Mate (Server)/abrock.vm.rzl: Unterschied zwischen den Versionen

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== Zweck ==
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Diese VM soll demnächst eine [http://opentsdb.net/ OpenTSDB] bereitstellen, um alle im RZL anfallenden Sensordaten (Türstatus, Temperaturen, Stromverbrauch) für immer zu speichern und hübsch zu visualisieren.
Diese VM stellt eine [http://opentsdb.net/ OpenTSDB] bereit, um alle im RZL anfallenden Sensordaten (Türstatus, Temperaturen, Stromverbrauch) für immer zu speichern und hübsch zu visualisieren.


== Eckdaten ==
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* 30GB HDD
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[[Kategorie:Infrastruktur]]
== Bedienung ==
 
Zum Eingewöhnen gibt es erstmal [http://blackbox.raumzeitlabor.de/
ein paar bunte Bilder]. Leider kann man in diesem Wiki keine IPv6-URLs verlinken, sonst hätte ich das getan.
 
Man gibt den Anfangs- und Endzeitpunkt des Intervalls ein, das man darstellen möchte und die Metrik. Bei manchen Metriken gibt es zusätzlich Tags, um z.B. verschiedene Sensoren unterscheiden zu können, z.B. sensor=olymp. Standardmäßig werden alle Werte zu einem Zeitpunkt aufsummiert (Aggregator: sum), man kann aber auch andere Aggregatoren verwenden oder die Auswahl auf einzelne Tags einschränken.
 
Metriken sind z.B.:
 
{| class="wikitable" width="100%"
! Metrik || Beschreibung || Tags || Tag-Werte
|-
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Es gibt weitere ~260 Metriken, die von folgenden [http://opentsdb.net/tcollector.html tcollector]-Programmen stammen:
 
* dfstat.py
* ifstat.py
* iostat.py
* netstat.py
* procstats.py

Aktuelle Version vom 13. Dezember 2019, 11:38 Uhr

     
abrock.vm.rzl

Release status: beta [box doku]

Beschreibung VM von Alexander
Kategorie  Infrastruktur / Netz
Autor(en)  NOC-Team, Alexander
Hostname  abrock.vm.rzl

Zweck

Diese VM stellt eine OpenTSDB bereit, um alle im RZL anfallenden Sensordaten (Türstatus, Temperaturen, Stromverbrauch) für immer zu speichern und hübsch zu visualisieren.

Eckdaten

  • 512MB RAM
  • 1 CPU Core
  • 30GB HDD

Bedienung

Zum Eingewöhnen gibt es erstmal [http://blackbox.raumzeitlabor.de/ 

ein paar bunte Bilder]. Leider kann man in diesem Wiki keine IPv6-URLs verlinken, sonst hätte ich das getan.

Man gibt den Anfangs- und Endzeitpunkt des Intervalls ein, das man darstellen möchte und die Metrik. Bei manchen Metriken gibt es zusätzlich Tags, um z.B. verschiedene Sensoren unterscheiden zu können, z.B. sensor=olymp. Standardmäßig werden alle Werte zu einem Zeitpunkt aufsummiert (Aggregator: sum), man kann aber auch andere Aggregatoren verwenden oder die Auswahl auf einzelne Tags einschränken.

Metriken sind z.B.:

Metrik Beschreibung Tags Tag-Werte
temperatur Temperatursensoren der Heizungssteuerung sensor aetzecke, aussen, beamerplattform, getraenkelager, heizung_vorlauf, heizung_ruecklauf, olymp, tafel
electricity.power Elektrische Leistung in Watt
electricity.consumption Energieverbrauch in Wattstunden seit dem Start des verantwortlichen Mikrocontrollers
internet.download Eingehender Traffic über die DSL-Leitung des RZL in kB/sec
internet.upload Ausgehender Traffic über die DSL-Leitung des RZL in kB/sec
opentsdb.download Eingehender Traffic über eth0 auf der VM in kB/sec
opentsdb.upload Ausgehender Traffic über eth0 auf der VM in kB/sec

Es gibt weitere ~260 Metriken, die von folgenden tcollector-Programmen stammen:

  • dfstat.py
  • ifstat.py
  • iostat.py
  • netstat.py
  • procstats.py
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