R र PowerShell प्रयोग गरेर भर्चुअल मेसिनहरूको स्वास्थ्यमा दैनिक रिपोर्टहरू

प्रवेश

शुभ दिउँसो। आधा वर्षको लागि अब हामी एक स्क्रिप्ट (वा बरु स्क्रिप्टहरूको सेट) चलाउँदैछौं जसले भर्चुअल मेसिनहरूको स्थिति (र मात्र होइन) रिपोर्टहरू उत्पन्न गर्दछ। मैले मेरो सिर्जना अनुभव र कोड आफैं साझा गर्ने निर्णय गरें। म आलोचनाको लागि आशा गर्दछु र यो सामग्री कसैको लागि उपयोगी हुन सक्छ।

आवश्यकता को गठन

हामीसँग धेरै भर्चुअल मेसिनहरू छन् (लगभग 1500 VM 3 vCenters मा वितरित)। नयाँहरू सिर्जना गरिन्छन् र पुरानाहरू प्रायः मेटिन्छन्। क्रम कायम राख्न, VM हरूलाई सबसिस्टमहरूमा विभाजन गर्न, तिनीहरू परीक्षण गरिएका हुन् कि होइनन्, र कसले र कहिले सिर्जना गरेका हुन् भनी संकेत गर्न vCenter मा धेरै अनुकूलन क्षेत्रहरू थपिएका थिए। मानव कारकले यस तथ्यलाई निम्त्यायो कि आधा भन्दा बढी मेशिनहरू खाली क्षेत्रहरूमा छोडिएका थिए, जसले कामलाई जटिल बनायो। प्रत्येक छ महिनामा एक पटक, कसैले यो डाटा अपडेट गर्ने काम गर्न थाल्यो, तर परिणाम डेढ हप्ता पछि सान्दर्भिक हुन बन्द भयो।
मलाई तुरुन्तै स्पष्ट गर्न दिनुहोस् कि सबैले बुझेका छन् कि मेसिनको सिर्जनाको लागि अनुप्रयोगहरू हुनुपर्दछ, तिनीहरूको सिर्जनाको लागि प्रक्रिया, आदि। र यस्तै। र एकै समयमा, सबैले कडाईका साथ यो प्रक्रिया पछ्याउँछन् र सबै कुरा क्रममा छ। दुर्भाग्यवश, यो यहाँ मामला होइन, तर यो लेखको विषय होइन :)

सामान्यतया, फाँटहरूमा भर्ने शुद्धता जाँच गर्ने निर्णय स्वचालित रूपमा गरिएको थियो।
हामीले निर्णय गर्यौं कि सबै जिम्मेवार इन्जिनियरहरू र तिनीहरूका मालिकहरूलाई गलत तरिकाले भरिएका मेसिनहरूको सूचीको साथ दैनिक पत्र राम्रो सुरुवात हुनेछ।

यस बिन्दुमा, मेरा एक सहकर्मीले पहिले नै PowerShell मा एक स्क्रिप्ट लागू गरिसकेका थिए, जसले हरेक दिन, एक तालिका अनुसार, सबै vCenters को सबै मेसिनहरूमा जानकारी सङ्कलन गर्यो र 3 csv कागजातहरू (प्रत्येक आफ्नै vCenter को लागि) उत्पन्न गर्यो, जुन मा अपलोड गरिएको थियो। एक साझा डिस्क। यो लिपिलाई आधारको रूपमा लिने र यसलाई आर भाषा प्रयोग गरेर जाँचहरूसँग पूरक बनाउने निर्णय गरियो, जसको साथ हामीसँग केही अनुभव थियो।

अन्तिम रूप दिने प्रक्रियामा, समाधानले मेल मार्फत जानकारी प्राप्त गर्‍यो, मुख्य र ऐतिहासिक तालिकाको साथ एक डाटाबेस (यसबारे थप पछि), साथै vM को वास्तविक सिर्जनाकर्ताहरू र तिनीहरूको सिर्जनाको समय पत्ता लगाउन vSphere लगहरूको विश्लेषण।

