複雑なデータポイント

複合データポイントを使用すると、既存の通常データポイントまたは複合データポイントから派生した新しい計算値を作成できます。監視対象システムから直接生データを取得する通常データポイントとは異なり、複合データポイントは収集された値を使用して計算を実行し、ダッシュボード、レポート、アラートでより効果的に使用できる指標を生成します。

LogicMonitor は、複雑なデータポイントを計算するために次の方法をサポートしています。

• 標準的な複雑なデータポイント—式構文を使用して、データポイント、リソース プロパティ、または数値から新しい値を計算します。
  例えば、SNMPインターフェースMIBは、インターフェースの受信オクテット（InOctets）を報告するOIDを提供します。これは、InOctetsデータポイントによって伝送されるMbps単位の値に、次の式で変換できます：InOctets*8/1000/1000
• Groovyの複雑なデータポイント—式だけでは不十分な場合は、Groovy スクリプトを使用して生データに対して高度な処理を実行します。
  Groovy の複合データポイントでは、生データペイロードにはアクセスできますが、実際のデータポイント（例えば、「counter」や「derive」として計算されるデータポイントなど）にはアクセスできません。さらに、Groovy はリソースプロパティとインスタンスプロパティの両方に基づく計算にも使用できます。一般的に、Groovy の複合データポイントは、標準的な複合データポイントでは実現できないようなデータ操作に使用できます。

これらのオプションを組み合わせることで、基本的な変換から複雑なカスタム ロジックまですべてを可能にする柔軟性が得られ、環境にとって最も重要なメトリックを反映するように監視をカスタマイズできます。

標準複素データポイントの式構文

LogicMonitorで標準的な複雑なデータポイントを作成する場合、データポイント式構文を使用して、既存のデータポイント、リソースプロパティ、または数値定数から新しい値を計算する方法を定義します。これらの式は、算術演算、論理演算、条件演算を実行でき、数学関数や定数を含めることもできます。

式オペランド

次の種類のオペランドを使用できます。 

• データポイント名
• リソースプロパティ名
• 任意の番号

次の例では、数値とデータポイント名を使用して、特定のインターフェイスで破棄されたインバウンドパケットの割合を計算します。
100 * InDiscards / (InBroadcastPkts + InUcastPkts + InMulticastPkts + InDiscards) * ##BandwidthLimit##

式演算子

データポイント式は、計算や評価を行うための様々な演算子をサポートしています。算術演算子、ビット演算子、論理演算子などがあり、データポイント値を操作したり比較したりする数式を作成できます。

次の表は、使用可能な演算子の種類とその機能をまとめたものです。

式関数

データポイント式は、基本的な演算子の枠を超えた計算および評価機能を拡張する、幅広い組み込み関数をサポートしています。これには、条件関数、比較関数、数学関数、そして数式で使用する定数が含まれます。

次の表は、使用可能な関数の種類とその目的の概要を示しています。

標準複素データポイントの特殊なケース

場合によっては、データポイント式では、正確な計算と結果の表示を確実にするために、負の値または不明な値 (NaN) に対して特別な処理が必要になります。

次の表は、これらの特殊なケースと、LogicMonitor がそれらを処理する方法をまとめたものです。

Groovy の複雑なデータポイントの式構文

データポイント式では不可能な追加処理が必要な場合は、Groovyスクリプトを使用して、より高度なデータポイント計算を実行できます。Groovyの複雑なデータポイントでは、収集された生データをGroovyスクリプトで処理します。Groovyの複雑なデータポイントでは、生データのペイロードにはアクセスできますが、実際のデータポイント（例えば、「counter」や「derive」として計算されるデータポイント）にはアクセスできません。さらに、Groovyはリソースプロパティとインスタンスプロパティの両方に基づく計算にも使用できます。

Groovy 複合データポイントは、標準的な複合データポイントではデータ操作が不可能な場合によく使用されます。また、モジュールがデータ収集に埋め込み Groovy スクリプトを使用していない場合、あるいは使用していても公式の LogicMonitor モジュールである場合にも便利です。このような場合、Groovy 複合データポイントは、高度なデータ処理とカスタマイズを柔軟に実行できる手段を提供します。

Groovy を使用して複雑なデータポイントを構築する場合、Collector は通常のデータポイントから収集した生データを Groovy 変数に事前設定します。これらのオブジェクトの型と構文は、データソースで使用される収集方法によって異なります。

以下の表は、各収集メソッドで使用可能な変数名と、Groovyの複雑なデータポイントがそれらを使用して生の監視データを処理および操作する方法を示しています。各例では、一般的なユースケースと、意味のある計算値を返すために適用されるGroovyロジックの種類を取り上げています。

// iterate through output array
output.each
{ line ->
    (oid, value) = line.toString().split('=');
    // get inOctet and outOctet values
    if (oid.startsWith(".1.3.6.1.2.1.31.1.1.1.6"))
    {
        totalInOctets = value.toFloat();
    }
    else if (oid.startsWith(".1.3.6.1.2.1.31.1.1.1.10"))
    {
        totalOutOctets = value.toFloat();
    }
}
// sum the values and return
totalOctets = totalInOctets + totalOutOctets;
return(totalOctets);

if (status < 2)
{
    myStatus = 5;
}
else
{
    myStatus = 10;
}
return(myStatus);

rawDate=output["LOCALDATETIME"];
return(rawDate);

rawDate = output["solr/##WILDVALUE2##:type=/replication,id=org.apache.solr.handler.ReplicationHandler:replicationFailedAt"]
fd = Date.parse('EEE MMM dd HH:mm:ss z yyyy', rawDate)
today = new Date()
return((today.time - fd.time)/1000)

Groovy の複雑なデータポイントにおけるリソースとインスタンスのプロパティ

Groovy 複合データポイント内で収集したリソースまたはインスタンス プロパティを使用できます。

次の表は、Groovy 内でリソースまたはインスタンスのプロパティを参照する方法を説明しています。

詳細と例については、を参照してください。 埋め込まれたGroovyスクリプト.

複雑なデータポイントの構成

1. LogicMonitorで、次の場所に移動します モジュール.
2. 選択する マイ モジュール ツールボックスをクリックし、新しい DataSource を作成するか、複雑なデータポイントを作成する DataSource に移動します。
   詳細については、を参照してください。 データソースの構成 or モジュール管理.
3. モジュールの必要に応じて設定を構成または変更します。
   詳細については、を参照してください。 データソースの構成.
4.  データポイント 設定、選択 複雑なデータポイントを追加する、次の操作を実行します。
5.  名 フィールドにデータポイントの名前を入力します。
6.   詳細説明  フィールドに、必要に応じて説明を入力します。
7. ノーザンダイバー社の 方法 ドロップダウンで、データポイントの計算に使用する以下のいずれかの方法を選択します。
   • 標準的な複素データポイントを計算するには、「式（中置または逆接）を使用して値を計算する」を選択し、計算に使用する式を入力します。 表現 フィールド。
     標準的な複雑なデータポイントを計算するために使用できる式の詳細については、 標準複素データポイントの式構文.
   • Groovyの複雑なデータポイントを計算するには、「Groovyスクリプトを使用して値を計算する」を選択し、 Groovyソースコード フィールド。
     標準的な複雑なデータポイントを計算するために使用できるGroovyスクリプト構文の詳細については、以下を参照してください。 Groovy の複雑なデータポイントの式構文.
8. (オプション）データポイントの読み取り可能なステータス値を表示するには、 ステータス表示名を追加をクリックし、次の操作を行います。
   1.  ステータス値 フィールドに、データポイントによって返される数値を入力します。 
   2. ノーザンダイバー社の Operator ドロップダウン メニューで、値を適用する方法を選択します。
      • 値が指定値より大きい場合は、 「(>) より大きい。」
      • 値が指定された値に達するか超える場合は、「(>=) 以上」を選択します。
      • 指定した値より小さい場合は、「(<) 未満」を選択します。
      • 値が指定された値以下の場合は、「(<=) 以下」を選択します。
      • 値が指定した値と完全に一致する場合は、「(=) 等しい」を選択します。
      • 指定した値以外のすべての値には、「(!=) 等しくない」を選択します。
   3.  表示名 フィールドに、対応するステータステキストを入力します（例： 3 = Non-operational).
   4. 選択する Apply 保存する。 
   5. 設定する アラートのしきい値 必要に応じて設定します。
      詳細については、を参照してください。 アラートしきい値の概要.
   6. 選択する  データポイントを保存します。
9. データソースの追加設定を構成し、 Save.