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snmp如何监测多核cpu

snmp如何监测多核cpu

SNMP(简单网络管理协议)可以用来监测网络设备和服务器,包括CPU的使用情况。对于多核CPU的监测,可以通过以下步骤实现:1. 确保SNMP服务已安装: 在被监控的系...

SNMP(简单网络管理协议)可以用来监测网络设备和服务器,包括CPU的使用情况。对于多核CPU的监测,可以通过以下步骤实现:

1. 确保SNMP服务已安装:

在被监控的系统中,确保SNMP服务已经安装并正在运行。在Linux系统中,通常是`snmpd`服务。

2. 配置MIBs:

MIB(管理信息库)定义了SNMP可以监控的对象。对于CPU,通常使用RFC 1213中的`sysDescr`和RFC 2021中的`cpu` MIB。需要确保这些MIB被正确配置。

3. 创建SNMP监控脚本:

可以编写一个脚本来查询CPU使用情况。以下是一个基于Python的简单脚本示例,它使用`pysnmp`库来查询CPU使用率。

```python

from pysnmp.hlapi import SnmpEngine, CommunityData, UdpTransportTarget, ContextData, ObjectIdentity

def get_cpu_usage(ip, community):

engine = SnmpEngine()

community_data = CommunityData(community, mpModel=1)

target = UdpTransportTarget((ip, 161))

context_data = ContextData()

cpu_usage = []

for errorIndication, errorStatus, errorIndex, varBinds in nextCmd(engine, community_data, target, context_data,

ObjectIdentity('1.3.6.1.2.1.25.3.3.1.0')), cpuLoadAverage.0

ObjectIdentity('1.3.6.1.2.1.25.3.3.1.2'), cpuLoadAverage.1

ObjectIdentity('1.3.6.1.2.1.25.3.3.1.3'), cpuLoadAverage.2

ObjectIdentity('1.3.6.1.2.1.25.3.3.1.4'): cpuLoadAverage.3

if errorIndication:

print(errorIndication)

break

if errorStatus:

print('%s at %s' % (errorStatus.prettyPrint(), errorIndex and varBinds[int(errorIndex) 1][0] or '?'))

break

for varBind in varBinds:

cpu_usage.append(varBind[1]..prettyPrint())

return cpu_usage

示例使用

ip = '192.168.1.1'

community = 'public'

cpu_load_averages = get_cpu_usage(ip, community)

print(cpu_load_averages)

```

4. 解析CPU使用率:

CPU使用率通常以百分比表示。上述脚本会返回CPU的平均负载,这些值通常表示在过去1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载。

5. 定期监控:

为了持续监控,可以将脚本放入cron作业中,使其定期运行,并将结果记录到日志文件或数据库中。

6. 分析结果:

分析CPU使用率可以帮助管理员识别可能的瓶颈,例如,某个CPU核心的负载可能过高,这可能是由于某个进程消耗了过多资源。

请根据你的具体环境和需求调整上述步骤。注意,为了使SNMP查询能够正常工作,需要确保目标系统的SNMP服务配置正确,并且有权限访问所需的信息。

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