IDE RStudio डेस्कटप र PowerShell ISE विकासको लागि प्रयोग गरियो।

स्क्रिप्ट नियमित विन्डोज भर्चुअल मेसिनबाट सुरु गरिएको हो।

सामान्य तर्क को विवरण।

लिपिहरूको सामान्य तर्क निम्नानुसार छ।

• हामी PowerShell स्क्रिप्ट प्रयोग गरेर भर्चुअल मेसिनहरूमा डाटा सङ्कलन गर्छौं, जसलाई हामीले R मार्फत कल गर्छौं, र परिणामलाई एउटा csv मा मिलाउँछौं। भाषाहरू बीचको उल्टो अन्तरक्रिया पनि त्यस्तै गरिन्छ। (चरको रूपमा R बाट PowerShell मा सीधै डाटा ड्राइभ गर्न सम्भव थियो, तर यो गाह्रो छ, र मध्यवर्ती csvs भएकोले डिबग गर्न र मध्यवर्ती परिणामहरू कसैसँग साझेदारी गर्न सजिलो बनाउँदछ)।
• R प्रयोग गरेर, हामीले फिल्डहरूको लागि मान्य प्यारामिटरहरू बनाउँछौं जसको मानहरू हामीले जाँच गरिरहेका छौं। — हामी एक शब्द कागजात सिर्जना गर्दैछौं जुन जानकारी पत्रमा सम्मिलित गर्नका लागि यी क्षेत्रहरूको मानहरू समावेश गर्दछ, जुन सहकर्मीहरूको प्रश्नहरूको जवाफ हुनेछ "होइन, तर मैले यसलाई कसरी भर्ने?"
• हामी R प्रयोग गरेर csv बाट सबै VM हरूका लागि डेटा लोड गर्छौं, डेटाफ्रेम सिर्जना गर्छौं, अनावश्यक क्षेत्रहरू हटाउँछौं र जानकारी xlsx कागजात सिर्जना गर्छौं जसमा सबै VM हरूका लागि सारांश जानकारी समावेश हुनेछ, जुन हामीले साझा स्रोतमा अपलोड गर्छौं।
• हामी सबै VM हरूका लागि डाटाफ्रेममा फिल्डहरू भर्नुको शुद्धताको लागि सबै जाँचहरू लागू गर्छौं र गलत तरिकाले भरिएका फिल्डहरू (र यी क्षेत्रहरू मात्र) भएको VM मात्र समावेश भएको तालिका सिर्जना गर्छौं।
• हामी VM हरूको नतिजाको सूची अर्को PowerShell स्क्रिप्टमा पठाउँछौं, जसले VM सिर्जना घटनाहरूका लागि vCenter लगहरू हेर्नेछ, जसले हामीलाई VM को सिर्जनाको अनुमानित समय र इच्छित सिर्जनाकर्तालाई संकेत गर्न अनुमति दिनेछ। यो केसको लागि हो जब कसैले यो कसको कार हो भनेर स्वीकार गर्दैन। यो स्क्रिप्टले द्रुत रूपमा काम गर्दैन, विशेष गरी यदि त्यहाँ धेरै लगहरू छन् भने, त्यसैले हामी अन्तिम 2 हप्ता मात्र हेर्छौं, र कार्यप्रवाह पनि प्रयोग गर्छौं जसले तपाईंलाई एकै समयमा धेरै VM मा जानकारी खोज्न अनुमति दिन्छ। उदाहरण लिपिले यस संयन्त्रमा विस्तृत टिप्पणीहरू समावेश गर्दछ। हामीले नतिजालाई csv मा थप्छौं, जसलाई हामी फेरि R मा लोड गर्छौं।
• हामीले एउटा सुन्दर ढंगले ढाँचा गरिएको xlsx कागजात उत्पन्न गर्छौं जसमा गलत तरिकाले भरिएका फिल्डहरू रातो रंगमा हाइलाइट हुनेछन्, केही स्तम्भहरूमा फिल्टरहरू लागू हुनेछन्, र अभिप्रेत सिर्जनाकर्ताहरू र VM सिर्जना गर्ने समय समावेश भएका अतिरिक्त स्तम्भहरू संकेत गरिनेछ।
• हामी एउटा इमेल उत्पन्न गर्छौं, जहाँ हामी मान्य फिल्ड मानहरू वर्णन गर्ने कागजात संलग्न गर्छौं, साथै फिल्डहरूमा गलत रूपमा भरिएको तालिका। पाठमा हामी गलत तरिकाले सिर्जना गरिएको VMs को कुल संख्या, साझा स्रोतको लिङ्क र एक प्रेरक तस्वीर संकेत गर्छौं। यदि त्यहाँ कुनै गलत तरिकाले भरिएको VM हरू छैनन् भने, हामी खुशीको प्रेरक चित्रको साथ अर्को पत्र पठाउँछौं।
• हामी SQL सर्भर डाटाबेसमा सबै VM हरूका लागि डाटा रेकर्ड गर्छौं, ऐतिहासिक तालिकाहरूको कार्यान्वयन संयन्त्रलाई ध्यानमा राख्दै (एक धेरै रोचक संयन्त्र - जसको बारेमा पछि थप)।

वास्तवमा स्क्रिप्टहरू

मुख्य आर कोड फाइल

# 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")

PowerShell मा vm को सूची प्राप्त गर्न लिपि

# 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
}

भर्चुअल मेसिनका सिर्जनाकर्ताहरू र तिनीहरूको सिर्जनाको मिति लगहरूबाट निकाल्ने PowerShell स्क्रिप्ट

# 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"

पुस्तकालय विशेष ध्यानको योग्य छ xlsx, जसले पत्रमा संलग्नलाई स्पष्ट रूपमा ढाँचा (व्यवस्थापन मनपर्ने रूपमा) बनाउन सम्भव बनायो, र CSV तालिका मात्र होइन।

गलत तरिकाले भरिएका मेसिनहरूको सूचीको साथ सुन्दर xlsx कागजात सिर्जना गर्दै

# 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)

आउटपुट यस्तो देखिन्छ:

विन्डोज शेड्यूलर सेटअप गर्ने बारे एक रोचक nuance पनि थियो। यो सही अधिकार र सेटिङहरू फेला पार्न असम्भव थियो ताकि सबै कुरा यो जस्तै सुरु हुनेछ। नतिजाको रूपमा, R पुस्तकालय फेला पर्‍यो, जुन आफैले R स्क्रिप्ट सुरु गर्न कार्य सिर्जना गर्दछ र लग फाइलको बारेमा पनि बिर्सदैन। त्यसपछि तपाईं म्यानुअल रूपमा कार्य सुधार गर्न सक्नुहुन्छ।

दुई उदाहरणहरू सहितको R कोडको टुक्रा जसले Windows Scheduler मा कार्य सिर्जना गर्दछ

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)

डाटाबेस बारे अलग

स्क्रिप्ट सेटअप गरेपछि, अन्य समस्याहरू देखा पर्न थाले। उदाहरण को लागी, म VM मेटाइएको मिति फेला पार्न चाहन्थे, तर vCenter मा लग पहिले नै थकित थियो। किनकि स्क्रिप्टले प्रत्येक दिन फोल्डरमा फाइलहरू राख्छ र यसलाई सफा गर्दैन (हामीले सम्झँदा हामी यसलाई हाम्रो हातले सफा गर्छौं), तपाईंले पुराना फाइलहरू हेर्न सक्नुहुन्छ र पहिलो फाइल फेला पार्न सक्नुहुन्छ जसमा यो VM अवस्थित छैन। तर त्यो राम्रो छैन।

म एउटा ऐतिहासिक डाटाबेस बनाउन चाहन्थें।

MS SQL SERVER को कार्यक्षमता - प्रणाली-संस्करण टेम्पोरल तालिका - उद्धारमा आयो। यसलाई सामान्यतया अस्थायी (अस्थायी होइन) तालिकाको रूपमा अनुवाद गरिन्छ।

मा विस्तृतमा पढ्न सक्नुहुन्छ आधिकारिक Microsoft दस्तावेज.

छोटकरीमा, हामी एउटा तालिका सिर्जना गर्छौं, भनौं कि हामीसँग यो संस्करणको साथ हुनेछ, र SQL सर्भरले यस तालिकामा २ अतिरिक्त मिति समय स्तम्भहरू सिर्जना गर्दछ (रेकर्ड सिर्जना गरिएको मिति र रेकर्डको म्याद समाप्ति मिति) र थप तालिका जसमा परिवर्तन हुन्छ। लेखिनेछ। नतिजाको रूपमा, हामीले अप-टु-डेट जानकारी प्राप्त गर्छौं र, साधारण प्रश्नहरू मार्फत, जसका उदाहरणहरू कागजातमा दिइएका छन्, हामी कि त एक विशेष भर्चुअल मेसिनको जीवन चक्र, वा कुनै निश्चित बिन्दुमा सबै VM को अवस्था देख्न सक्छौं। समयमै।

कार्यसम्पादन दृष्टिकोणबाट, अस्थायी तालिकामा लेख्ने लेनदेन पूरा नभएसम्म मुख्य तालिकामा लेख्ने लेनदेन पूरा हुने छैन। ती। धेरै संख्यामा लेख्ने अपरेसनहरू भएका टेबलहरूमा, यो कार्यक्षमता सावधानीका साथ लागू गरिनुपर्छ, तर हाम्रो अवस्थामा यो साँच्चै राम्रो कुरा हो।

संयन्त्रले सही तरिकाले काम गर्नको लागि, मैले R मा कोडको एउटा सानो टुक्रा थप्नु परेको थियो जसले नयाँ तालिकालाई डाटाबेसमा भण्डारण गरिएका सबै VM हरूको डेटासँग तुलना गर्नेछ र यसमा परिवर्तन गरिएका पङ्क्तिहरू मात्र लेख्नेछ। कोड विशेष चतुर छैन; यसले compareDF पुस्तकालय प्रयोग गर्दछ, तर म यसलाई तल प्रस्तुत गर्नेछु।

डाटाबेसमा डाटा लेख्नको लागि R कोड

# 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)

कुल

स्क्रिप्टको कार्यान्वयनको परिणामको रूपमा, अर्डर पुनर्स्थापित र केही महिना भित्रमा राखिएको थियो। कहिलेकाहीँ गलत तरिकाले भरिएको VM हरू देखा पर्छन्, तर स्क्रिप्टले राम्रो रिमाइन्डरको रूपमा काम गर्छ र एक दुर्लभ VM लगातार २ दिनको लागि सूचीमा आउँछ।

ऐतिहासिक तथ्याङ्कको विश्लेषणका लागि आधारशिला पनि बनाइएको थियो।

यो स्पष्ट छ कि यो धेरै घुँडा मा लागू गर्न सकिन्छ, तर विशेष सफ्टवेयर संग, तर कार्य रोचक थियो र, एक भन्न सक्छ, वैकल्पिक।

R ले एक पटक फेरि आफूलाई उत्कृष्ट विश्वव्यापी भाषाको रूपमा देखाएको छ, जुन तथ्याङ्कीय समस्याहरू समाधान गर्नका लागि मात्र होइन, तर अन्य डेटा स्रोतहरू बीचको उत्कृष्ट "तह" को रूपमा पनि काम गर्दछ।

स्रोत: www.habr.com