深圳网站制作公司兴田德润怎么样,桂林人论坛网,邯郸网站建设网站开发,上海行业门户网站建设应用文章目录 前言python程序使用Grafana步骤1#xff1a;安装和配置 Grafana步骤2#xff1a;配置 Grafana 数据源步骤3#xff1a;创建 Grafana 仪表盘步骤4#xff1a;将 Grafana 仪表盘嵌入到博客中 前言
在网络应用中#xff0c;网络延迟是一个重要的指标#xff0c;它… 文章目录 前言python程序使用Grafana步骤1安装和配置 Grafana步骤2配置 Grafana 数据源步骤3创建 Grafana 仪表盘步骤4将 Grafana 仪表盘嵌入到博客中 前言
在网络应用中网络延迟是一个重要的指标它影响着用户体验和系统性能。本文将介绍如何使用Python编写一个程序来监控网络延迟Ping并将结果存储到MySQL数据库中。然后我们将使用Grafana来创建仪表盘实时展示网络延迟的数据。
当监控网络连接并将数据存储到数据库后我们可以使用 Grafana 这样的工具来可视化数据并创建仪表盘以便更直观地查看和分析监控结果。以下是将 Grafana 与上述代码结合使用的步骤
python程序
当我们需要监控网络连接并记录 Ping 响应时间、丢包率和抖动等指标时可以使用 Python 编程语言和一些相关库来实现。下面是一个示例代码用于监控 Ping 并将数据存储到数据库中。
首先确保已安装以下库
ping3用于执行 Ping 操作并获取响应时间。pymysql用于与 MySQL 数据库建立连接和执行 SQL 操作。pytz用于处理时区转换。
然后创建一个配置文件 ping_config.ini其中包含以下内容
[ping]
target_address 目标地址将 target_address 替换为要 Ping 的目标地址。
接下来将以下代码保存为 Python 脚本文件例如ping_monitor.py
import ping3
import time
import statistics
from configparser import ConfigParser
import pymysql
from datetime import datetime
import pytz# 计算平均绝对偏差Mean Absolute Deviation
def calculate_mad(data):mean sum(data) / len(data)deviations [abs(x - mean) for x in data]mad sum(deviations) / len(deviations)return mad# 监控 Ping 并将数据存储到数据库
def monitor_ping(config_file):# 读取配置文件config ConfigParser()config.read(config_file)target_address config.get(ping, target_address)# 建立与数据库的连接conn pymysql.connect(user用户名, password密码, host数据库主机, database数据库名)cursor conn.cursor()min_rtt float(inf)max_rtt 0total_rtt 0rtt_values []sent_packets 0received_packets 0while True:result ping3.ping(target_address, size64)sent_packets 1if result is not None:result result * 1000print(f往返时间: {result}ms)min_rtt min(min_rtt, result)max_rtt max(max_rtt, result)total_rtt resultreceived_packets 1# 抖动rtt_values.append(result)else:print(请求超时)if received_packets 0:avg_rtt total_rtt / received_packetsprint(f最小值: {min_rtt}ms || 最大值: {max_rtt}ms || 平均值: {avg_rtt}ms)packet_loss (sent_packets - received_packets) / sent_packets * 100print(f丢包率: {packet_loss}%)jitter calculate_mad(rtt_values)print(f抖动: {jitter}ms)# 将指标插入数据库表insert_query INSERT INTO ping_data (timestamp, target_address, min_rtt, max_rtt, avg_rtt, jitter, packet_loss, rtt) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)# 获取中国上海的时区对象shanghai_tz pytz.timezone(Asia/Shanghai)# 获取当前时间current_time datetime.now(shanghai_tz)# 将时间格式化为字符串并应用于插入语句中的 timestamp 值insert_values (current_time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S), target_address, min_rtt, max_rtt, avg_rtt, jitter, packet_loss, result)# 执行插入操作cursor.execute(insert_query, insert_values)conn.commit()time.sleep(1) # 每秒执行一次 Ping 操作# 配置文件路径
config_file ping_config.ini# 开始监控 Ping
monitor_ping(config_file)使用时确保将以下内容替换为正确的值
用户名数据库用户名。密码数据库密码。数据库主机数据库主机地址。数据库名要使用的数据库名称。
运行脚本后它将每秒执行一次 Ping 操作并将结果记录到数据库表 ping_data 中。表结构可以根据你的需求进行创建包含以下字段
timestamp时间戳记录插入数据的时间。target_address目标地址记录 Ping 的目标地址。min_rtt最小往返时间。max_rtt最大往返时间。avg_rtt平均往返时间。jitter抖动。packet_loss丢包率。rttPing 的往返时间。
通过运行该脚本你将获得每次 Ping 的往返时间、最小值、最大值、平均值、抖动和丢包率等信息并将其存储在数据库中。你可以根据需要自定义数据库表的结构
使用Grafana
步骤1安装和配置 Grafana
下载并安装 Grafana你可以从 Grafana 官方网站https://grafana.com获取适合你操作系统的安装程序。启动 Grafana 服务。在 Web 浏览器中访问 Grafana 的地址默认为 http://localhost:3000。使用默认的用户名和密码admin/admin登录 Grafana。在首次登录时将提示修改密码。按照指示进行操作。
步骤2配置 Grafana 数据源
在 Grafana 中点击左侧导航栏中的 “Configuration”配置图标然后选择 “Data Sources”数据源。点击 “Add data source”添加数据源按钮。选择适合你的数据库类型如 MySQL作为数据源类型。根据你的数据库配置填写相关字段如主机地址、用户名、密码和数据库名。点击 “Save Test”保存并测试按钮确保连接成功。
步骤3创建 Grafana 仪表盘
在 Grafana 中点击左侧导航栏中的 “Create”创建图标然后选择 “Dashboard”仪表盘。点击 “Add new panel”添加新面板按钮。在 “Visualization”可视化选项卡中选择适当的图表类型如折线图或仪表盘。在 “Queries”查询选项卡中选择之前配置的数据源并编写查询语句以获取所需的数据。在 “Panel”面板选项卡中根据你的需求设置图表的标题、样式和其他属性。点击 “Apply”应用按钮保存仪表盘设置。
步骤4将 Grafana 仪表盘嵌入到博客中
在 Grafana 中打开你创建的仪表盘。点击右上角的 “Share”分享按钮。在 “Share panel”分享面板选项卡中选择适当的分享选项如 “Direct link with time range”带有时间范围的直接链接。复制生成的链接地址。在你的博客文章中插入该链接地址以嵌入 Grafana 仪表盘。
完成上述步骤后你将能够在 Grafana 中创建自定义的仪表盘并将其嵌入到博客文章中以便读者可以直接查看监控结果的可视化图表。
