Points de données normaux

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Un point de données est une donnée collectée lors de la surveillance. Chaque définition de source de données doit comporter au moins un point de données configuré, définissant les informations à collecter et à stocker, ainsi que la méthode de collecte, de traitement et, le cas échéant, de génération d'alertes. LogicMonitor définit deux types de points de données : les points de données simples et les points de données complexes.

Les points de données normaux représentent les données que vous souhaitez surveiller et qui peuvent être extraites directement des données brutes collectées. Les points de données complexes, quant à eux, représentent des données qui doivent être traitées d'une manière ou d'une autre, à l'aide de données non disponibles dans les données brutes (par exemple, à l'aide de scripts ou d'expressions), avant d'être stockées. Pour plus d'informations sur les points de données complexes, consultez Points de données complexes.

Les points de données normaux sont configurés à partir de la définition de la source de données, comme indiqué dans Aperçu des points de donnéesDans cet article d'assistance, nous aborderons en détail les différentes configurations qui constituent un point de données normal.

Types de métriques de points de données normaux

Lors de la configuration d'un point de données normal à partir de la définition de la source de données, l'un des trois types de métriques suivants peut être attribué : jauge, compteur ou dérivé.

Jauge métrique type

Le type de mesure de type jauge stocke directement la valeur relevée pour le point de données. Par exemple, une donnée dont la valeur brute est de 90 est stockée telle quelle : 90.

Type de compteur métrique

Le type de métrique « compteur » interprète les valeurs collectées à leur fréquence d'occurrence et stocke les données sous forme de fréquence par seconde pour le point de données. Par exemple, si un compteur d'interface est échantillonné toutes les 120 secondes et rapporte les valeurs 600, 1800, 2400 et 3600 respectivement, les valeurs stockées résultantes seraient : 10 = ((1800-600)/120), 5 = ((2400-1800)/120) et 10 = ((3600-2400)/120).

Les compteurs prennent en compte les dépassements de capacité. Par exemple, si un échantillon de données vaut 4 294 967 290 et que l'échantillon suivant, survenant une seconde plus tard, vaut 6, le compteur enregistrera la valeur 12 et supposera un dépassement de capacité à 32 bits. Ce comportement peut entraîner des pics de données erronés en cas de redémarrage du système, les compteurs étant réinitialisés à 0 (le type de métrique « compteur » peut alors interpréter une fréquence très élevée comme un dépassement de capacité et enregistrer une valeur excessive). C'est pourquoi il est conseillé de définir des valeurs maximales pour les points de données auxquels sont attribués des types de métriques « compteur ». Ceci s'effectue à l'aide de… Plage de valeurs valides champ disponible lors de la configuration des points de données à partir de la définition de la source de données, comme indiqué dans Aperçu des points de données.

Il est rare d'avoir besoin d'un type de métrique de type compteur. À moins de travailler avec un point de données qui se réinitialise fréquemment (par exemple, un point de données pour une interface Gigabit utilisant un compteur 32 bits), il est préférable d'utiliser un type de métrique dérivée plutôt qu'un compteur.

Type de métrique dérivée

Les types de métriques dérivées sont similaires aux compteurs, à ceci près qu'elles ne corrigent pas les dépassements de capacité des compteurs. Les métriques dérivées peuvent renvoyer des valeurs négatives.

Configuration de la sortie brute à collecter pour un point de données normal

Lors de la configuration d'un point de données à partir de la définition de la source de données (comme expliqué dans Aperçu des points de donnéesIl existe un champ (ou un ensemble d'options) qui spécifie les données brutes à collecter. Cependant, la formulation de ces champs/options change dynamiquement en fonction de la méthode de collecte utilisée par la source de données (telle que déterminée par la Collector champ, voir Création d'une source de données).

Par exemple, ce champ s'intitule Attribut WMI CLASS lors de la définition des points de données collectés via WMI et intitulés OID lors de la définition des points de données collectés via SNMP. De même, lors de la définition des points de données collectés via JMX, les champs Objet MBean et Attribut MBean Affichage. Autre exemple : lors de la définition de points de données collectés par script ou par traitement par lots, une liste des options de données sources du script s’affiche. Pour plus d’informations sur la configuration de ce champ de sortie brute dynamique, consultez les articles d’assistance disponibles dans notre documentation. Méthodes de collecte de données sujet.

Méthodes d'interprétation du post-traitement pour les points de données normaux

Les données collectées depuis vos appareils peuvent parfois être utilisées directement (par exemple, le code de sortie renvoyé par un script lors de l'utilisation de la méthode de collecte par script), mais nécessitent parfois une interprétation plus poussée. Lorsqu'une interprétation plus poussée est disponible pour une méthode de collecte, Interpréter la sortie avec Le champ devient disponible dans les configurations du point de données (qui se trouvent dans la définition de la source de données).

