[파이썬] 자동화된 서버 모니터링 도구

01 Sep 2023

python

서버 모니터링은 현대적인 IT 환경에서 필수적인 작업입니다. 이를 통해 서버의 상태를 실시간으로 감시하고, 잠재적인 문제를 조기에 감지하여 조치할 수 있습니다.

이번 블로그 포스트에서는 자동화된 서버 모니터링 도구를 파이썬을 사용하여 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

서버 모니터링에 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다. 다음과 같은 명령을 사용하여 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install psutil
pip install requests

모니터링 데이터 수집

서버 모니터링 도구의 핵심은 서버의 상태 데이터를 수집하는 것입니다. 파이썬의 psutil 라이브러리를 사용하여 CPU, 메모리, 디스크 등의 정보를 수집할 수 있습니다.

import psutil
 
def get_cpu_usage():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    return cpu_percent
 
def get_memory_usage():
    memory = psutil.virtual_memory()
    memory_percent = memory.percent
    return memory_percent
 
def get_disk_usage():
    disk = psutil.disk_usage('/')
    disk_percent = disk.percent
    return disk_percent

데이터 전송

수집한 데이터를 외부로 전송하여 저장하거나 분석할 수 있어야 합니다. 데이터 전송에는 웹 요청을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, requests 라이브러리를 사용하여 데이터를 POST 요청으로 전송할 수 있습니다.

import requests
 
def send_data(data):
    url = 'http://example.com/api'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    if response.status_code == 200:
        return True
    else:
        return False

자동화 및 예약 실행

서버 모니터링은 주기적으로 실행되어야 합니다. 이를 위해 파이썬의 schedule 라이브러리를 사용하여 자동화 및 예약 실행을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 매 분마다 모니터링 함수를 실행할 수 있습니다.

import schedule
import time
 
def monitor():
    cpu_usage = get_cpu_usage()
    memory_usage = get_memory_usage()
    disk_usage = get_disk_usage()
 
    data = {
        'cpu_usage': cpu_usage,
        'memory_usage': memory_usage,
        'disk_usage': disk_usage
    }
 
    if send_data(data):
        print('Monitoring data sent successfully.')
    else:
        print('Failed to send monitoring data.')
 
schedule.every(1).minutes.do(monitor)
 
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 활용하여 자동화된 서버 모니터링 도구를 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. psutil과 requests 라이브러리를 이용하여 서버의 상태 데이터를 수집하고 외부로 전송하는 과정을 살펴보았습니다. 자동화 및 예약 실행을 설정하여 주기적으로 모니터링을 수행할 수 있습니다. 서버 모니터링 도구를 통해 IT 환경의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.