简介：本项目是一个Puppet Module，内建了一个Report Processor和一些自定义Facter插件，用来自动采集服务器的资产数据。
本插件基于Puppet Facter的Report机制。
概念介绍
-
Puppet是一套配置管理工具，是一个Client/Server模式的架构，可以用它来管理软件、配置文件和Service。
-
Puppet生态圈里有个叫Facter的工具，运行在Agent端，可以和Puppet紧密配合完成数据采集的工作。
如上是Puppet Agent和Master的交互逻辑图。
facter插件运行在Agent端，Agent在发送Request请求Catalog的阶段，会将自身的facts都上报给Master。而Master接到数据后可以利用自身的Report Processor对其进行二次处理，例如转发到别处。
基于该原理，我们开发了自己的Report Processor：assets_report，通过HTTP协议将facts post给CMDB，CMDB只需要编写相应的HTTP接口将数据入库。
本包含了如下两个组件来实现整个逻辑
- assets_report模块：一个纯Puppet Module，内建了一个Report Processor和一些自定义Facter插件，部署在Master端。
- Report Processor运行在Master端。
- Facter插件会通过Master下发到Agent端并被运行以采集本机资产数据。
- api_server：负责接收资产数据并将其入库
更多内容可参考 数据银行之自动化资产数据采集
相对于Facter内建的facts，本插件提供了更多的硬件数据，例如
- CPU个数，型号
- 内存容量，序列号，厂商，插槽位置
- 网卡上绑定的ip，掩码，mac，型号，且支持一个网卡上绑定多ip的场景
- RAID卡个数，型号，内存容量，RAID Level
- 磁盘个数，容量，序列号，厂商，所属RAID卡，插槽位置
- 操作系统类型，版本
- 服务器厂商，SN
高级特性：为了避免大段相同数据重复上报，减轻CMDB的数据库压力，本插件具备Cache功能。即如果一台服务器的资产数据没有发生变更，那么只会汇报not_modify标记。
本插件支持的操作系统有(系统必须是64位的，因为本插件中的采集工具是64位的)
- CentOS-6
- CentOS-7
- Windows 2008 R2
本插件支持的服务器有
- HP
- DELL
- CISCO
安装操作在Puppet Master端进行。
因为本插件使用了Facter机制，所以依赖
- Ruby
- Puppet
- Facter
其他工具均自包含在插件里，没有外部依赖。
假定你的Puppet模块目录为/etc/puppet/modules
cd ~
git clone git@github.com:AutohomeOps/Assets_Report.git
cp -r Assets_Report/assets_report /etc/puppet/modules/
在你自己的puppet.conf（假设默认路径是/etc/puppet/puppet.conf）中添加
reports = assets_report
然后在site.pp中添加如下配置，让所有Node都安装assets_report模块
node default {
# include assets_report
class {'assets_report': }
}
配置完毕后，采集工具会被自动下发到Agent上进行安装。下一次Puppet Agent运行时本插件即可正常工作。
配置操作在Puppet Master端进行。
配置文件为 assets_report/lib/puppet/reports/report_setting.yaml
| 参数 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| report_url | 汇报接口地址 | http://localhost/api/v1.0/asset/report/，可修改成你自己的url |
| auth_required | 接口是否包含验证 | true/false，默认为false，验证代码需要在auth.rb中自己实现 |
| user | 验证用户名 | 如果auth_required为true，需要填写 |
| passwd | 验证密码 | 如果auth_required为true，需要填写 |
| enable_cache | 是否启用cache功能 | true/false, 默认为false |
配置操作在Puppet Master端进行。
本接口服务api_server基于一个Python编写的Web框架Django开发，该组件包含了数据库设计和http api的实现。因为各家公司的数据库设计均不一致，该项目仅实现了最简单的数据建模，所以该组件的存在仅作为Demo，不可用于生产环境，读者需注意。
首先，我们需要安装一些依赖。这里假定你的OS为CentOS/RedHat
$ cd ~/Assets_Report/api_server
安装pip，用它来安装python模块
$ sudo yum install python-pip
安装python模块依赖
$ pip install -r requirements.txt
初始化数据库，可以参考 Django用户手册
$ python manage.py makemigrations apis
$ python manage.py migrate
数据库为当前目录下的db.sqlite3
启动http api service
$ sudo python manage.py runserver 80
服务将监听localhost的80端口。
Django version 1.10.5, using settings 'api_server.settings'
Starting development server at http://127.0.0.1:80/
Quit the server with CONTROL-C.
在Puppet Agent端手动触发
puppet agent -t
或者 puppet agent的daemon自动运行后，数据采集上报的流程就会触发，上面的api server的80端口就会收到一次post请求，数据库里将会看到本次采集的数据。
➜ api_server git:(master) ✗ sqlite3 db.sqlite3
SQLite version 3.14.0 2016-07-26 15:17:14
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .tables
apis_asset auth_user_user_permissions
auth_group django_admin_log
auth_group_permissions django_content_type
auth_permission django_migrations
auth_user django_session
auth_user_groups
sqlite> select * from apis_asset;
{
'os_type' # 操作系统类型
'os_distribution' # 操作系统发行版本
'os_release' # 操作系统版本号
'not_modify' # 本次数据跟上次比是否有变更
'setuptime' # 系统安装时间
'sn' # 序列号
'manufactory' # 服务器制造商
'productname' # 服务器产品名称
'model' # 服务器型号
'cpu_count' # 物理CPU个数
'cpu_core_count' # CPU逻辑核数
'cpu_model' # CPU型号
'nic_count' # 网卡个数
'nic' # 网卡的详细参数
'raid_adaptor_count' # raid卡控制器个数
'raid_adaptor' # raid卡控制器详细参数
'raid_type' # raid类型
'physical_disk_driver' # 物理磁盘详细参数
'ram_size' # 内存总容量
'ram_slot' # 内存详细参数
'certname' # Puppet的certname
}
我们非常欢迎大家参与到开发中来，欢迎提交issue，尤其是Pull Request。
您可以加入我们的官方开源QQ群452994151进行交流。
您可以通过autohomeops@autohome.com.cn与我们联系。
如果您发现任何错误或者有任何建议，请在这里提交 https://github.com/AutohomeRadar/Assets-Report/issues
https://github.com/AutohomeRadar/Assets-Report/wiki
团队官方博客 http://autohomeops.corpautohome.com
本软件遵守Apache许可证授权。有关完整的许可证文本，请参阅顶根目录中的LICENSE文件。