CN112417213B - 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法 - Google Patents

一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112417213B
CN112417213B CN202011418659.0A CN202011418659A CN112417213B CN 112417213 B CN112417213 B CN 112417213B CN 202011418659 A CN202011418659 A CN 202011418659A CN 112417213 B CN112417213 B CN 112417213B
Authority
CN
China
Prior art keywords
self
discovery
vmware
monitoring
topology
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011418659.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112417213A (zh
Inventor
程永新
宋辉
林志峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Qingwei Software Co ltd
Original Assignee
Shanghai Qingwei Software Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Qingwei Software Co ltd filed Critical Shanghai Qingwei Software Co ltd
Priority to CN202011418659.0A priority Critical patent/CN112417213B/zh
Publication of CN112417213A publication Critical patent/CN112417213A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112417213B publication Critical patent/CN112417213B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/80Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of semi-structured data, e.g. markup language structured data such as SGML, XML or HTML
    • G06F16/81Indexing, e.g. XML tags; Data structures therefor; Storage structures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/80Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of semi-structured data, e.g. markup language structured data such as SGML, XML or HTML
    • G06F16/84Mapping; Conversion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,包括如下步骤:S1)设计VMware虚拟化资源的资源模型,将模型配置到CMDB系统中;S2)利用python的pyvmomi和pyVim模块,通过VMware SDK,利用对应权限的用户名、密码,找到相应的虚拟化资源;S3)将资源信息组合成符合CMDB可解析的JSON格式;S4)CMDB系统对JSON内容进行解析;S5)解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB系统进行管理;S6)根据CMDB系统资源模型里的关联关系自动生成拓扑图。本发明能够自发现业务之间、数据模型之间以及多层架构之间的监控及拓扑,架构拓扑简洁,大大提高运维效率。

Description

一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法
技术领域
本发明涉及一种软件系统的数据处理方法,尤其涉及一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法。
背景技术
在现行企业内部大型系统设计过程中,少不了虚拟化架构平台,而虚拟化商业市场份额占比最大的当属VMware,成熟的虚拟化技术,可靠的售后支持使得众多企业首选商业虚拟化软件。但是在维护Vcenter过程中,仅靠VMware自身的监控是无法满足企业的个性化需求及监控颗粒度,而VMware亦针对这类场景给出了API接口以满足企业这种需求。
目前在vCenter界面中常见的监控有CPU、内存、磁盘IO,仅覆盖基本监控需求,而拓扑关系是需要在不同的tab页面中分对应层次展示,无法在同一拓扑中完整展示。
由上可见,vCenter的主要缺点如下:1、缺少12大类型关联关系拓扑;2、监控信息散落各页面且不够完整;3、对vCenter需要有一定的使用门槛,不熟悉系统会导致无法查找所需信息。
因此,有必要通过以业务为口径分析vCenter应用架构,从使用系统的客户角度、从客户关注的监控维度出发,从业务的角度描述与展现应用架构,描述应用架构和业务之间的关系、业务和业务之间的关系,直接体现监控架构、应用架构、数据模型、技术架构的映射关系,让VMware的12大类型间的关联关系更清晰明了的展现,使变得简单易懂,最主要的是从最终系统实现出发,提高了运维效率与节约运维成本。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,能够获取到VMware数据的变化,自发现出业务之间、数据模型之间以及多层架构之间的监控及拓扑,大大提高了运维效率,并可使得系统架构拓扑更加清晰简洁。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,包括如下步骤:S1)设计VMware虚拟化资源的资源模型,将模型配置到CMDB系统中;S2)利用python的pyvmomi和pyVim模块,通过VMware SDK,利用对应权限的用户名、密码,找到相应的虚拟化资源;S3)将资源信息组合成符合CMDB可解析的JSON格式;S4)CMDB系统对JSON内容进行解析;S5)解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB系统进行管理;S6)根据CMDB系统资源模型里的关联关系自动生成拓扑图。
进一步地,所述步骤S1中资源模型获取过程如下:根据业务形态的需求文档、概要设计和/或PDM数据字典熟悉,设计相应的资源模型;在UAT测试环境,按IAAS、PAAS、SAAS、ITM四类建立首层业务层级;调研业务所需CI并将其归类至首层业务层级中;其中包括同层级CI间的关系、不同层级CI的对应关系、关系类型、分类及公共属性。
进一步地,所述步骤S1还包括通过对比业务场景和业务设计方案,验证关键业务场景的配置模型具体步骤和数据的准确性。
进一步地,所述步骤S2还包括按vCenter标准接口不同方法获取vCenter的12大属性类型,包括vCenter、数据中心、主机集群、资源池、宿主机、虚拟机、数据存储、数据存储集群、标准虚拟交换机、分布式虚拟交换机和分布式虚拟端口组。
进一步地,所述步骤S3中的资源信息包括资源属性和资源关系,并按照CMDB内置的JSON格式来推送数据给后端程序解析;所述步骤S4保存所有解析过程日志、业务关联的数据库表以及解析所需的功能模块,所述CMDB系统根据JSON的KEY及对应VULE进行解析、入库。
进一步地,所述步骤S6基于拓扑程序中的定时调度任务自动生成拓扑图,扫描拓扑图中实例资源信息是否存在变动,如果扫描到存在变动信息,则按照关联关系进行重新绘图。
进一步地,所述自发现监控和数据库表以及功能模块之间建立有映射关系,所述自发现监控的业务流程由多个接口中的方法获取,所述接口的方法中存储有内部逻辑流程、监控属性、监控数据、库表结构、vCenter的SDK地址及账号密码,所述自发现模型预设多级显示粒度对监控中的信息进行分级显示。
进一步地,所述实例拓扑的自发现默认以最细粒度显示各个节点中有关联关系的信息以及与其他节点连线图,所述拓扑节点通过曲线进行绘制。
本发明对比现有技术有如下的有益效果:本发明提供的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,利用python的pyvmomi和pyVim模块,通过VMware SDK,利用对应权限的用户名、密码,找到相应的虚拟化资源信息,通过设计关键资源模型及对应JSON解析机制,得出自发现监控及实例拓扑自发现,从而能够随着vCenter数据变化,拓扑实例亦自动变化,大大减少运维成本,提高运维效率,并可使得实例拓扑更加清晰简洁。
附图说明
图1为本发明关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
图1为本发明关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现流程示意图。
请参见图1,本发明提供的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,包括如下步骤:
步骤S1:设计VMware虚拟化资源的资源模型,将模型配置到CMDB(ConfigurationManagement Database,配置管理数据库)系统中。
根据业务形态的需求文档、概要设计和/或PDM数据字典熟悉,设计相应的资源模型;
在UAT测试环境,建立首层业务层级分别为IAAS(Infrastructure as a service,基础设施即服务)、PAAS(Platform as a service,平台即服务)、SAAS(Software as aService,软件即服务)、ITM(信息技术管理员)四类。调研业务所需CI(ConfigurationItem,配置项目)并将其归类至首层业务层级中。其中包括同层级CI间的关系、不同层级CI的对应关系、关系类型、分类及公共属性。
通过对比业务场景和业务设计方案,验证关键业务场景的配置模型具体步骤和数据的准确性。
步骤S2:利用python的pyvmomi和pyVim模块,通过VMware SDK,利用对应权限的用户名、密码,找到相应的虚拟化资源。
按相同接口不同方法获取vCenter的12大属性类型,包括vCenter、数据中心、主机集群、资源池、宿主机、虚拟机、数据存储、数据存储集群、标准虚拟交换机、分布式虚拟交换机、分布式虚拟端口组。
vCenter标准接口:https://{IP:PORT}/sdk;
常用方法名称有:Managed Object–HostSystem、HostStorageSystem、Network等。
步骤S3:将资源信息(资源属性+资源关系)组合成符合CMDB可解析的JSON格式。
根据资源信息(资源属性+资源关系)按照CMDB内置的JSON格式来推送数据给后端程序解析;比如按如下示例:
Figure BDA0002821229070000041
Figure BDA0002821229070000051
步骤S4:CMDB系统将对JSON内容进行解析。
保存所有解析过程日志、业务关联的数据库表以及解析所需的功能模块,所述CMDB系统根据JSON的KEY及对应VULE进行解析、入库。
步骤S5:解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB系统进行管理。
步骤S6:基于拓扑程序中的定时调度任务自动生成拓扑图,扫描拓扑图中实例资源信息是否存在变动,如果扫描到存在变动信息,则按照关联关系进行重新绘图。
本发明提供的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,所述自发现监控、数据库表以及功能模块之间建立有映射关系,所述自发现监控的业务流程由多个接口中的方法获取,所述接口的方法中存储有内部逻辑流程、监控属性、监控数据、库表结构、vCenter的SDK地址及账号密码,所述自发现模型预设多级显示粒度对监控中的信息进行分级显示。所述实例拓扑的自发现默认以最细粒度显示各个节点中有关联关系的信息以及与其他节点连线图,所述拓扑节点通过曲线进行绘制。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然其并非用以限定本发明,任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作些许的修改和完善,因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (8)

1.一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1)设计VMware虚拟化资源的资源模型,将模型配置到CMDB系统中;
S2)利用python的pyvmomi和pyVim模块,通过VMware SDK,利用对应权限的用户名、密码,找到相应的虚拟化资源;
S3)将资源信息组合成符合CMDB可解析的JSON格式;
S4)CMDB系统对JSON内容进行解析;
S5)解析后的资源信息按模型结构存入到CMDB系统进行管理;
S6)根据CMDB系统资源模型里的关联关系自动生成拓扑图。
2.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述步骤S1中资源模型获取过程如下:
根据业务形态的需求文档、概要设计和/或PDM数据字典熟悉,设计相应的资源模型;
在UAT测试环境,按IAAS、PAAS、SAAS、ITM四类建立首层业务层级;调研业务所需CI并将其归类至首层业务层级中;其中包括同层级CI间的关系、不同层级CI的对应关系、关系类型、分类及公共属性。
3.如权利要求2所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述步骤S1还包括通过对比业务场景和业务设计方案,验证关键业务场景的配置模型具体步骤和数据的准确性。
4.如权利要求2所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述步骤S2还包括按vCenter标准接口不同方法获取vCenter的12大属性类型,包括vCenter、数据中心、主机集群、资源池、宿主机、虚拟机、数据存储、数据存储集群、标准虚拟交换机、分布式虚拟交换机和分布式虚拟端口组。
5.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述步骤S3中的资源信息包括资源属性和资源关系,并按照CMDB内置的JSON格式来推送数据给后端程序解析;所述步骤S4保存所有解析过程日志、业务关联的数据库表以及解析所需的功能模块,所述CMDB系统根据JSON的KEY及对应VALUE进行解析、入库。
6.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述步骤S6基于拓扑程序中的定时调度任务自动生成拓扑图,扫描拓扑图中实例资源信息是否存在变动,如果扫描到存在变动信息,则按照关联关系进行重新绘图。
7.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述自发现监控和数据库表以及功能模块之间建立有映射关系,所述自发现监控的业务流程由多个接口中的方法获取,所述接口的方法中存储有内部逻辑流程、监控属性、监控数据、库表结构、vCenter的SDK地址及账号密码,自发现模型预设多级显示粒度对监控中的信息进行分级显示。
8.如权利要求1所述的关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法,其特征在于,所述实例拓扑的自发现默认以最细粒度显示各个节点中有关联关系的信息以及与其他节点连线图,拓扑节点通过曲线进行绘制。
CN202011418659.0A 2020-12-07 2020-12-07 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法 Active CN112417213B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011418659.0A CN112417213B (zh) 2020-12-07 2020-12-07 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011418659.0A CN112417213B (zh) 2020-12-07 2020-12-07 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112417213A CN112417213A (zh) 2021-02-26
CN112417213B true CN112417213B (zh) 2022-11-04

Family

ID=74776257

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011418659.0A Active CN112417213B (zh) 2020-12-07 2020-12-07 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112417213B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113595800B (zh) * 2021-08-03 2022-07-05 腾云悦智科技(深圳)有限责任公司 一种应用连接关系自动发现与cmdb信息保鲜的方法
CN114218590A (zh) * 2021-12-16 2022-03-22 建信金融科技有限责任公司 权限配置方法、装置、设备、介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016053304A1 (en) * 2014-09-30 2016-04-07 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Topology based management with compliance policies
CN107306190A (zh) * 2016-04-18 2017-10-31 北京万合鸿瑞科技有限公司 一种基于vmware虚拟化的计算资源拓扑系统
CN108205569A (zh) * 2016-12-19 2018-06-26 中国移动通信集团山西有限公司 用于更新配置管理数据库的方法和装置
CN109753357A (zh) * 2018-12-25 2019-05-14 无锡华云数据技术服务有限公司 虚拟机管理平台的资源及网络拓扑构建方法、设备、介质
CN111061817A (zh) * 2019-12-16 2020-04-24 华云数据有限公司 自适应业务构建系统、方法及计算机可读介质
CN112035442A (zh) * 2020-09-02 2020-12-04 南京星邺汇捷网络科技有限公司 一种基于大数据的动态cmdb自动关联方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11070435B2 (en) * 2019-01-16 2021-07-20 Servicenow, Inc. Service model re-computation based on configuration item change type

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016053304A1 (en) * 2014-09-30 2016-04-07 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Topology based management with compliance policies
CN107306190A (zh) * 2016-04-18 2017-10-31 北京万合鸿瑞科技有限公司 一种基于vmware虚拟化的计算资源拓扑系统
CN108205569A (zh) * 2016-12-19 2018-06-26 中国移动通信集团山西有限公司 用于更新配置管理数据库的方法和装置
CN109753357A (zh) * 2018-12-25 2019-05-14 无锡华云数据技术服务有限公司 虚拟机管理平台的资源及网络拓扑构建方法、设备、介质
CN111061817A (zh) * 2019-12-16 2020-04-24 华云数据有限公司 自适应业务构建系统、方法及计算机可读介质
CN112035442A (zh) * 2020-09-02 2020-12-04 南京星邺汇捷网络科技有限公司 一种基于大数据的动态cmdb自动关联方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
构建应用CMDB需掌握的三个要素:资源、动作和状态;优维科技EasyOps;《微信文章》;20181109;全文 *
浅析CMDB在云环境中软件系统的应用方式;连城;《科学技术创新》;20180731;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112417213A (zh) 2021-02-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10447772B2 (en) Managed function execution for processing data streams in real time
US20200285514A1 (en) Automated reconfiguration of real time data stream processing
US10540383B2 (en) Automatic ontology generation
CN110716910B (zh) 一种日志管理方法、装置、设备和存储介质
US9772890B2 (en) Sophisticated run-time system for graph processing
US9400700B2 (en) Optimized system for analytics (graphs and sparse matrices) operations
US7945613B2 (en) Method for non-disruptively associating applications and middleware components with information technology infrastructure
CN112417213B (zh) 一种关于VMware自发现监控和实例拓扑自发现方法
CN111709527A (zh) 运维知识图谱库的建立方法、装置、设备及存储介质
US11100233B2 (en) Optimizing operating system vulnerability analysis
US11163552B2 (en) Federated framework for container management
KR20130139724A (ko) 컴퓨팅 시스템 및 그 실행 제어 방법과, 그 실행 제어 프로그램을 기록한 기록 매체
CN116383223A (zh) 资产数据处理方法、相关装置及存储介质
WO2022057634A1 (en) Containerized software discovery and identification
CN115391361A (zh) 一种基于分布式数据库的实时数据处理方法及其装置
CN115795525A (zh) 敏感数据识别方法、装置、电子设备、介质和程序产品
US11868349B2 (en) Row secure table plan generation
US20200097883A1 (en) Dynamically evolving textual taxonomies
CN112068953A (zh) 一种云资源精细化管理溯源系统及方法
CN113691575A (zh) 通信方法、装置及系统
US20130055090A1 (en) Bundling configuration items into a composite configuration item
US20230236922A1 (en) Failure Prediction Using Informational Logs and Golden Signals
US11929896B1 (en) System and method for generation of unified graph models for network entities
US11275770B2 (en) Parallelization of node's fault tolerent record linkage using smart indexing and hierarchical clustering
US11522880B2 (en) Analytics engine for data exploration and analytics

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant