《Openstack ceilometer监控项扩展》（ http://eccp.csdb.cn/blog/?p=352 ）主要介绍了对虚拟机监控项扩展， 比較简单。怎样在ceilometer框架基础上，添加对宿主机、服务等的监控？本文以宿主机监控为例，具体介绍扩展方法。

首先，整体介绍Ceilometer採集监控数据到持久化存储的流程，在compute节点上通过pollster的轮询机制获取宿主机的各监控数据，通过publisher调用rpc将监控数据发送到消息队列。collector端依据约定的topic接收对应管道发送的数据。并调用storage接口 进行持久化存储，详细流程例如以下图所看到的。

其次，在该框架下怎样扩展新的监控模块，顺其自然的想法即依次改动以上模块，其重点是配置文件的设置。须要定义发送端和接收端的topic、secrete和method才干将数据顺利发送到collector端进行存储。下面具体介绍各模块的改动方法。

一、compute数据採集pollster模块

该模块主要负责数据的採集，採集宿主机CPU、内存、网络等信息，封装成自己定义数据格式后通过publisher发送到消息队列，该部分与ceilometer监控项扩展相似。

1、在ceilometer/ceilometer/compute/plugin.py中定义宿主机获取数据的基类。

class ServerPollster(plugin.PollsterBase):
    @abc.abstractmethod
    def get_samples(self, manager, cache, instances):

2、在ceilometer/ceilometer/compute下新建server_pollsters包。在该包下新建server_cpu.py、server_mem.py等。继承ServerPollster类实现get_samples方法，将获取的数据封装成定义的数据格式返回就可以。可參考虚拟机採集数据架构。
3、同监控项的扩展，在ceilometer/setup.cfg中添加监控项pollster的配置。最后全部改动完毕后。又一次安装ceilometer。

二、发送数据publisher模块

1、改动ceilometer/pipeline.yaml配置文件，配置发送和接收数据的方式。

-
  name: server_pipeline
  interval: 60
  counters:
    - "server.cpu"
    - "server.mem"
  transformers:
  publishers:
    - rpc://?
target=record_server_data&meter_type=server

当中，name为pipeline的名字；interval为轮询的时间间隔；counters为该pipeline的pollster名字；transformers若发送的数据在进行publisher之前须要进一步处理，可设置transformers进行转换。publishers指定发送数据到collector的方式，target指定collector端的接收方。依据meter_type获取rpc的topic、secret和method。
同一时候，须要设置ceilometer/ceilometer.conf文件，设置server的topic、secret、method信息。详细配置例如以下：

[publisher_rpc]
server_topic=server
server_secret=True
server_method=record_server_data

2、因为添加了新的topic发送通道。所以须要对ceilometer/ceilometer/publisher/rpc.py做对应的改动。

首先，须要改动初始化函数，读取pipeline和ceilometer配置文件信息。

其次，改动publish_counters函数，因为pipeline文件会对全部的counters每隔10分钟轮询一次。ceilometer默认採用topic为metering。其数据封装格式同样。但因为新增不同监控模块的数据封装格式不同。所以须要分开处理，10分钟轮询时仅仅对counter类型为sample的数据进行publish。详细例如以下：

if self.meter_type == ‘metering‘:
  meters = [
      meter_message_from_counter_beta(
        counter,
        self.topic_secret[self.meter_type],
        source)
        for counter in counters if type(counter) == sample.Sample
      ]
else:
  meters = [
      meter_message_from_counter_beta(
        counter,
        self.topic_secret[self.meter_type],
        source)
        for counter in counters
      ]
topic = self.meter_type

三、接收数据collector模块

1、ceilometer/ceilometer/collector/service.py文件initialize_service_hook中定义worker用于接收rpc发送过来的数据。详细配置例如以下：

for k, v in cfg.CONF.publisher_rpc.iteritems():
  if k.endswith(‘topic‘):
    self.conn.create_worker(
      v,
      rpc_dispatcher.RpcDispatcher([self]),
      ‘ceilometer.collector.‘ + v,
    )

2、定义对应的target用于接收採集的数据，例如以下所看到的：

def record_server_data(self, context, data):
    for dispatcher in self.dispatchers:
        dispatcher.record_data(context, data, ‘server‘)

当中。最后一个參数指定本次发送过来的topic类型。在调用dispatch.record_data方法时。用于调用对应的存储数据的方法，进而使得数据持久化到不同的数据库表中。
3、dispatch也是在原基础上做了对应的调整。该调整依据当前数据接收的topic，调用不同的方法。进行数据库的存储，详细例如以下：

def record_data(self, context, data, meter_type):
  if not isinstance(data, list):
    data = http://www.mamicode.com/[data]"indent">  for meter in data:
    if self.secret_method[meter_type] and
      publisher_rpc.verify_signature(meter,
        self.secret_method[meter_type][0]):
      try:
        if meter.get(‘timestamp‘):
          meter[‘timestamp‘] =
            self.time_to_date(meter[‘timestamp‘])
          method = getattr(self.storage_conn.__class__,
            self.secret_method[meter_type][1])
          method(self.storage_conn, meter)
      except Exception as err:
        LOG.error(‘Failed to record metering data: %s‘, err)
        LOG.exception(err)
      else:
        LOG.warning(
          ‘message signature invalid, discarding message: %r‘,
          meter)

四、持久化存储模块

1、因为新增宿主机数据模块的监測，需增一张数据库表，所以storage模块也需做对应的改动。

首先，须要改动ceilometer/ceilometer/storage/base.py文件，添加接口：

@abc.abstractmethod
    def record_server_data(self, data):

2、在ceilometer/ceilometer/storage/impl_mongodb.py的Connection类中实如今接口。

3、设计相应的数据库表结构，在ceilometer/ceilometer/storage/sqlalchemy/models.py中设置model相应的Server类。
4、在ceilometer/ceilometer/storage/sqlalchemy/migrate_repo/versions/001_add_meter_table.py中定义相应的表。

以上配置完毕后，source隔离环境又一次安装ceilometer，重新启动服务。就可以在mongodb数据库中查看到新增server表。表中存储相应counter的数据。