Как стать автором
Обновить

Мониторинг показателей linux сервера в Home Assistant через mqtt

Умный дом
Tutorial

Возникла необходимость поставить дома еще один сервер, и я задался целью мониторить его показатели в домашнем умном доме, в качестве которого используется Home Assistant. Быстрое и потом вдумчивое гугление не дало устраивающих меня универсальных решений, поэтому построил свой велосипед.

Вводные: мониторить будем загрузку и температуру процессора, загрузку оперативной памяти и свопа, свободное место на дисках, продолжительность аптайма, общую загрузку системы, температуру и состояние smart дисков по отдельности, и состояние raid (на сервере с ubuntu server 20 поднят простой софтовый raid1). Диски WD Green, материнская плата GA-525 со встроенным atom525.

На сервере умного дома уже поднят брокер mosquitto, поэтому в качестве метода передачи данных выбран mqtt.

В первых разделах сего труда приведены принципы примененных методов сбора данных, а в конце - скрипты передачи данных и настройки HA.

Все команды в примерах выполняются от пользователя root

Оглавление

Показания системных датчиков

Для получения встроенных датчиков воспользуемся утилитой sensors

Если она не установлена, поставим ее: apt-get install lm-sensors

Сначала надо найти все имеющиеся датчики. Запускаем команду sensors-detect
и отвечаем y на все вопросы. После этого можно поглядеть что получилось: sensors

Надо отметить, что лично у меня sensors стал выводить все найденные датчики только после перезагрузки. Может какой то баг, не знаю.

Надо бы как то формализовать вывод. К счастью у sensors есть удобный режим вывода в json, и можно скрыть название адаптора. sensors -A -u -j выдаст длинный json. Вот мой, например.

Ну вот, с этим работать удобнее. Для передачи показаний дальше надо разобрать данные. Для разбора json прямо в консоли есть шикарнейшая утилита - jp. Если она не установлена - для ubuntu она есть в пакетах:

apt-get install jq

Определяем xpath нужного параметра. Можно глазами, можно с помощью например этого удобного онлайн-инструмента.

Теперь прямо одной строкой можно получить интересующие нас данные. Я хочу сохранять температуру процессора, одного ядра хватит, частоту вращения кулера, и еще какой то третий сенсор temp3, который показался мне подходящим для косвенной оценки температуры внутри корпуса:

sensors -A -u -j | jq '.["coretemp-isa-0000"]["Core 0"].temp2_input'
sensors -A -u -j | jq '.["it8720-isa-0290"].fan1.fan1_input'
sensors -A -u -j | jq '.["it8720-isa-0290"].temp3.temp3_input'

Нагруженность системы

Будем получать процент занятости памяти и свапа, свободное место на диске, интегральную загрузку системы, загрузку процессора, продолжительность аптайма.

Утилизация памяти. Самый простой способ по моему - воспользоваться командой free. Чтобы не ломать глаза, есть параметр -m, выводящий все значения в мегабайтах.

Берем знаничения всего и использовано, и из них вычисляем процент использования. Наверное можно где-нибудь добыть готовый процент, но вдруг понадобится потом исходное значение.

free -m | grep "Mem" | awk '{print $2}'

Соответственно в параметр grep отдаем название строки, а в параметр awk - номер столбца, в результате получаем готовую цифру. Дальше по аналогии можно получить остальные данные, а процент вычислить по формуле. В разделе передача данных в скрипте можно найти алгоритм расчета.

Свободное место на дисках получаем по аналогии, с помощью команды df. Нужные мне данные уже посчитаны в процентах, просто берем готовое, используя тот же подход, что и с памятью. Есть только одно отличие - нам нужна цифра, а тут получится строка. Для удаления символа процента последняя команда: df


df | grep "/dev/md127p1" | awk '{print $5}' | sed 's/%$//'
df | grep "/dev/md126p1" | awk '{print $5}' | sed 's/%$//'

Суммированную загрузку системы можно получить в файле /proc/loadavg. Надо понимать, что цифры там - показатель, измеренный в попугаях. Первые три строки означают среднее количество процессов или потоков, которые выполняются, находятся в очереди на выполнение или ждут завершения операций ввода/вывода за 1, 5 и 15 минут. То есть это не процент и не доля от целого. Просто если это значение представить в виде числа, то большое (больше единицы) число там это плохо, п'нятненько? Я буду брать за 15 минут:

cat /proc/loadavg | awk '{print $3}'

