NAT¶
视图预览¶
阿里云 NAT 指标展示,包括并发连接数、新建连接数、 VPC 流量、 VPC 数据包等。
版本支持¶
操作系统支持:Linux
前置条件¶
- 服务器 <安装 DataKit>
- 服务器 <安装 DataFlux Func 携带版>
- 阿里云 RAM 访问控制账号授权
RAM 访问控制¶
1、登录 RAM 控制台 https://ram.console.aliyun.com/users
2、新建用户:「人员管理」 - 「用户」 - 「创建用户」
3、保存或下载 AccessKey ID 和 AccessKey Secret 的 CSV 文件 (配置文件会用到)
4、用户授权 「只读访问所有阿里云资源的权限」
安装配置¶
说明:
- 示例 Linux 版本为:CentOS Linux release 7.8.2003 (Core)
- 通过一台服务器采集所有阿里云 NAT 数据
部署实施¶
脚本市场¶
1、登录 DataFlux Func,地址 http://ip:8088
2、开启脚本市场:「管理」 - 「实验性功能」 - 「开启脚本市场模块」
3、依次添加三个脚本集
(1)观测云集成(核心包)
(2)观测云集成(阿里云 - 云监控)
(3)观测云集成(阿里云 - NAT)
注意:在安装「核心包」后,系统会提示安装第三方依赖包,按照正常步骤点击安装即可。
4、脚本安装完成后,可以在「脚本库」中看到所有脚本集
添加脚本¶
1、「开发」 - 「脚本库」 - 「添加脚本集」
2、点击上一步添加的「脚本集」 - 「添加脚本」
3、创建 ID 为 main 的脚本
4、添加代码
- 需要修改账号配置
AccessKey ID
、AccessKey Secret
、Account Name
from guance_integration__runner import Runner # 引入启动器
import guance_aliyun_nat__main as aliyun_nat # 引入阿里云NAT采集器
import guance_aliyun_monitor__main as aliyun_monitor # 引入阿里云云监控采集器
# 账号配置
account = {
'ak_id' : 'AccessKey ID',
'ak_secret' : 'AccessKey Secret',
'extra_tags': {
'account_name': 'Account Name',
}
}
# 由于采集数据较多,此处需要为函数指定更大的超时时间(单位秒)
@DFF.API('执行云资产同步', timeout=300)
def run():
# 采集器配置
common_aliyun_configs = {
'regions': [ 'cn-hangzhou' ], #阿里云MongoDB对应的地域
}
monitor_collector_configs = {
'targets': [
{ 'namespace': 'acs_nat_gateway', 'metrics': 'ALL' }, # 采集云监控中NAT所有指标
],
}
# 创建采集器
collectors = [
aliyun_nat.DataCollector(account, common_aliyun_configs),
aliyun_monitor.DataCollector(account, monitor_collector_configs),
]
# 启动执行
Runner(collectors).run()
5、「保存」 配置并 「发布」
定时任务¶
1、 添加自动触发任务:「管理」 - 「自动触发配置」 - 「新建任务」
2、 自动触发配置:在「执行函数」中添加此脚本,执行频率为 每分钟 * * * * *
3、 指标预览
场景视图¶
<场景 - 新建仪表板 - 模板库 - 系统视图 - 阿里云 NAT 监控视图>
指标详解¶
常见问题排查¶
- 查看日志:DataFlux Func 日志路径
/usr/local/dataflux-func/data/logs/dataflux-func.log
- 代码调试:选择主函数,直接运行 (可以看到脚本输出)
- 连接配置:DataFlux Func 无法连接 DataKit,请检查数据源配置