ansible(playbook) 대량 자동화 배치zabbix 클라이언트
구체적인 실현 방법은 다음과 같다.
1. 플레이북 코드는 다음과 같다.
[root@deploy playbook-test]# cat zabbix-agent.yml
- hosts: web
remote_user: root
gather_facts: yes
vars:
IPDD: "{{ ansible_default_ipv4['address'] }}"
tasks:
- name:
copy:
#src: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz"
#dest: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz"
src: "{{ item.src }}"
dest: "{{ item.dest }}"
with_items:
- { src: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz", dest: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz" }
#- { src: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz", dest: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz" }
#- { src: "/PATH/to/FILE", dest: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz" }
- name:
unarchive:
src: "/tmp/zabbix-2.2.23.tar.gz"
dest: "/tmp"
copy: no
- name: zabbix
group:
name: zabbix
gid: 201
system: yes
state: present
- name: zabbix
user:
name: zabbix
comment: Monitor User
uid: 201
group: zabbix
shell: /sbin/nologin
- name: GCC-C++
yum:
name: gcc-c++
state: latest
- name: zabbix
shell: cd /tmp/zabbix-2.2.23 && ./configure --sysconfdir=/etc/zabbix/ --sbindir=/usr/local/sbin/ --enable-agent && make && make install
- name: centos6
copy:
src: "{{ item.src }}"
dest: "{{ item.dest }}"
mode: 0755
with_items:
- { src: "/tmp/zabbix-2.2.23/misc/init.d/fedora/core5/zabbix_agentd", dest: "/etc/init.d/zabbix_agentd" }
when: ansible_distribution == 'CentOS' and ansible_distribution_major_version == "6"
- name: centos7
copy:
src: "{{ item.src }}"
dest: "{{ item.dest }}"
mode: 0644
with_items:
- { src: "/tmp/zabbix_agentd.service", dest: "/lib/systemd/system/zabbix_agentd.service" }
when: ansible_distribution == 'CentOS' and ansible_distribution_major_version == "7"
- name: systemctl daemon-reload
command: systemctl daemon-reload
when: ansible_distribution == 'CentOS' and ansible_distribution_major_version == "7"
- name:
template:
src: /tmp/zabbix_agentd.conf.j2
dest: /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
tags:
- change-conf
notify:
- restart zabbix-agent
handlers:
- name: restart zabbix-agent
service: name=zabbix_agentd state=restarted enabled=yes2. 원본 패키지 및 관련 프로필 준비
root@deploy tmp]# ll
total 15160
drwxr-xr-x 13 1039 1039 4096 Jul 30 2018 zabbix-2.2.23
-rw-r--r-- 1 root root 15504361 Jul 4 01:28 zabbix-2.2.23.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 7465 Jul 6 01:48 zabbix_agentd.conf.j2
-rw-r--r-- 1 root root 412 Jul 6 01:13 zabbix_agentd.service[root@deploy tmp]# grep -Ev "^#|^$"/etc/ansible/hosts
[web]
192.168.131.10
192.168.131.15
192.168.131.129[root@deploy tmp]# grep -Ev "^#|^$"zabbix_agentd.conf.j2
PidFile=/tmp/zabbix_agentd.pid
LogFile=/tmp/zabbix_agentd.log
Server=192.168.131.100
ListenPort=10023
ServerActive=192.168.131.100
Hostname={{ IPDD }}
Timeout=30[root@deploy tmp]# cat zabbix_agentd.service
[Unit]
Description=Zabbix Agent
After=syslog.target
After=network.target
[Service]
Environment="CONFFILE=/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf"
EnvironmentFile=-/etc/sysconfig/zabbix-agent
Type=forking
Restart=on-failure
PIDFile=/tmp/zabbix_agentd.pid
KillMode=control-group
ExecStart=/usr/local/sbin/zabbix_agentd -c $CONFFILE
ExecStop=/bin/kill -SIGTERM $MAINPID
RestartSec=10s
[Install]
WantedBy=multi-user.target3. ansible 호스트와 클라이언트의 통신이 정상적인지 테스트(ansible 호스트는 클라이언트 호스트와 ssh 상호 신뢰를 해야 함)
[root@deploy playbook-test]# ansible web -m ping
192.168.131.15 | SUCCESS => {
"ansible_facts": {
"discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python"
},
"changed": false,
"ping": "pong"
}
192.168.131.10 | SUCCESS => {
"ansible_facts": {
"discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python"
},
"changed": false,
"ping": "pong"
}
192.168.131.129 | SUCCESS => {
"ansible_facts": {
"discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python"
},
"changed": false,
"ping": "pong"
}4. 대본 집행(대량 배치)
[root@deploy playbook-test]# ansible-playbook zabbix-agent.yml
5. 클라이언트 기기zabbix-agent가 성공적으로 설치되고 시작되었는지 테스트
[root@deploy playbook-test]# ansible web -m shell -a "ps -ef |grep zabbix_agentd|grep -v grep"
192.168.131.10 | CHANGED | rc=0 >>
zabbix 26025 1 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd -c /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
zabbix 26026 26025 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: collector [idle 1 sec]
zabbix 26027 26025 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #1 [waiting for connection]
zabbix 26028 26025 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #2 [waiting for connection]
zabbix 26029 26025 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #3 [waiting for connection]
zabbix 26030 26025 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: active checks #1 [idle 1 sec]
192.168.131.15 | CHANGED | rc=0 >>
zabbix 25956 1 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd -c /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
zabbix 25957 25956 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: collector [idle 1 sec]
zabbix 25958 25956 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #1 [waiting for connection]
zabbix 25959 25956 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #2 [waiting for connection]
zabbix 25960 25956 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #3 [waiting for connection]
zabbix 25961 25956 0 13:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: active checks #1 [idle 1 sec]
192.168.131.129 | CHANGED | rc=0 >>
zabbix 11258 1 0 06:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd
zabbix 11260 11258 0 06:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: collector [idle 1 sec]
zabbix 11261 11258 0 06:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #1 [waiting for connection]
zabbix 11262 11258 0 06:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #2 [waiting for connection]
zabbix 11263 11258 0 06:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: listener #3 [waiting for connection]
zabbix 11264 11258 0 06:49 ? 00:00:00 /usr/local/sbin/zabbix_agentd: active checks #1 [getting list of active checks][object Object]그 결과 클라이언트 시스템에 이미 zabbix 가 있음agentd의 프로세스가 실행 중입니다.
6. 만약에 설정 내용을 변경할 필요가 있다. 예를 들어zabbix 클라이언트의 감청 포트를 10023으로 변경할 경우 전체 플레이북을 한 번씩 실행할 필요가 없다. 플레이북에 해당하는 임무에 tag를 추가할 수 있고 실행할 때'--tags'파라미터를 사용하여 실행할 플레이북 세션을 지정할 수 있다.
[root@deploy playbook-test]# grep -Ev "^#|^$"/tmp/zabbix_agentd.conf.j2
PidFile=/tmp/zabbix_agentd.pid
LogFile=/tmp/zabbix_agentd.log
Server=192.168.131.100
ListenPort=10023
ServerActive=192.168.131.100
Hostname={{ IPDD }}
Timeout=30[root@deploy playbook-test]# ansible-playbook zabbix-agent.yml --tags change-conf
PLAY [web] **************************************************************************************************************************************************
TASK [Gathering Facts] **************************************************************************************************************************************
ok: [192.168.131.15]
ok: [192.168.131.10]
ok: [192.168.131.129]
TASK [ ] ***********************************************************************************************************************************************
changed: [192.168.131.15]
changed: [192.168.131.10]
changed: [192.168.131.129]
RUNNING HANDLER [restart zabbix-agent] **********************************************************************************************************************
changed: [192.168.131.15]
changed: [192.168.131.10]
changed: [192.168.131.129]
PLAY RECAP **************************************************************************************************************************************************
192.168.131.10 : ok=3 changed=2 unreachable=0 failed=0 skipped=0 rescued=0 ignored=0
192.168.131.129 : ok=3 changed=2 unreachable=0 failed=0 skipped=0 rescued=0 ignored=0
192.168.131.15 : ok=3 changed=2 unreachable=0 failed=0 skipped=0 rescued=0 ignored=0[object Object]그 결과 프로필이 성공적으로 바뀌었고 다른 절차를 건너뛰었고 프로필을 복사하는 작업만 수행했으며 프로필이 바뀌어zabbix에이전트를 다시 시작하는handler를 터치했습니다.
7. 클라이언트가 감청하는 포트가 바뀌었는지 보기
[root@deploy playbook-test]# ansible web -m shell -a "netstat -antlp | grep zabbix "
192.168.131.15 | CHANGED | rc=0 >>
tcp 0 0 0.0.0.0:10023 0.0.0.0:* LISTEN 26358/zabbix_agentd
192.168.131.10 | CHANGED | rc=0 >>
tcp 0 0 0.0.0.0:10023 0.0.0.0:* LISTEN 26427/zabbix_agentd
192.168.131.129 | CHANGED | rc=0 >>
tcp 0 0 0.0.0.0:10023 0.0.0.0:* LISTEN 11615/zabbix_agentdansible 대량 배치zabbix 클라이언트는 이것으로 끝납니다. 기록만 하고 능력에 한계가 있습니다. 부족한 부분이 많아서 뿌려서는 안 됩니다.
후기 업데이트는 ansible을 통해 온라인 서버 사용자 비밀번호를 대량으로 수정합니다.
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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