CMDB最主要的管理对象是各种类型大量的服务器,其数据信息自然不可能通过手工收集,必须以客户端的方式,定时自动收集并报告给远程的服务器。
下面,让我们暂时忘掉Django,进入Python运维的世界......
编写客户端,不能一个py脚本包打天下,要有组织有目的,通常我们会采取下面的结构:
在Pycharm中,项目根目录下,创建一个Client目录,作为客户端的根目录。
在Client下,创建下面的包。注意是包,不是文件夹:
在bin目录中新建main.py
文件,写入下面的代码:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 完全可以把客户端信息收集脚本做成windows和linux两个不同的版本。 """ import os import sys BASE_DIR = os.path.dirname(os.getcwd()) # 设置工作目录,使得包和模块能够正常导入 sys.path.append(BASE_DIR) from core import handler if __name__ == '__main__': handler.ArgvHandler(sys.argv)
在pycharm中可能出现导入失败的红色波浪线警告信息,其实是可以导入的,请忽略它。
python main.py 参数
就可以了这里有个问题一定要强调一下,那就是Python解释器的调用,执行命令的方式和代码第一行#!/usr/bin/env python
的指定方式一定不能冲突,要根据你的实际情况实际操作和修改代码!
在core下,创建handler.py
文件,写入下面的代码:
# -*- coding:utf-8 -*- import json import time import urllib.parse import urllib.request from core import info_collection from conf import settings class ArgvHandler(object): def __init__(self, args): self.args = args self.parse_args() def parse_args(self): """ 分析参数,如果有参数指定的方法,则执行该功能,如果没有,打印帮助说明。 :return: """ if len(self.args) > 1 and hasattr(self, self.args[1]): func = getattr(self, self.args[1]) func() else: self.help_msg() @staticmethod def help_msg(): """ 帮助说明 :return: """ msg = ''' 参数名 功能 collect_data 测试收集硬件信息的功能 report_data 收集硬件信息并汇报 ''' print(msg) @staticmethod def collect_data(): """收集硬件信息,用于测试!""" info = info_collection.InfoCollection() asset_data = info.collect() print(asset_data) @staticmethod def report_data(): """ 收集硬件信息,然后发送到服务器。 :return: """ # 收集信息 info = info_collection.InfoCollection() asset_data = info.collect() # 将数据打包到一个字典内,并转换为json格式 data = {"asset_data": json.dumps(asset_data)} # 根据settings中的配置,构造url url = "http://%s:%s%s" % (settings.Params['server'], settings.Params['port'], settings.Params['url']) print('正在将数据发送至: [%s] ......' % url) try: # 使用Python内置的urllib.request库,发送post请求。 # 需要先将数据进行封装,并转换成bytes类型 data_encode = urllib.parse.urlencode(data).encode() response = urllib.request.urlopen(url=url, data=data_encode, timeout=settings.Params['request_timeout']) print("\033[31;1m发送完毕!\033[0m ") message = response.read().decode() print("返回结果:%s" % message) except Exception as e: message = '发送失败' + " 错误原因: {}".format(e) print("\033[31;1m发送失败,错误原因: %s\033[0m" % e) # 记录发送日志 with open(settings.PATH, 'ab') as f: # 以byte的方式写入,防止出现编码错误 log = '发送时间:%s \t 服务器地址:%s \t 返回结果:%s \n' % (time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), url, message) f.write(log.encode()) print("日志记录成功!")
说明:
collect_data
和report_data
;collect_data
收集数据并打印到屏幕,用于测试;report_data
方法才会将实际的数据发往服务器。info_collection.InfoCollection
类负责,一会再看;report_data
方法会将收集到的数据打包到一个字典内,并转换为json格式;以后,我们要测试数据收集,执行python main.py collect_data
;要实际往服务器发送收集到的数据,则执行python main.py report_data
。
要将所有可能修改的数据、常量、配置等都尽量以配置文件的形式组织起来,尽量不要在代码中写死任何数据。
在conf中,新建settings.py
文件,写入下面的代码:
# -*- coding:utf-8 -*- import os # 远端接收数据的服务器 Params = { "server": "192.168.0.100", "port": 8000, 'url': '/assets/report/', 'request_timeout': 30, } # 日志文件配置 PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), 'log', 'cmdb.log') # 更多配置,请都集中在此文件中
这里,配置了服务器地址、端口、发送的url、请求的超时时间,以及日志文件路径。请根据你的实际情况进行修改。
在core中新建info_collection.py
文件,写入下面的代码:
# -*- coding:utf-8 -*- import sys import platform class InfoCollection(object): def collect(self): # 收集平台信息 # 首先判断当前平台,根据平台的不同,执行不同的方法 try: func = getattr(self, platform.system().lower()) info_data = func() formatted_data = self.build_report_data(info_data) return formatted_data except AttributeError: sys.exit("不支持当前操作系统: [%s]! " % platform.system()) @staticmethod def linux(): from plugins.collect_linux_info import collect return collect() @staticmethod def windows(): from plugins.collect_windows_info import Win32Info return Win32Info().collect() @staticmethod def build_report_data(data): # 留下一个接口,方便以后增加功能或者过滤数据 pass return data
该模块的作用很简单:
因为windows和Linux两大操作系统的巨大平台差异,我们必须写两个收集信息的脚本。
到目前为止,我们的客户端结构如下图所示: