实验手册：网络自动化HelloWorld！

这个实验通过远端环境来完成体验数据生成与灵活的可视化监控，我们会使用已经部署在远端的 InfluxDB 和 Grafana 来帮助我们完成这个实验

InfluxDB 和 Grafana 是两个用于监控和可视化的开源工具，它们经常结合在一起以提供全面的监控解决方案。

InfluxDB:

简述： InfluxDB 是一个时间序列数据库管理系统（TSDB），专门设计用于处理大量时间序列数据，如服务器性能监控、传感器数据等。
特点： 高性能、可扩展、支持 SQL 查询语言，适用于存储和检索时间相关的数据。
用途： 适用于大规模的监控、度量和事件数据的存储，提供实时查询和分析。

Grafana:

简述： Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台，支持多种数据源，包括 InfluxDB、Prometheus、Elasticsearch 等。
特点： 提供丰富的图表和面板，支持灵活的查询语言，可用于创建仪表盘以可视化和分析数据。
用途： 主要用于构建实时监控仪表盘，对数据进行可视化和分析，帮助用户更好地理解和管理系统的性能。

结合优势：

数据存储与可视化一体化： InfluxDB 作为时间序列数据库，存储了大量的监控数据，而 Grafana 则提供了强大的可视化工具，将这些数据转化为直观的图表和仪表盘。
灵活查询与实时监控： InfluxDB 的 SQL 查询语言使用户能够灵活地提取所需的数据，而 Grafana 则允许用户实时监控和动态调整可视化展示。
跨数据源支持： Grafana 支持多种数据源，因此可以轻松整合其他数据存储系统，提供更全面的监控和分析功能。
社区支持和扩展性： InfluxDB 和 Grafana 都有强大的社区支持，用户可以通过插件和扩展来满足特定需求，定制化监控解决方案。

总体而言，InfluxDB 和 Grafana 的结合为用户提供了一个强大的监控和可视化平台，能够满足复杂系统中的实时数据分析和可视化需求。

找一个适合编程的目录，新建一个项目文件夹，名字自己决定。

在vscode中打开你建立的目录。

在vscode中新建一个python文件，名字叫 utils.py，然后将下列代码拷贝进去并存盘。

import datetime
import influxdb\_client
from influxdb\_client.client.write\_api import SYNCHRONOUS

# InfluxDB Init
token = "s6SUDcsQx1uct15vdQ1-XsBlwYdfZFviYAkB1BBKkdZ7nSabGQJFkUtHRvEmDsvq3LfM5Nuh\_LFmbvs9ec0KwA=="
org = "yeslab"
bucket = "first\_demo"
influx\_server = "http://183.6.42.206:3033"

class DataWriter:
    def \_\_init\_\_(self):
        client = influxdb\_client.InfluxDBClient(url=influx\_server, token=token, org=org)
        self.api\_writer = client.write\_api(write\_options=SYNCHRONOUS)

    def write\_ts\_data(self, pname, field\_tup):
        data\_point = influxdb\_client.Point(pname).field(field\_tup\[0\], field\_tup\[1\])
        self.api\_writer.write(bucket=bucket, org=org, record=data\_point)

结束后你的vscode看起来是这样子。

在vscode中新建一个python文件，名字叫 demo.py，然后将下列代码拷贝进去并存盘。

import time
import numpy as np
from utils import DataWriter

cisco\_writer = DataWriter()

# CPU使用率、内存利用率、
def low\_high\_random(low, high):
    return np.random.rand()\*(high - low) + low

# 丢包数量
def rand\_int(max\_value):
    return np.random.randint(0,max\_value)

# 假设这是一台交换机
def device\_1(name):
    print(f"Device - {name} 开始监控！")
    cpu1 = low\_high\_random(43, 80)
    cpu2 = low\_high\_random(35, 67)
    memory = low\_high\_random(18, 85)
    g1\_drop\_tx\_ps = 0
    g1\_drop\_rx\_ps = rand\_int(10)
    g2\_drop\_tx\_ps = 0
    g2\_drop\_rx\_ps = 0
    g1\_tx\_bandwidth\_utilization = rand\_int(90)
    g1\_rx\_bandwidth\_utilization = rand\_int(100)
    g2\_tx\_bandwidth\_utilization = rand\_int(60)
    g2\_rx\_bandwidth\_utilization = rand\_int(60)
    g1\_tx\_queue = 0
    g1\_rx\_queue = rand\_int(100)
    g2\_tx\_queue = 0
    g2\_rx\_queue = 0

    metric\_list = \[cpu1, cpu2, memory, g1\_drop\_tx\_ps, g1\_drop\_rx\_ps, g2\_drop\_tx\_ps, g2\_drop\_rx\_ps, memory, g1\_tx\_bandwidth\_utilization, g1\_rx\_bandwidth\_utilization, g2\_tx\_bandwidth\_utilization, g2\_rx\_bandwidth\_utilization, g1\_tx\_queue, g1\_rx\_queue, g2\_tx\_queue, g2\_rx\_queue\]
    name\_list = \['cpu1', 'cpu2', 'memory', 'g1\_drop\_tx\_ps', 'g1\_drop\_rx\_ps', 'g2\_drop\_tx\_ps', 'g2\_drop\_rx\_ps', 'memory', 'g1\_tx\_bandwidth\_utilization', 'g1\_rx\_bandwidth\_utilization', 'g2\_tx\_bandwidth\_utilization', 'g2\_rx\_bandwidth\_utilization', 'g1\_tx\_queue', 'g1\_rx\_queue', 'g2\_tx\_queue', 'g2\_rx\_queue'\]

    for i in range(len(metric\_list)):
        cisco\_writer.write\_ts\_data("demo\_device", (name\_list\[i\], metric\_list\[i\]))

while True:
    device\_1('cisco\_switch')
    time.sleep(10)