya menjadi satu csv. Interaksi terbalik antara bahasa dilakukan dengan cara yang sama. (ada kemungkinan untuk memacu data terus dari R ke PowerShell dalam bentuk pembolehubah, tetapi ini sukar, dan mempunyai csv perantaraan menjadikannya lebih mudah untuk nyahpepijat dan berkongsi hasil perantaraan dengan seseorang).
• Menggunakan R, kami membentuk parameter yang sah untuk medan yang nilainya kami semak. — Kami sedang mencipta dokumen perkataan yang akan mengandungi nilai medan ini untuk dimasukkan ke dalam surat maklumat, yang akan menjadi jawapan kepada soalan rakan sekerja "Tidak, tetapi bagaimana saya harus mengisi ini?"
• Kami memuatkan data untuk semua VM daripada csv menggunakan R, mencipta kerangka data, mengalih keluar medan yang tidak diperlukan dan mencipta dokumen xlsx maklumat yang akan mengandungi maklumat ringkasan untuk semua VM, yang kami muat naik ke sumber kongsi.
• Kami menggunakan semua semakan untuk ketepatan mengisi medan pada bingkai data untuk semua VM dan membuat jadual yang mengandungi hanya VM dengan medan yang diisi dengan salah (dan hanya medan ini).
• Kami menghantar senarai VM yang terhasil ke skrip PowerShell yang lain, yang akan melihat log vCenter untuk peristiwa penciptaan VM, yang akan membolehkan kami menunjukkan anggaran masa penciptaan VM dan pencipta yang dimaksudkan. Ini adalah untuk kes apabila tiada siapa yang mengakui kereta siapa itu. Skrip ini tidak berfungsi dengan cepat, terutamanya jika terdapat banyak log, jadi kami hanya melihat pada 2 minggu lepas, dan juga menggunakan aliran kerja yang membolehkan anda mencari maklumat pada beberapa VM pada masa yang sama. Skrip contoh mengandungi ulasan terperinci tentang mekanisme ini. Kami menambah hasilnya ke dalam csv, yang kami muatkan sekali lagi ke dalam R.
• Kami menjana dokumen xlsx yang diformat dengan cantik di mana medan yang diisi dengan tidak betul akan diserlahkan dengan warna merah, penapis akan digunakan pada beberapa lajur dan lajur tambahan yang mengandungi pencipta yang dimaksudkan dan masa penciptaan VM akan ditunjukkan.
• Kami menjana e-mel, di mana kami melampirkan dokumen yang menerangkan nilai medan yang sah, serta jadual dengan medan yang diisi dengan salah. Dalam teks, kami menunjukkan jumlah bilangan VM yang dibuat secara salah, pautan ke sumber yang dikongsi dan gambar motivasi. Jika tiada VM yang tersilap diisi, kami menghantar surat lain dengan gambar motivasi yang lebih gembira.
• Kami merekodkan data untuk semua VM dalam pangkalan data SQL Server, dengan mengambil kira mekanisme jadual sejarah yang dilaksanakan (mekanisme yang sangat menarik - tentang yang lebih kemudian)

Sebenarnya skrip

Fail kod R utama

# 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")

Skrip untuk mendapatkan senarai vm dalam 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
}

Skrip PowerShell yang mengekstrak daripada log pencipta mesin maya dan tarikh penciptaannya

# 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"

Perpustakaan patut diberi perhatian khusus xlsx, yang memungkinkan untuk membuat lampiran pada surat itu diformatkan dengan jelas (sebagaimana pihak pengurusan suka), dan bukan hanya jadual CSV.

Menjana dokumen xlsx yang cantik dengan senarai mesin yang tidak diisi dengan betul

# 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)

Output kelihatan seperti ini:

Terdapat juga nuansa menarik tentang menyediakan penjadual Windows. Adalah mustahil untuk mencari hak dan tetapan yang betul supaya semuanya bermula sebagaimana mestinya. Akibatnya, perpustakaan R ditemui, yang dengan sendirinya mencipta tugas untuk melancarkan skrip R dan tidak melupakan fail log. Kemudian anda boleh membetulkan tugas secara manual.

Sekeping kod R dengan dua contoh yang mencipta tugasan dalam 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)

Secara berasingan mengenai pangkalan data

Selepas menyiapkan skrip, isu lain mula muncul. Sebagai contoh, saya ingin mencari tarikh apabila VM telah dipadamkan, tetapi log dalam vCenter sudah haus. Memandangkan skrip meletakkan fail dalam folder setiap hari dan tidak membersihkannya (kami membersihkannya dengan tangan kami apabila kami ingat), anda boleh melihat melalui fail lama dan mencari fail pertama di mana VM ini tidak ada. Tetapi itu tidak hebat.

Saya mahu mencipta pangkalan data sejarah.

Fungsi MS SQL SERVER - jadual temporal versi sistem - datang untuk menyelamatkan. Ia biasanya diterjemahkan sebagai jadual sementara (bukan sementara).

Anda boleh membaca secara terperinci di dokumentasi rasmi Microsoft.

Ringkasnya, kami mencipta jadual, katakan bahawa kami akan memilikinya dengan versi, dan SQL Server mencipta 2 lajur masa tarikh tambahan dalam jadual ini (tarikh rekod dibuat dan tarikh tamat tempoh rekod) dan jadual tambahan yang berubah. akan ditulis. Akibatnya, kami menerima maklumat terkini dan, melalui pertanyaan mudah, contoh yang diberikan dalam dokumentasi, kami boleh melihat sama ada kitaran hayat mesin maya tertentu atau keadaan semua VM pada titik tertentu dalam masa.

Dari perspektif prestasi, transaksi tulis ke jadual utama tidak akan selesai sehingga transaksi tulis ke jadual sementara selesai. Itu. pada jadual dengan sebilangan besar operasi tulis, fungsi ini harus dilaksanakan dengan berhati-hati, tetapi dalam kes kami ia adalah perkara yang sangat keren.

Agar mekanisme berfungsi dengan betul, saya perlu menambah sekeping kecil kod dalam R yang akan membandingkan jadual baharu dengan data untuk semua VM dengan yang disimpan dalam pangkalan data dan hanya menulis baris yang diubah kepadanya. Kod ini tidak begitu bijak; ia menggunakan perpustakaan compareDF, tetapi saya juga akan membentangkannya di bawah.

Kod R untuk menulis data ke pangkalan data

# 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)

Dalam jumlah

Hasil daripada pelaksanaan skrip, pesanan telah dipulihkan dan dikekalkan dalam masa beberapa bulan. Kadangkala VM yang tersilap diisi muncul, tetapi skrip berfungsi sebagai peringatan yang baik dan VM yang jarang berlaku masuk ke dalam senarai selama 2 hari berturut-turut.

Kerja asas juga dibuat untuk menganalisis data sejarah.

Sudah jelas bahawa kebanyakan perkara ini boleh dilaksanakan bukan pada lutut, tetapi dengan perisian khusus, tetapi tugas itu menarik dan, seseorang mungkin berkata, pilihan.

R telah sekali lagi menunjukkan dirinya sebagai bahasa universal yang sangat baik, yang sesuai bukan sahaja untuk menyelesaikan masalah statistik, tetapi juga bertindak sebagai "lapisan" yang sangat baik antara sumber data lain.

Sumber: www.habr.com