Telegraf vSphere插件中VSAN ESA磁盘性能指标缺失主机名与设备名标签问题分析
问题背景
在Telegraf的vSphere插件实现中,针对VMware vSAN ESA(Express Storage Architecture)架构的磁盘性能监控指标存在标签信息不完整的问题。具体表现为当收集vsan-esa-disk-layer
和vsan-esa-disk-scsifw
这两类性能指标时,输出的数据点缺少了关键的hostname
(主机名)和devicename
(设备名)标签。
问题现象
通过分析用户提供的配置和日志,可以观察到以下现象:
- 配置中明确指定了只收集VSAN ESA磁盘相关的性能指标:
vsan_metric_include = [ "performance.vsan-esa-disk-layer", "performance.vsan-esa-disk-scsifw" ]
- 实际输出的指标数据中确实缺少了预期的标签:
vsphere_vsan_performance_vsanesadiskscsifw,...,moid=domain-c9,... latency_dev_read=164
vsphere_vsan_performance_vsanesadisklayer,...,moid=domain-c9,... avg_lat_read_capacity=0
技术分析
深入分析vSphere插件的源代码,发现问题根源在于以下几个方面:
-
CMMDS映射查询不完整:
getCmmdsMap
函数目前没有包含对"DISK_CAPACITY_TIER"类型的查询支持,这导致无法正确获取ESA磁盘的设备信息。 -
标签填充逻辑缺陷:
populateCMMDSTags
函数中针对磁盘类指标的标签处理存在以下问题:- 当前仅处理包含"-disk"或"disk-"的实体名称
- 对于ESA磁盘特有的"vsan-esa-disk-"前缀没有特殊处理
- 错误地添加了不适用的"ssduuid"标签
-
架构差异处理不足:vSAN ESA架构与传统vSAN在磁盘管理方式上有显著差异,但插件代码没有充分考虑这些差异。
解决方案建议
要解决这个问题,需要进行以下代码修改:
- 扩展CMMDS查询类型:
// 在getCmmdsMap函数中增加对DISK_CAPACITY_TIER类型的支持
queryTypes := []string{"HOST", "DISK", "DISKGROUP", "DISK_CAPACITY_TIER"}
- 完善标签填充逻辑:
// 修改populateCMMDSTags函数,增加对ESA磁盘的特殊处理
case strings.Contains(entityName, "vsan-esa-disk-"):
// 添加hostname和devicename标签
tags["hostname"] = cmmdsMap.HostName
tags["devicename"] = cmmdsMap.Name
- 移除不适用标签:
// 删除对ESA磁盘添加ssduuid标签的逻辑
if !strings.Contains(entityName, "vsan-esa-disk-") {
tags["ssduuid"] = cmmdsMap.SsdUuid
}
影响范围
该问题影响所有使用Telegraf监控vSAN ESA架构的用户,特别是那些需要按主机或磁盘细分性能指标的场景。缺失的关键标签会导致:
- 无法在监控系统中按主机或磁盘进行数据聚合
- 难以定位性能问题的具体来源
- 仪表盘展示缺乏必要的维度信息
临时解决方案
在官方修复发布前,用户可以考虑以下临时方案:
- 使用Telegraf的processor插件对指标进行后处理,尝试从现有标签中提取或补充缺失的信息
- 通过自定义脚本定期获取主机和磁盘信息,并与指标数据进行关联
总结
Telegraf的vSphere插件对vSAN ESA架构的支持需要进一步完善,特别是在磁盘性能指标的标签处理方面。通过分析可以确认,这主要是由于代码没有完全适应vSAN ESA的新特性所导致。建议开发团队按照上述方案进行修改,以提供更完整的监控数据。
对于用户而言,了解这一问题的存在有助于正确解读当前收集的监控数据,并在必要时采取适当的变通方案。同时,这也提醒我们在使用开源监控工具时,需要关注其对新技术架构的支持程度。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0313- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









