Ich bin doch ratlos. Ich habe es gerade in einem kleinen minimalen Test versucht nachzustellen:
Eine minimalistische metrics.py:
metric_info['buffers'] = {
'title': _('Buffers in use'),
'help': _(''),
'unit': 'count',
'color': '#f900ff',
}
graph_info["buffers"] = {
"title": _("Bufferusage"),
"metrics": [("buffers", "area"),],
}
Ein ebenso minimalistisches Checkplugin:
def inventory_buffers(info):
return [(None,None)]
def check_buffers(item, params, info):
# unpack check parameters
info = int(info[0][0])
yield check_levels(info, "buffers", None, infoname="Buffers", human_readable_func=int)
check_info["buffers"] = {
'check_function': check_buffers,
'inventory_function': inventory_buffers,
'service_description': 'Bufferusage',
'has_perfdata': True,
}
Resultiert in folgender Ausgabe:
(P.S. Die Daten generiert für den Test ein einfaches python-Skript mit einem Random, wobei die Daten in Echt genauso sprunghaft sind …)