Аптайм нам даст команда uptime:

uptime | awk '{print $3}' | sed 's/,$//'

Ну и наконец загрузку процессора возьмем у программы mpstat. Я использую именно эту программу, потому что она по умолчанию суммирует ядра, кроме того выдает информацию и тут же заканчивает свой процесс. Тут тоже потребуются арифметические вычисления, потому что все распространенные утилиты отдельно считают задачи пользователя и системы, но зато суммируют время простоя. Таким образом, если мы хотим получить просто цифру загруженности, то надо или из единицы вычесть простой, или сложить все направления. Если mpstat у вас не установлена, то это можно сделать командой apt install sysstat. Итак,

mpstat | grep all | awk '{print $13}'

Получение из этого числа конкретного процента загрузки процессора реализовано почти так же как и в случае с вычислением занятой памяти будет в скрипте выгрузки, но есть нюанс.

Дело в том, что му почти наверняка получим нецелое число, и в зависимости от текущей локали там может быть не запятая а точка. Да и вообще bash бывает плохо умеет работать в числами с точкой. Поэтому вычисление текущей загрузки передано программе bc

cpuidle=$(mpstat | grep all | awk '{print $13}')
cpuload=$(echo "100-$cpuidle" | bc -l)
echo "Текущая загрузка процессора: $cpuload"

Показания состояния жестких дисков

Для получения температуры дисков воспользуемся утилитой hddtemp. Если ее нет, ставим:

apt-get install hddtemp

Работать вообще просто: для получения температуры ей указывается устройство, и с параметром -n не будет лишних данных:

Для получения данных со SMART воспользуемся smartmontools

apt-get install smartmontools

Для использования надо указать на какой диск смотреть, и ключ -a, иначе будет выведена просто короткая справка о диске.

smartctl -a /dev/sda

Утилита вываливает целую гору информации, несколько экранов. Не буду приводить тут скриншоты, слишком много. Из всей этой кучи надо выделить интересующие показатели. Я для себя выделил эти:

  • Raw_Read_Error_Rate — количество ошибок чтения. Ненулевые значения уже требуют внимания, а большие говорят о скором выходе диска из строя. В интернетах пишут, что у некоторых моделей большое значение в этом поле является нормальным. В общем случае значение должно быть равно нулю. А поскольку мы все таки мониторим, нас будет волновать увеличение этого числа;

  • Reallocated_Sector_Ct — количество перераспределённых секторов. Большое значение говорит о большом количестве ошибок диска;

  • Seek_Error_Rate — количество ошибок позиционирования. Большое значение говорит о плохом состоянии диска;

  • Spin_Retry_Count — количество попыток повторной раскрутки. Большое значение говорит о плохом состоянии диска;

  • Reallocated_Event_Count — количество операций перераспределения секторов;

  • Offline_Uncorrectable — количество неисправных секторов. Большое значение говорит о повреждённой поверхности.

Чтобы их вытащить из ответа утилиты, можно воспользоваться удобной функцией - вывод значений в формате json. Для этого к строке запуска добавляем параметр -j, вот так:

smartctl -a -j /dev/sda

В ответ получим длинный json, для удобства анализа сохраняем в файл. Вот мой. Ваш, скорее всего будет несколько иным. В этом внушительном файле надо глазами или иным образом получить json xpath к интересующим параметрам.

Получив xpath, выделяем конкретную цифру с помощью той же утилиты jq, вот так (в конце в комментарии имя параметра):

smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[0].raw.value' #Raw_Read_Error_Rate
smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[3].raw.value' #Reallocated_Sector_Ct
smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[4].raw.value' #Seek_Error_Rate
smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[6].raw.value' #Spin_Retry_Count
smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[12].raw.value' #Reallocated_Event_Count
smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[14].raw.value' #Offline_Uncorrectable

Кроме того, есть такой ответ на вопрос типа "ты нормально скажи - здоров ты или нет" - запустив утилиту с параметром -H, можно получить суммарный вывод о здоровье диска. У режима тоже есть параметр -j, выводящий структурированный json.

Также выделям его из json:

smartctl -a /dev/sda -j | jq '.smart_status.passed' #smart_status

Не забываем о необходимости вовремя тестировать диск, само себя оно не протестирует (наверное)

Некоторые модели дисков тестируют себя сами автоматически, некоторые нет, поэтому чтобы застраховаться, надо запланировать в cron запуск теста. В общем случае достаточно короткого ежедневно и длинного еженедельно.

smartctl -t short /dev/sda

быстрое тестирование, занимает около 2 минут

smartctl -t long /dev/sda

расширенный тест, занимает около 1 часа.

Если этот вариант не нравится, у программы есть режим демона, smartd, который сам будет запускать тестирование, и может даже слать отчеты. Отчетов нам не нужно, а вот автотестирование пригодится. Настройку smartd легко нагуглить.

Показания состояния RAID

Дисклеймер

На контролируемом сервере поднят просто raid на mdadm. На разделах дисков создано два массива, для системы и для /var. Рассматривается мониторинг именно такой конфигурации, для иной конфигурации на mdadm можно адаптировать, а про аппаратный raid ничего не знаю.

Самый простой способ узнавать что происходит, что я нашел - это брать уже готовые данные в виртуальной файловой системе sys. [1] [2]

Тут есть определённая проблема - я не нашел способа проверить работоспособность этого метода. Буду исходить из мысли что все хорошо.

Итак, получаем названия разделов cat /proc/mdstat

Вижу что-то такое:

Сначала надо вызвать проверку

echo 'check' >/sys/block/md126/md/sync_action
echo 'check' >/sys/block/md127/md/sync_action

А потом просто взять готовое

cat /sys/block/md126/md/mismatch_cnt
cat /sys/block/md127/md/mismatch_cnt

если команды возвращают 0, то все ок.

Команды запуска проверки запускаем из крона периодически, иначе данные будут неактуальны.

Сбор и передача данных

Если на сервере не установлен клиент mosquitto, то ставим его:

apt-get install mosquitto-clients

Создаем где-нибудь скрипты, куда сведем все команды сбора и публикации. Я разделил все операции на три группы - частые (показатели системы), средние (состяние raid и свободного места), и редкие (данные smart):

touch system.sh && touch drives.sh && touch smart.sh
chmod u+x system.sh && chmod u+x drives.sh && chmod u+x smart.sh

В созданные файлы пишем:

system.sh
#!/bin/bash
#Укажите адрес вашего брокера и учетные данные
ip=xx.xx.xx.xx
usr="xx"
pass="xx"



tempdrive1=$(hddtemp "/dev/sda" -n)
echo "Температура диска 1: $tempdrive1"
tempdrive2=$(hddtemp "/dev/sdb" -n)
echo "Температура диска 2: $tempdrive2"


tempcpu=$(sensors -A -u -j | jq '.["coretemp-isa-0000"]["Core 0"].temp2_input')
echo "Температура процессора: $tempcpu"
fan=$(sensors -A -u -j | jq '.["it8720-isa-0290"].fan1.fan1_input')
echo "Скорость кулера процессора: $fan"
temp3=$(sensors -A -u -j | jq '.["it8720-isa-0290"].temp3.temp3_input')
echo "Температура системы: $temp3"

totalram=$(free -m | grep "Mem" | awk '{print $2}')
echo "Всего памяти: $totalram"
usedram=$(free -m | grep "Mem" | awk '{print $3}')
echo "Всего использовано памяти: $usedram"
usedrampercent=$(($usedram * 100 / $totalram))
echo "Всего использовано памяти в процентах: $usedrampercent"

totalswap=$(free -m | grep "Swap" | awk '{print $2}')
echo "Всего свопа: $totalswap"
usedswap=$(free -m | grep "Swap" | awk '{print $3}')
echo "Всего использовано свопа: $usedswap"
usedswappercent=$(($usedswap * 100 / $totalswap))
echo "Всего использовано свопа в процентах: $usedswappercent"

averageload=$(cat /proc/loadavg | awk '{print $3}')
echo "Средняя загрузка системы: $averageload"

uptimedata=$(uptime | awk '{print $3}' | sed 's/,$//')
echo "Аптайм: $uptimedata"

cpuidle=$(mpstat | grep all | awk '{print $13}')
cpuload=$(echo "100-$cpuidle" | bc -l) #небольшой костыль, для того чтобы bash нормально обработал точку в поданных данных
echo "Текущая загрузка процессора: $cpuload"


echo " "
echo "Публикация данных"

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/tempdrive1" -m $tempdrive1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/tempdrive2" -m $tempdrive2 -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/tempcpu" -m $tempcpu -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/fan" -m $fan -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/temp3" -m $temp3 -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/usedrampercent" -m $usedrampercent -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/usedswappercent" -m $usedswappercent -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/averageload" -m $averageload -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/uptimedata" -m $uptimedata -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/cpuload" -m $cpuload -u $usr -P $pass
drives.sh
#!/bin/bash
#Укажите адрес вашего брокера и учетные данные
ip=xx.xx.xx.xx
usr="xx"
pass="xx"



raid_system_status=$(cat /sys/block/md126/md/mismatch_cnt)
echo "Исправность RAID системного раздела: $raid_system_status"
raid_var_status=$(cat /sys/block/md127/md/mismatch_cnt)
echo "Исправность RAID раздела данных: $raid_var_status"

freesystemdisk=$(df | grep "/dev/md127p1" | awk '{print $5}' | sed 's/%$//')
echo "Занято места на системном разделе: $freesystemdisk"
freedatadisk=$(df | grep "/dev/md126p1" | awk '{print $5}' | sed 's/%$//')
echo "Занято места на разделе данных: $freedatadisk"

echo " "
echo "Публикация данных"

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/raid_system_status" -m $raid_system_status -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/raid_var_status" -m $raid_var_status -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/freesystemdisk" -m $freesystemdisk -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/freedatadisk" -m $freedatadisk -u $usr -P $pass
smart.sh
#!/bin/bash
#Укажите адрес вашего брокера и учетные данные
ip=xx.xx.xx.xx
usr="xx"
pass="xx"



Raw_Read_Error_Rate1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[0].raw.value')
echo "SMART Raw_Read_Error_Rate диска 1: $Raw_Read_Error_Rate1"
Reallocated_Sector_Ct1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[3].raw.value')
echo "SMART Reallocated_Sector_Ct диска 1: $Reallocated_Sector_Ct1"
Seek_Error_Rate1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[4].raw.value')
echo "SMART Seek_Error_Rate диска 1: $Seek_Error_Rate1"
Spin_Retry_Count1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[6].raw.value')
echo "SMART Spin_Retry_Count диска 1: $Spin_Retry_Count1"
Reallocated_Event_Count1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[12].raw.value')
echo "SMART Reallocated_Event_Count диска 1: $Reallocated_Event_Count1"
Offline_Uncorrectable1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.ata_smart_attributes.table[14].raw.value')
echo "SMART Offline_Uncorrectable диска 1: $Offline_Uncorrectable1"

smart_status1=$(smartctl -a /dev/sda -j | jq '.smart_status.passed')
echo "Исправность диска 1: $smart_status1"

Raw_Read_Error_Rate2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.ata_smart_attributes.table[0].raw.value')
echo "SMART Raw_Read_Error_Rate диска 2: $Raw_Read_Error_Rate2"
Reallocated_Sector_Ct2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.ata_smart_attributes.table[3].raw.value')
echo "SMART Reallocated_Sector_Ct диска 2: $Reallocated_Sector_Ct2"
Seek_Error_Rate2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.ata_smart_attributes.table[4].raw.value')
echo "SMART Seek_Error_Rate диска 2: $Seek_Error_Rate2"
Spin_Retry_Count2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.ata_smart_attributes.table[6].raw.value')
echo "SMART Spin_Retry_Count диска 2: $Spin_Retry_Count2"
Reallocated_Event_Count2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.ata_smart_attributes.table[12].raw.value')
echo "SMART Reallocated_Event_Count диска 2: $Reallocated_Event_Count2"
Offline_Uncorrectable2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.ata_smart_attributes.table[14].raw.value')
echo "SMART Offline_Uncorrectable диска 2: $Offline_Uncorrectable2"

smart_status2=$(smartctl -a /dev/sdb -j | jq '.smart_status.passed')
echo "Исправность диска 2: $smart_status2"

echo " "
echo "Публикация данных"