Ce champ indique à LogicMonitor comment extraire les valeurs souhaitées à partir des données brutes collectées. Si l'option par défaut « Aucune interprétation : utilisation directe » est sélectionnée, les données brutes seront utilisées comme valeur de point de données. Généralement, les sources de données utilisant la méthode de collecte SNMP laissent les données brutes non traitées, car ce sont les données numériques de l'OID qui doivent être stockées et surveillées.

Les sections suivantes présentent les différentes méthodes d'interprétation disponibles pour le traitement des données collectées. Les méthodes disponibles pour un point de données particulier dépendent du type de méthode de collecte utilisé par la source de données (tel que déterminé par la Collector champ, voir Création d'une source de données).

Paires clé-valeur multilignes

Cette méthode d'interprétation traite une mesure brute de chaîne multiligne comme un ensemble de paires clé-valeur séparées par un signe égal ou deux-points.

Buffers=11023
BuffersAvailable=333
heapSize=245MB

Pour la chaîne multiligne ci-dessus, vous extrairiez le nombre total de tampons en spécifiant « Buffers » comme clé, comme indiqué ci-après.

À noter: Les noms de clés doivent être uniques pour chaque paire clé-valeur. Si une mesure brute contient deux noms de clés identiques associés à des valeurs différentes, le caractère de séparation (égal ou deux-points) différant, la méthode de post-traitement des paires clé-valeur ne pourra pas extraire les valeurs.

Expressions régulières

Vous pouvez utiliser des expressions régulières pour extraire des données de chaînes de caractères plus complexes. Le contenu du premier groupe de capture (c’est-à-dire le texte entre parenthèses) de l’expression régulière sera affecté au point de données. Par exemple, Apache DataSource utilise une expression régulière pour extraire les compteurs de la page d’état du serveur. Le résultat brut de la méthode de collecte de données de la page web ressemble à ceci :

Total Accesses: 8798099
Total kBytes: 328766882
CPULoad: 1.66756
Uptime: 80462

Pour extraire le nombre total d'accès, vous pouvez définir un point de données comme suit :

Correspondance de texte

La méthode « Recherche de présence d'une chaîne » (TextMatch) vérifie si une chaîne est présente dans le résultat brut. Elle prend en charge les expressions régulières pour la correspondance de texte. Si la chaîne existe, elle renvoie 1 ; sinon, elle renvoie 0.

Par exemple, pour vérifier si Tomcat est en cours d'exécution sur un hôte, vous pouvez disposer d'une source de données de script qui exécute
ps -ef | grep java périodiquement. La sortie du pipeline doit contenir
org.apache.catalina.startup.Bootstrap start si Tomcat est en cours d'exécution.

Le point de données ci-dessous vérifie si la mesure brute sortie contient la chaîne org.apache.catalina.startup.Bootstrap startSi oui, le point de données sera égal à 1, indiquant que Tomcat est en cours d'exécution ; sinon, sa valeur sera 0.

CSV et TSV

Si la mesure brute est un tableau de valeurs séparées par des virgules (CSV) ou de valeurs séparées par des tabulations (TSV), vous pouvez utiliser les méthodes CSV et TSV pour extraire les valeurs, respectivement.

Le post-processeur accepte trois types de paramètres pour les méthodes CSV et TSV :

• Un entier simple N. Extraire le Nième élément de la première ligne d'entrée (les éléments commencent à zéro).
• Index=Nx,Ny. Extraire le Nxème élément de la Nyème ligne de l'entrée
• Ligne=regex index=Nx. Extraire le Nxème élément de la première ligne correspondant à l'expression régulière donnée.

Par exemple, une source de données de script exécute iostat | grep 'sda' | head -1 pour obtenir les statistiques du disque dur « sda ». Le résultat est un tableau TSV :

sda              33.75         3.92       719.33    9145719 1679687042

La quatrième colonne (719.33) correspond au nombre de blocs écrits par seconde. Pour extraire cette valeur et la convertir en point de données à l'aide de la méthode d'interprétation TSV, sélectionnez « chaîne TSV » comme méthode d'interprétation et saisissez « 3 » comme index, comme indiqué ci-après.

HexExpr

La méthode « Chaîne hexadécimale avec valeur d'extraction par expression régulière hexadécimale » (HexExpr) s'applique uniquement aux méthodes de collecte de données TCP et UDP. Elle est appliquée aux données utiles TCP et UDP renvoyées par ces méthodes de collecte.

La charge utile est traitée comme un tableau d'octets. Vous spécifiez un décalage et une longueur qui peut être 1, 2, 4 ou 8 (correspondant respectivement aux types de données byte, short, int ou long) au format suivant :
décalage:longueur dans le expression régulière champ. HexExpr renverra la valeur de l'octet (short, int ou long) commençant à
compenser du tableau.

Pour interpréter les valeurs 32 bits, vous pouvez également spécifier l'ordre des octets sous-jacent à l'aide des sélections de méthode suivantes :

• Chaîne hexadécimale d'entiers 32 bits en format Big-Endian avec valeur extraite par expression régulière hexadécimale
• Chaîne hexadécimale d'entiers 32 bits en format Little-Endian avec valeur extraite par expression régulière hexadécimale

La méthode HexExpr peut s'avérer très utile si vous souhaitez qu'un point de données renvoie la valeur d'un champ dans des paquets binaires tels que le DNS.

XML

L'interprétation des documents XML utilise la syntaxe XPath pour parcourir les éléments et les attributs d'un document XML. Par exemple, si la méthode de collecte de pages web a été utilisée pour collecter le contenu suivant…

<Order xmlns="https://www.example.com/myschema.xml">
<Customer>
 <Name>Bill Buckram</Name>
 <Cardnum>234 234 234 234</Cardnum>
</Customer>
<Manifest>
 <Item>
  <ID>209</ID>
  <Title>Duke: A Biography of the Java Evangelist</Title>
  <Quantity>1</Quantity>
  <UnitPrice>12.75</UnitPrice>
 </Item>
 <Item>
  <ID>204</ID>
  <Title>
  Making the Transition from C++ to the Java(tm) Language
  </Title>
  <Quantity>1</Quantity>
  <UnitPrice>10.75</UnitPrice>
 </Item>
</Manifest>
</Order>

…vous pouvez extraire l’identifiant de commande du livre « Making the Transition from C++ to the Java Language » à partir de la page XML ci-dessus en spécifiant dans la configuration du point de données que le corps de la réponse HTTP doit être interprété avec un document XML et en saisissant le XPath suivant dans le champ prévu à cet effet. Xpath champ:
Commande/Manifeste/Article[normalize-space(Title)="Passer du C++ au langage Java(tm)"]/ID

Toutes Expression XPath La fonction qui renvoie un nombre est prise en charge. Voici d'autres exemples permettant d'extraire des données de l'exemple XML ci-dessus :

• nombre(/Commande/Manifeste/Article)
• somme(/Commande/Manifeste/Article/PrixUnique)

JSON

Certaines méthodes de collecte renvoient une chaîne littérale JSON comme valeur d'un des points de données bruts. Par exemple, vous pouvez créer une source de données de page Web envoyant une requête HTTP.
/api/aperçu au serveur RabbitMQ pour collecter ses informations de performance. RabbitMQ renvoie une chaîne JSON littérale comme celle-ci :

{
  "management_version":"2.5.1",
  "statistics_level":"fine",
  "message_stats":[],
  "queue_totals":{
    "messages":0,
    "messages_ready":0,
    "messages_unacknowledged":0
  },
  "node":"rabbit@labpnginx01",
  "statistics_db_node":"rabbit@labpnginx01",
  "listeners":[
    {
      "node":"rabbit@labpnginx01",
      "protocol":"amqp",
      "host":"labpnginx01",
      "ip_address":"::",
      "port":5672
    }
  ]
}

Vous pourriez créer un point de données qui utilise le post-processeur JSON/BSON pour extraire le nombre de messages dans la file d'attente, comme ceci :

Les membres peuvent être récupérés à l'aide des opérateurs point ou indice. LogicMonitor utilise la syntaxe JavaScript pour identifier les objets. Par exemple, « listeners[0].port » renverra 5672 pour les données brutes affichées ci-dessus.

LogicMonitor prend en charge JSON Path pour sélectionner des objets ou des éléments. Comparaison des éléments de syntaxe XPath et JSON Path :

{
     "store":{
        "book":[
          {
               "title":"Harry Potter and the Sorcerer's Stone",
               "price":"10.99"
          },
          {
               "title":"Harry Potter and the Chamber of Secrets",
               "price":"10.99"
          },
          {
               "title":"Harry Potter and the Deathly Hallows",
               "price":"9.99"
          },
          {
               "title":"Lord of the Rings: The Return of the King",
               "price":"17.99"
          },
          {
               "title":"Lord of the Rings: The Two Towers",
               "price":"17.99"
          }
        ]
     }
}

Pour obtenir le prix total de tous les livres, vous pouvez utiliser la fonction d'agrégation de
somme($.store.book[*].price), illustré ci-après.

Pour décomposer cela : somme est la fonction d'agrégation. $ est le début de JsonPath. * L'argument générique permet de renvoyer tous les objets, quel que soit leur nom. Le prix de chaque objet est ensuite renvoyé.

Les fonctions d'agrégation ne peuvent être utilisées que dans la couche la plus externe.

Filtre Regex =~

Le filtre Regex =~ permet de sélectionner tous les éléments correspondant à l'expression régulière spécifiée. Par exemple, pour calculer la somme des prix de tous les livres de la série Harry Potter, vous pouvez utiliser l'expression suivante :

Cette expression correspond à la somme des prix de tous les livres du magasin qui correspondent au filtre (c'est-à-dire ceux dont le titre correspond à l'expression régulière « Harry Potter »). La correspondance d'expressions régulières est uniquement possible dans les filtres.

« @ » désigne l’objet actuel qui représente chaque objet livre dans le tableau de livres de l’exemple.