基于Python、InfluxDB与Shell脚本实现区域网络状况监控

山海之间
山海之间
发布时间:2026-10-13 | 6人浏览过
原创

本文介绍如何使用Shell脚本执行ping测试并将丢包率和延迟数据写入InfluxDB,结合Python Django框架查询数据并在Web页面展示。通过JS定时刷新实现实时监控,并建议配合Grafana查看历史趋势,提供了一套完整的区域网络状况监控方案。

本文分享一个利用Python、InfluxDB和Shell脚本构建的区域网络状况监控表的实现方案,供读者参考。

Shell脚本部分实现如下:

示例中,脚本对各个目标IP执行ping操作,每次发送10个数据包,随后提取丢包率和平均往返时间(RTT)。在Linux系统中将该脚本配置为每分钟执行一次的定时任务。脚本将采集到的数据写入InfluxDB服务器,例如区域标识为hk_vnloss和hk_vn01rtt,对应的字段分别为loss和rtt,其他区域的配置逻辑与此类似。

Python代码部分实现如下:

1、在Django项目的settings配置文件中,设置InfluxDB数据库的连接参数;

ALLOWED_HOSTS = ['*']

# Application definition

INSTALLED_APPS = [
  'django.contrib.admin',
  'django.contrib.auth',
  'django.contrib.contenttypes',
  'django.contrib.sessions',
  'django.contrib.messages',
  'django.contrib.staticfiles',
  'network_ping.apps.NetworkPingConfig',
  'influxdb_metrics',
]

##influxdb
INFLUXDB_HOST = 'influxdb服务器ip'
INFLUXDB_PORT = 'influxdb port'
INFLUXDB_USER = 'influxdb username'
INFLUXDB_PASSWORD = 'influxdb passwd'
INFLUXDB_DATABASE = 'influxdb database'
INFLUXDB_TIMEOUT = 36000

2、通过Python代码从InfluxDB数据库中查询并获取保存的丢包率(loss)和往返时间(rtt)数据;

from influxdb_metrics.utils import query


def get_loss(tab_name):
  loss_res = query('SELECT * FROM %s ORDER BY time DESC limit 1' % tab_name)
  loss = [res for res in loss_res]
  return loss

3、将查询到的数据传递给Web前端页面;

##network ping loss
def network_ping(request):
  # vn01 ping vn01
  vnloss01 = get_loss('vnloss')
  # vn01 ping vn02
  vnloss02 = get_loss('vn02loss')
  # vn01 ping th
  thloss = get_loss('thloss')
  # vn01 ping id
  idloss = get_loss('idloss')
  # vn01 ping sg
  sgloss = get_loss('sgloss')
  # vn01 ping tw
  twloss = get_loss('twloss')
  # vn01 ping hk
  hkloss = get_loss('hkloss')
  # vn01 ping sh
  shloss = get_loss('shloss')
  return render(request, 'net_ping.html',
         {'vn01': {
           'vnloss01': vnloss01,
           'vnloss02': vnloss02,
           'thloss': thloss,
           'hkloss': hkloss,
           'idloss': idloss,
           'sgloss': sgloss,
           'twloss': twloss,
           'shloss': shloss
         },...)

4、在Web页面中接收并展示这些数据;

<tr>
  <td bgcolor="#f0f8ff" class="titlestyle">VN-01<br/>45.119.241.249</td>
  <td tloss={{ vn01.vnloss01.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.vnloss02.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.thloss.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.idloss.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.sgloss.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.twloss.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.hkloss.0.0.loss }}></td>
  <td tloss={{ vn01.shloss.0.0.loss }}></td>
</tr>

5、使用JavaScript实现页面的定时自动刷新;

$(function () {
    $("[tloss]").each(function () {
      var loss_res = $(this).attr('tloss');
      if (loss_res < 10) {
        $(this).html('<span class="greentyle"></span><br/>loss: <span bg>' + loss_res);
      } else if (loss_res <= 20) {
        $(this).html('<span class="yellowstyle"></span><br/>loss: ' + loss_res);
      } else {
        $(this).html('<span class="redstyle"></span><br/>loss: ' + loss_res);
      }
    });
    setTimeout("self.location.reload();", 60000);
  })

6、最终效果展示如下;

最后说明:当前页面每分钟自动刷新一次,但仅显示最近一次ping的loss和rtt值。若需查看历史ping数据曲线,建议搭建Grafana监控系统,并将Grafana的数据源配置为InfluxDB,即可实现历史数据的曲线查看等功能,例如:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持本站。

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