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Raw_Read_Error_Rate1" -m $Raw_Read_Error_Rate1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Reallocated_Sector_Ct1" -m $Reallocated_Sector_Ct1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Seek_Error_Rate1" -m $Seek_Error_Rate1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Spin_Retry_Count1" -m $Spin_Retry_Count1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Reallocated_Event_Count1" -m $Reallocated_Event_Count1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Offline_Uncorrectable1" -m $Offline_Uncorrectable1 -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Raw_Read_Error_Rate2" -m $Raw_Read_Error_Rate2 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Reallocated_Sector_Ct2" -m $Reallocated_Sector_Ct2 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Seek_Error_Rate2" -m $Seek_Error_Rate2 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Spin_Retry_Count2" -m $Spin_Retry_Count2 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Reallocated_Event_Count2" -m $Reallocated_Event_Count2 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/Offline_Uncorrectable2" -m $Offline_Uncorrectable2 -u $usr -P $pass

mosquitto_pub -h $ip -t "srv/smart_status1" -m $smart_status1 -u $usr -P $pass
mosquitto_pub -h $ip -t "srv/smart_status2" -m $smart_status2 -u $usr -P $pass

Запускаем, убеждаемся что в логах Mosquitto broker в Home Assistant светятся обращения

Если не светятся, то или неверно заданы параметры подключения, или брокер закрыт для обращения извне, или не знаю.

Настройка в Home Assistant

Ну, почти все. Осталось в конфиге Home Assistant добавить датчики.

Длинный кусок конфига
sensor:
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/tempdrive1"
    name: "Сервер nextcloud температура диска 1"
    unit_of_measurement: °C
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/tempdrive2"
    name: "Сервер nextcloud температура диска 2"
    unit_of_measurement: °C
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/tempcpu"
    name: "Сервер nextcloud температура процессора"
    unit_of_measurement: °C
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/fan"
    name: "Сервер nextcloud частота кулера"
    unit_of_measurement: ppm
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/temp3"
    name: "Сервер nextcloud температура системы"
    unit_of_measurement: °C
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/usedrampercent"
    name: "Сервер nextcloud использовано RAM"
    unit_of_measurement: "%"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/usedswappercent"
    name: "Сервер nextcloud использовано SWAP"
    unit_of_measurement: "%"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/freesystemdisk"
    name: "Сервер nextcloud занято места на системном разделе"
    unit_of_measurement: "%"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/freedatadisk"
    name: "Сервер nextcloud занято места на разделе данных"
    unit_of_measurement: "%"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/averageload"
    name: "Сервер nextcloud средняя загрузка системы"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/uptimedata"
    name: "Сервер nextcloud аптайм"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/cpuload"
    name: "Сервер nextcloud текущая загрузка процессора"
    unit_of_measurement: "%"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Raw_Read_Error_Rate1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART Raw_Read_Error_Rate"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Reallocated_Sector_Ct1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART Reallocated_Sector_Ct"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Seek_Error_Rate1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART Seek_Error_Rate"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Spin_Retry_Count1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART Spin_Retry_Count"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Reallocated_Event_Count1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART Reallocated_Event_Count"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Offline_Uncorrectable1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART Offline_Uncorrectable"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/smart_status1"
    name: "Сервер nextcloud диск 1 SMART статус"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Raw_Read_Error_Rate2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART Raw_Read_Error_Rate"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Reallocated_Sector_Ct2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART Reallocated_Sector_Ct"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Seek_Error_Rate2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART Seek_Error_Rate"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Spin_Retry_Count2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART Spin_Retry_Count"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Reallocated_Event_Count2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART Reallocated_Event_Count"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/Offline_Uncorrectable2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART Offline_Uncorrectable"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/smart_status2"
    name: "Сервер nextcloud диск 2 SMART статус"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/raid_system_status"
    name: "Сервер nextcloud RAID статус системного раздела"
  - platform: mqtt
    state_topic: "srv/raid_var_status"
    name: "Сервер nextcloud RAID статус раздела данных"

Перезагружаем, запускаем еще разок скрипты на сервере, чтобы данные опубликовались первый раз, и все! Для красоты можно создать карточку на дашборде. Смысла в ней особенно нет, какие то критические показатели можно вынести на главный дашборд, а остальные использовать только в автоматизациях. Но пусть будет:

Убедившись что все работает, добавляем скрипты в крон. Системные показатели я передаю раз в полчаса, состояние дисков раз в час, а состояние smart раз в сутки.

