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阿里云RDS数据库外网连接和内网连接有什么不同

2025-05-01 12:04152


本文目录

  1. 阿里云服务器的ECS和RDS和OSS和SLB是什么意思
  2. 与自建数据库相比,阿里云RDS的优势是
  3. 我是怎么通过zabbix监控60台阿里云的RDS和redis数据库的
  4. 阿里云rds和数据库有什么区别

阿里云服务器的ECS和RDS和OSS和SLB是什么意思

ECS:ECS是云服务器,本质就是一个服务器。运行在云上的一个服务器。主要作用是做运算的,跑各种程序的。

RDS:RDS是云数据库,专业的SQL服务器。用得到MYSQL的非常推荐使用,可以规避ECS装MYSQL遇到的各种问题。

OSS:OSS是对象存储,专业的文件存储服务,推荐文件量大的场景使用,普通小站可用可不用。(不过阿里云现在有5G免费资源。可以用来代替CDN使用,省钱。)

SLB:SLB是负载均衡,均衡负载价格高,不适合中小站。

扩展资料:

云服务器常用命令

arch显示机器的处理器架构(1)

uname-m显示机器的处理器架构(2)

uname-r显示正在使用的内核版本

dmidecode-q显示硬件系统部件-(SMBIOS/ DMI)

hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性

hdparm-tT/dev/sda在磁盘上执行测试性读取操作

cat/proc/cpuinfo显示CPU info的信息

cat/proc/interrupts显示中断

cat/proc/meminfo校验内存使用

cat/proc/swaps显示哪些swap被使用

cat/proc/version显示内核的版本

cat/proc/net/dev显示网络适配器及统计

cat/proc/mounts显示已加载的文件系统

lspci-tv罗列 PCI设备

lsusb-tv显示 USB设备

date显示系统日期

与自建数据库相比,阿里云RDS的优势是

阿里云RDS最大的优势在于它无需用户自行考虑诸如高可用性和备份恢复等复杂问题。这使得用户能够将更多时间和精力投入到业务核心上。

阿里云对开源数据库进行了部分优化,进一步提升了性能和稳定性。同时,阿里云RDS还提供了一系列强大的功能,例如监控、告警、备份和恢复等,帮助用户更好地管理和维护数据库。

通过使用阿里云RDS,用户可以显著减少在业务无关方面的投入。这不仅节省了成本,还让团队能够更加专注于提升业务质量和用户体验。这种“花小钱办大事”的方式,使得用户能够更高效地利用资源,专注于核心业务的发展。

此外,阿里云RDS还提供了一系列调优工具,帮助用户进一步优化数据库性能。这些工具包括但不限于性能监控、自动调优和故障诊断等,确保数据库始终处于最佳状态。

总之,阿里云RDS通过减轻用户在业务无关方面的负担,让用户能够更加专注于自己的业务发展,从而实现更高的业务效率和更好的用户体验。

我是怎么通过zabbix监控60台阿里云的RDS和redis数据库的

前言:

最近一直在做监控方面的东东,一些基本的东西基本到处都有资料也就不多说了。但是,让监控阿里云的数据库真是把我难住了。研究了许久的阿里云api,虽然代码写出来了,但是遇到一个坑,所以转换了思路,分别用redis和mysqladmin连接数据库,获取连接数和请求数,但是却获取不到实例的CPU使用率。又只好回头研究阿里云的api。花了几天终于踩完所有坑,达到自己想要的效果,具体实现过程如下:

正文:

主要添加了以下三条自定义key,第一条通过redis_cli客户端连接redis获取统计数据,第二条通过mysqladmin连接mysql获取统计数据,第三条就是坑我好几天的,通过云监控获取实例信息的key。阿里云的RDS默认是5分钟获取一条监控数据,部分重要的数据库可以设置为1分钟获取一次。不过这个是要收费的。最开始以为都是60秒获取一次监控数据,所以从云监控获取数据时,时间间隔是60秒,就莫名奇妙的出现,有的服务器能获取数据,有的服务器不能获取数据。所以最后的解决思路是,把时间间隔调大,获取好几条数据,然后取最后一条数据就可以了。

#zabbix_agentd.conf

UserParameter=redis.get[*],/usr/local/sbin/redis_get.sh$1|grep-Po‘$2:\K[.\d]+‘

UserParameter=rds.get[*],mysqladmin-h$1-P3306-udb_usernameextended-status-p‘password‘|grep-Po‘$2[^\d]+\K\d+‘

UserParameter=rds.get_from_cms[*],/usr/local/sbin/database_api.py$1$2$3|grep-Po‘Average":\K[.\d]+‘|tail-1为了自已想象中的安全,我把redis服务器的密码单独放在某个文件中,然后通过自己写的脚本读取redis的连接地址,连接密码,和实例名称,这样在增加item的时候只用添加一个实例名称就好,下面脚本会自己通过实例名称获取redis地址和密码。

#!/bin/bash

#/usr/local/sbin/redis_get.sh

shadow=/usr/local/sbin/redis_shadow

address=`awk-vn=$1‘n~$NF{print$1}‘$shadow`

password=`awk-vn=$1‘n~$NF{print$2}‘$shadow`

redis-cli-h$address-a$passwordinfo保存redis的信息放在一个单独的文件中,有新增的redis实例就直接修改这个配置文件就可。

#/usr/local/sbin/redis_shadow

redis连接地址连接密码实例名称上面的比较简单。但是有个问题。总共60台服务器,每个服务器有3条需要监控的点,所以就得创建180个item,因为redis和rds里面不能放zabbix客户端,所以我就直接通过监控服务器获取60台数据库的监控信息。我真的手动添加了180个item。。真是傻的可爱~所以后面监控cpu使用率我就用zabbix的api来批量添加item,顿时爽炸了~不过在此之前,先看看如何通过阿里云的api获取数据库的cpu使用率把。

#!/usr/local/bin/python

fromaliyunsdkcoreimportclient

fromaliyunsdkcms.request.v20160318importQueryMetricListRequest

#用的云监控的api

importtime

importsys

importjson

iflen(sys.argv)!=4:

print‘\tusage:pythondatabase_api.py<your_PrijectName><your_Metric><your_instanceId>‘

print‘\thelpfromhelp.aliyun.com/document_detail/28619.html\n‘

exit()

clt=client.AcsClient(‘your_access_key‘,‘your_key_password‘,‘region_id‘)

#得先创建access_key哟,region_id可以看region_id的列表,比如华北1是什么id呀之类的。

request=QueryMetricListRequest.QueryMetricListRequest()

request.set_accept_format(‘json‘)

request.set_Project(sys.argv[1])

#此处设置Project用来定义你是redis还是ecs还是rds,具体看查看文档:

request.set_Metric(sys.argv[2])

#此处就是你要获取值的监控项,也可以查看上面的文档

start_time=time.strftime(‘%Y-%m-%d%H:%M:%S‘,time.localtime(time.time()-350))

#设置一个时间为当前时间的前350秒处

timestamp_start=int(time.mktime(time.strptime(start_time,"%Y-%m-%d%H:%M:%S")))*1000

request.set_StartTime(timestamp_start)

request.set_Dimensions("{‘instanceId‘:‘%s‘}"%sys.argv[3])

#此处要设置实例id。

request.set_Period(‘60‘)

result=clt.do_action(request)

printresult

#最后得到的是一个json格式的字符串,然后在自定义的key中通过grep获取到对应的值

#result2=json.loads(result)

#printfloat(result2[‘Datapoints‘][-1][‘Average‘])

/usr/local/sbin/database_api.py$1$2$3|grep-Po‘Average":\K[.\d]+‘|tail-1

单独把自定义key的后半部分解释一下。在创建item时,database_api.py会通过key获取到三个值

分别是Project,Metric和实例id。然后通过grep提取json字符串中Average对应的值,因为有可能获取

很多值,所以用tail获取最后一个值。注:主要的坑就是上面的哪个start_time,如果获取不到值就再设置大点就好。下面就是批量增加item的代码。大致参考的是别人的。其中需要注意的一点就是我是手动获取applicationid的,可以连接上zabbix后通过 zapi.application.get({"filter":{‘name‘:["APPLICATION_NAME"]}})[0][‘applicationid‘]获取application的id。其中APPLICATION_NAME就是你的application的名字咯。如果并不需要放入某个application,可以删掉其中的applications那一项。

#!/usr/bin/python

#-*-coding:utf8-*-

importsys

fromzabbix_apiimportZabbixAPI

server=""

username="Admin"

password="password"

zapi=ZabbixAPI(server=server,path="",log_level=0)

zapi.login(username,password)

defget_hostinfo():

#主要用来获取host的id,接口的id,其中HOST_NAME就是你想往哪个host里面增添item。

host_info=zapi.host.get({"selectInterfaces":["interfaceid"],"filter":{"host":["HOST_NAME"]}})

hostid=host_info[0][‘hostid‘]

interfaceid=host_info[0][‘interfaces‘][0][‘interfaceid‘]

return(hostid,interfaceid)

defcreate_item(name,key):

a=get_hostinfo()

hostid=a[0]

interfaceid=a[1]

create_item=zapi.item.create(

{

"name":name,

"key_":key,

"hostid":hostid,

"type":0,

"value_type":0,#0是float,3是整数

"interfaceid":interfaceid,

"date_type":0,

"delay":60,

"history":7,

"trends":90,

"status":0,

"applications":[#如果不放入某个applications可以删掉此项

"2311"

]

}

)

return"itemcreatesuccess"

if__name__=="__main__":

arg1=‘CpuUsage‘

withopen(‘conf‘)asf:

#从conf文件中读取实例id和实例名称。

foriinf:

rds=i.split()

key="rds.get_from_cms[acs_rds,%s,%s]"%(arg1,rds[0])

name="%s-%s"%(rds[1],arg1)

printkey,name

result=create_item(name,key)#调用添加函数。

printresult

#conf

实例id实例名称

本文出自“机制小风风”博客,请务必保留此出处

我是怎么通过zabbix监控60台阿里云的RDS和redis数据库的

标签:阿里云apizabbix监控rdsredis

阿里云rds和数据库有什么区别

阿里云RDS(RelationalDatabaseService)是一种云数据库服务,旨在帮助用户快速构建、部署和扩展各种类型的关系型数据库。它集成了数据库的所有功能,如数据存储、数据查询和数据管理等。相比之下,数据库则是一个更广泛的概念,指的是任何用于存储和管理数据的系统或工具。

在托管性方面,阿里云RDS提供了一种托管的数据库服务,用户只需关注数据库的使用,无需考虑底层的物理服务器和数据库的部署与维护。而对于传统的数据库,用户需要自行建立和维护,包括服务器的购买、安装和配置等。

从可扩展性的角度来看,阿里云RDS可以在云环境中轻松扩展,可以根据实际需求灵活地升级或降级数据库实例。而传统数据库的扩展则需要用户自行处理,例如增加服务器的硬件资源或进行数据库的分片等。

管理性方面,阿里云RDS提供了可视化的管理控制台,使得用户可以方便地进行数据库的操作和管理。相比之下,传统数据库的管理通常需要用户通过命令行或其他管理工具进行。

综上所述,阿里云RDS作为云上的数据库服务,相较于传统数据库而言,更加灵活、易于扩展,并且提供了更多直观的管理和自动化功能。

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