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Jorge Pastor 2024-01-24 18:58:54 +01:00
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@ -3,24 +3,35 @@ import random
from orchestra.contrib.accounts.models import Account from orchestra.contrib.accounts.models import Account
from orchestra.contrib.websites.models import Website from orchestra.contrib.websites.models import Website
from orchestra.contrib.databases.models import Database
from orchestra.contrib.resources.models import ResourceData
# Crear métricas de tipo Gauge con etiquetas # Crear métricas de tipo Gauge con etiquetas
usuarios_metrica = Gauge('usuarios', 'Número total de usuarios', ['estado']) usuarios_metrica = Gauge('usuarios', 'Número total de usuarios', ['tipo', 'estado'])
websites_metrica = Gauge('websites_server', 'Número total de websites en server', ['target_server', 'estado']) websites_metrica = Gauge('websites_server', 'Número total de websites en server', ['target_server', 'estado'])
databases_metrica = Gauge('databases', 'Número total de websites en server', ['target_server'])
databases_top_size_metrica = Gauge('databases_top_size', 'Número total de websites en server', ['database'])
def actualizar_metrica_usuarios(): def actualizar_metrica_usuarios():
# Generar una lista de usuarios aleatorios para el ejemplo # Generar una lista de usuarios aleatorios para el ejemplo
usuarios = Account.objects.all() usuarios = Account.objects.all()
# Contar usuarios activos, no activos y actualizar la métrica user_dict = {}
usuarios_activos = sum(1 for usuario in usuarios if usuario.is_active) for user in usuarios:
usuarios_no_activos = len(usuarios) - usuarios_activos if user.type not in user_dict.keys():
user_dict[user.type] = {'activo':0, 'inactivo':0}
usuarios_metrica.labels(estado='activo').set(usuarios_activos) if user.is_active:
usuarios_metrica.labels(estado='no_activo').set(usuarios_no_activos) user_dict[user.type]['activo'] += 1
usuarios_metrica.labels(estado='total').set(len(usuarios)) else:
user_dict[user.type]['inactivo'] += 1
# envia metrica por cada tipo de usuario num de activos y inactivos
for type, value in user_dict.items():
usuarios_metrica.labels(tipo=type, estado='activo').set(value['activo'])
usuarios_metrica.labels(tipo=type, estado='no_activo').set(value['inactivo'])
def actualizar_metrica_websites(): def actualizar_metrica_websites():
websites = Website.objects.all() websites = Website.objects.all()
@ -40,3 +51,19 @@ def actualizar_metrica_websites():
websites_metrica.labels(target_server=server, estado='no_activo').set(value['inactivo']) websites_metrica.labels(target_server=server, estado='no_activo').set(value['inactivo'])
def actualizar_metrica_databases():
databases = Database.objects.all()
data = {}
for database in databases:
if database.target_server.name not in data.keys():
data[database.target_server.name] = {'total':0}
data[database.target_server.name]['total'] += 1
for server, value in data.items():
databases_metrica.labels(target_server=server).set(value['total'])
top_resources = ResourceData.objects.filter(resource_id=5, used__isnull=False).order_by('-used')[:10]
for resourcedata in top_resources:
databases_top_size_metrica.labels(database=resourcedata.content_object_repr).set(resourcedata.used)

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@ -3,13 +3,14 @@ from django.http import HttpResponse
from django.views.decorators.http import require_GET from django.views.decorators.http import require_GET
from prometheus_client.exposition import generate_latest from prometheus_client.exposition import generate_latest
from prometheus_client import REGISTRY, CONTENT_TYPE_LATEST from prometheus_client import REGISTRY, CONTENT_TYPE_LATEST
from .custom_metrics import actualizar_metrica_usuarios, actualizar_metrica_websites from .custom_metrics import actualizar_metrica_usuarios, actualizar_metrica_websites, actualizar_metrica_databases
@require_GET @require_GET
def metrics_view(request): def metrics_view(request):
# Actualizar métricas antes de generar el contenido # Actualizar métricas antes de generar el contenido
actualizar_metrica_usuarios() actualizar_metrica_usuarios()
actualizar_metrica_websites() actualizar_metrica_websites()
actualizar_metrica_databases()
# Devolver las métricas exportadas como respuesta HTTP # Devolver las métricas exportadas como respuesta HTTP
output = generate_latest(REGISTRY) output = generate_latest(REGISTRY)