Приведенное решение - не панацея, для других конфигураций настройку очевидно надо корректировать на месте. Кроме того, по аналогии можно интегрировать любой параметр. Получаем нужный параметр той или иной программой → приводим его к простому виду → передаем через mqtt.

В следующей статье я опишу свой вариант обратной интеграции - когда linux компьютер выступает в качестве исполнительного элемента для умного дома, то есть меняет состояние устройств, выводит сообщения, воспроизводит звуки.

Также для многих будет не очевидна необходимость контролировать состояние сервера на умном доме - имея задачей только рассылку уведомлений проще делать это непосредственно на контролируемом сервере. Хотя некоторые данные хорошо бы хранить исторически, так что смысл все же есть. Кроме того, я интересно и с пользой провел воскресный вечер.

На скриншоте видно, что обсуждаемый сервер запланирован под nextcloud. Его внутренние показатели тоже можно прекрасно добавить в HA, для этого там есть чудесный api. А у HA есть встроенная интеграция.

Upd1: В комментариях посоветовали утилиту Glances, имеющую встроенную интеграцию с Home Assistant. Из плюсов - готовый работающий вариант. Из минусов - открытый веб-интерфейс на сервере, если это имеет для вас значение.

Умеет собирать значительную часть системной информации из этой статьи
  • For each detected disk (or mount point) the following sensors will be created:

    • disk_use_percent: The used disk space in percent.

    • disk_use: The used disk space.

    • disk_free: The free disk space.

  • memory_use_percent: The used memory in percent.

  • memory_use: The used memory.

  • memory_free: The free memory.

  • swap_use_percent: The used swap space in percent.

  • swap_use: The used swap space.

  • swap_free: The free swap space.

  • processor_load: The load.

  • process_running: The number of running processes.

  • process_total: The total number of processes.

  • process_thread: The number of threads.

  • process_sleeping: The number of sleeping processes.

  • cpu_use_percent: The used CPU in percent.

  • sensor_temp: A temperature sensor for each device that provides temperature (depends on platform).

  • docker_active: The count of active Docker containers.

  • docker_cpu_use: The total CPU usage in percent of Docker containers.

  • docker_memory_use: The total memory used by Docker containers.

Upd2: Если речь идет о сервере именно для Nextcloud, то действительно есть встроенная интеграция, которая умеет собирать много информации. Кроме данных о состоянии системы nextcloud, также немного системных данных, таких как объем занятой и всего памяти, свопа, статистическую загрузку из файла /proc/loadavg.

Upd3: Установка и использование Glances

Утилита работает на python, так что он должен быть установлен.
Запускаем установку
pip install glances
или
wget -O- https://bit.ly/glances | /bin/bash
или
apt-get install glances

Все три способа равнозначны, но в последнем еще и зависимости подтянутся. При выборе второго способа рекомендую убедиться что за сокращателем ссылок по прежнему скрипт установки.
После установки запускаем веб-сервер:
glances -w
Теперь если открыть http://ip:61208/ то увидете в браузере все что собирает утилита.

Ну а теперь нужно подключить интеграцию - в HA добавляете новую интеграцию, ищете в списке Glances, в открывшемся окне вводите адрес сервера, порт (по умолчанию 61208), логин/пароль, и готово.

Скриншот

Если результат вас устраивает, то нужно настроить автозапуск веб-сервера, вот инструкция от автора программы.

Лично мне не понравилось. Во первых - утилита сама по себе добавляет немалую загрузку системе. На двухядерном атоме, который является подопытным в этой статье, это до 20% само по себе. Во вторых - лишние зависимости.
Но, если питон используется для чего то еще, зависимости это не проблема, а достаточно мощный сервер такую нагрузку даже не заметит. Кроме того утилита кроссплатформенная, и тот же подход можно использовать для мониторинга и других систем.

Теги:home assistantlinuxинтеграции
Хабы: Умный дом
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Просмотры5.9K
Комментарии Комментарии 11

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки