Wir benutzen die gehostete Version des elastic Stack. Dort gibt es einige Möglichkeiten via Watcher Details des Clusters monitoren und ggf. an Menschen Emails zu verschicken. Was damit nicht geht ist den verbleibenden Speicherplatz monitoren.
Das musste irgendwie gelöst werden und ich habe ein Icinga2 Plugin geschrieben um eben jenes zu bewerkstelligen
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import requests
import humanfriendly
warn = sys.argv[1]
crit = sys.argv[2]
api = sys.argv[3]
max_size = sys.argv[4]
sum_bytes = 0
res = requests.get(api).text
indices = res.split("\n")
# go throug all lines of result
# get size and convert to bytes
# collect everything in sum_bytes
for index in indices:
try:
size = index.split()[9]
size = humanfriendly.parse_size(size)
sum_bytes = sum_bytes + size
except (TypeError, IndexError):
pass
# calculate
max_size_bytes = humanfriendly.parse_size(max_size)
human_sum = humanfriendly.format_size(sum_bytes)
human_max = humanfriendly.format_size(max_size_bytes)
# calc percentage
filled = 100 * float(sum_bytes)/float(max_size_bytes)
# return value
print("%.2f%% used (%s/%s) | percentage=%.2f; used=%s; max=%s;" %
(filled, human_sum, human_max, filled, sum_bytes, max_size_bytes))
# check if crit
if filled > float(crit):
sys.exit(2)
# check if warn
if filled > float(warn):
sys.exit(1)
Es fordert im Endeffekt die Liste aller Indices und deren Size an, welche ich
dann mit der tollen Library humanfriendly
in Bytes konvertiere und
zusammenrechnen kann.
> humanfriendly.parse_size('140g')
> 140000000000
>
> humanfriendly.format_size(150000)
> '150 KB'
Das Script ist natürlich total spartanisch, aber es tut was es soll. Um das angeben der Max Size komme ich nicht herum, da das Cluster leider nicht unter meiner Kontrolle steht.
$ ./check_elastic_storage.py <url>/_cat/indices?v 80 90 1TB
> 50% used (500 GB/1 TB) | percentage=50; used=500000000000; max=1000000000000;
In Icinga2 einbauen kann glaube ich jeder selbst, die Doku dafür ist ja ziemlich schick :) Habe mir auch mal Icinga2 Plugin Libraries angesehen für Python, tatsächlich war mir das für ein bisschen Return Code und formatierte Ausgabe zu viel Overhead. Falls ihr aber Empfehlungen habt welche der 80 Libs man davon benutzen sollte, immer her damit.