python实现Zabbix-API监控

下面我将为您详细讲解“Python实现Zabbix-API监控”的完整攻略。

一、Zabbix 简介

Zabbix 是一款开源的网络监控软件，在业界有着广泛的使用。它能够监控各种网络设备、服务器以及应用程序的运行状态，并提供实时的、历史的监控数据。

二、Zabbix-API 简介

Zabbix-API 是用于 Zabbix 监控系统的一种管理接口，利用它可以对 Zabbix 进行自动化管理和监控。通过 Zabbix-API，可以实现对主机、监控项、触发器、识别器、报警等功能的控制和管理。

三、Python 调用 Zabbix-API

Python 作为一门广受欢迎的编程语言，提供了丰富的库和模块，可以方便地进行 Zabbix-API 的调用。

下面是一个使用 Python 调用 Zabbix-API 进行主机监控的示例：

准备环境

在进行 Zabbix-API 调用之前，需要安装 zabbix-api 模块，可以使用以下命令进行安装：

pip install zabbix-api

代码实现

from zabbix_api import ZabbixAPI

# 连接到 Zabbix 服务器
zabbix_server = "http://your_zabbix_server_ip/zabbix"
zabbix_user = "your_zabbix_username"
zabbix_password = "your_zabbix_password"

zabbix_api = ZabbixAPI(url=zabbix_server, user=zabbix_user, password=zabbix_password)

# 获得主机列表
hosts = zabbix_api.host.get(output=["hostid", "host"])
for host in hosts:
    print(host["host"])

在上面的示例中，我们首先使用 ZabbixAPI 类连接到 Zabbix 服务器，然后通过 zabbix_api.host.get 方法获取主机列表。最终输出了所有主机的名称。

四、Python 监控 Zabbix 主机状态

下面是一个使用 Python 监控 Zabbix 主机 CPU 利用率的示例：

准备环境

在进行 Zabbix-API 调用之前，需要安装 zabbix-api 模块，可以使用以下命令进行安装：

pip install zabbix-api

代码实现

import datetime
import pandas as pd
from zabbix_api import ZabbixAPI

# 连接到 Zabbix 服务器
zabbix_server = "http://your_zabbix_server_ip/zabbix_api"
zabbix_user = "your_zabbix_username"
zabbix_password = "your_zabbix_password"

zabbix_api = ZabbixAPI(url=zabbix_server, user=zabbix_user, password=zabbix_password)

# 获得 CPU 利用率监控项 ID
item_cpu_load = zabbix_api.item.get(
    output=["itemid", "name"],
    search={"key_": "system.cpu.load[percpu,avg1]"}
)[0]
item_id = item_cpu_load["itemid"]

# 获取当前时间
now = datetime.datetime.now()
time_till = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
time_from = (now - datetime.timedelta(hours=1)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 获得监控数据
history_data = zabbix_api.history.get(
    history=item_cpu_load["value_type"],
    itemids=[item_id],
    time_from=time_from,
    time_till=time_till,
    output="extend",
)
data = [{"time": datetime.datetime.fromtimestamp(int(h["clock"])).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "value": h["value"]} for h in history_data]

# 将数据转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index("time", inplace=True)

# 计算 CPU 利用率平均值
avg_cpu_load = df["value"].astype(float).mean()

# 输出结果
print(avg_cpu_load)

在上述示例中，我们通过 zabbix_api.item.get 方法获取了 CPU 利用率监控项 ID，然后使用 zabbix_api.history.get 方法获取了最近一个小时的监控数据，并将其转化为 DataFrame 对象，最后计算了 CPU 利用率的平均值并输出。

以上就是使用 Python 进行 Zabbix-API 监控的完整攻略，希望对您有所帮助。