Python批量导出阿里云ECS和Redis实例的监控数据到Excel

news2025/6/19 17:42:12

背景

某公司使用阿里云的 ECS 和 Redis 服务作为其业务支撑，为了及时了解机器的使用情况，领导要求业务部门对所有阿里云机器的平均资源使用率进行统计，并汇总在一个 Excel 表格中，以便领导查看和分析。

需求

为了满足领导的需求，我们需要实现以下基本需求：

  1. 使用阿里云 Python SDK 获取所有 ECS 和 Redis 实例的 ID 和名称，以及机器的规格和资源使用情况等信息。

  2. 使用阿里云监控服务 ECS、Redis API 获取实例的监控数据，并将其保存为 Python 字典类型。

  3. 根据用户定义的时间范围，计算所有实例的平均资源使用率，并将其汇总到一个 Python 字典中。

  4. 使用 Excel 处理库（例如 openpyxl），创建一个新的 Excel 文件，并在其中创建一个新的 sheet。

  5. 将计算得到的数据写入到 Excel 文件中。在写入时，需要提取出每个实例的 ID、名称、规格、平均 CPU 使用率、平均内存使用率和平均网络带宽使用率等信息，并按照一定的格式写入到 Excel 文件的合适位置。

  6. 最后，保存 Excel 文件并退出程序。用户应当能够方便地查看和使用导出的 Excel 表格，并根据需要进行数据分析和处理。

通过实现上述需求，业务部门可以较为方便和及时地了解到各个机器的使用情况，快速发现并解决资源使用过度或者资源浪费的问题，提高云计算资源的利用率和企业运营效率。同时，我们也能够充分发挥 Python 和阿里云 API 的强大能力，实现一个业务部门的全新 Python 项目，提升自己的编程能力和阿里云 API 使用经验。

环境

Python 3.8
pip install alibabacloud_cms20190101==2.0.5

pip install alibabacloud_r_kvstore20150101==2.20.7

获取所有ECS和Redis 机器的资源使用率

使用到的api接口

产品排列表 https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_ecs_dashboard/ecs
获取所有机器 https://next.api.aliyun.com/api/Cms/2019-01-01/DescribeMonitoringAgentHosts
获取所有redis https://next.api.aliyun.com/api/R-kvstore/2015-01-01/DescribeInstancesOverview

资源使用率获取 https://next.api.aliyun.com/api/Cms/2019-01-01/DescribeMetricLast
在这里插入图片描述

实例数据获取（ECS和Redis）

可以参考下方的Api接口，我已经封装成函数

获取所有机器 https://next.api.aliyun.com/api/Cms/2019-01-01/DescribeMonitoringAgentHosts
获取所有redsi https://next.api.aliyun.com/api/R-kvstore/2015-01-01/DescribeInstancesOverview

如果要使用下方函数，请添加自己的密钥对

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/4/12 9:55
# @Author  : 南宫乘风
# @Email   : 1794748404@qq.com
# @File    : ecs_all.py
# @Software: PyCharm
import json
from typing import List

from alibabacloud_cms20190101.client import Client as Cms20190101Client
from alibabacloud_cms20190101 import models as cms_20190101_models
from alibabacloud_r_kvstore20150101.client import Client as R_kvstore20150101Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_r_kvstore20150101 import models as r_kvstore_20150101_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


def create_client_redis(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
) -> R_kvstore20150101Client:
    """
    使用AK&SK初始化账号Client
    @param access_key_id:
    @param access_key_secret:
    @return: Client
    @throws Exception
    """
    config = open_api_models.Config(
        # 必填，您的 AccessKey ID,
        access_key_id=access_key_id,
        # 必填，您的 AccessKey Secret,
        access_key_secret=access_key_secret
    )
    # 访问的域名
    config.endpoint = f'r-kvstore.aliyuncs.com'
    return R_kvstore20150101Client(config)


def create_client_ecs(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
) -> Cms20190101Client:
    """
    使用AK&SK初始化账号Client
    @param access_key_id:
    @param access_key_secret:
    @return: Client
    @throws Exception
    """
    config = open_api_models.Config(
        # 必填，您的 AccessKey ID,
        access_key_id=access_key_id,
        # 必填，您的 AccessKey Secret,
        access_key_secret=access_key_secret
    )
    # 访问的域名
    config.endpoint = f'metrics.ap-southeast-1.aliyuncs.com'
    return Cms20190101Client(config)


def get_ecs_instances():
    """
    获取阿里云 ECS 实例列表
    """
    client = create_client_ecs('xxxx', 'xxxx')
    describe_monitoring_agent_hosts_request = cms_20190101_models.DescribeMonitoringAgentHostsRequest()
    runtime = util_models.RuntimeOptions()
    try:
        # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
        data = client.describe_monitoring_agent_hosts_with_options(describe_monitoring_agent_hosts_request, runtime)
        return data
    except Exception as error:
        # 如有需要，请打印 error
        UtilClient.assert_as_string(error.message)


def get_redis_instances():
    # 工程代码泄露可能会导致AccessKey泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html
    client = create_client_redis('xxxx', 'xxxx')
    describe_instances_overview_request = r_kvstore_20150101_models.DescribeInstancesOverviewRequest(
        region_id='cn-shenzhen'
    )
    runtime = util_models.RuntimeOptions()
    try:
        # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
        data = client.describe_instances_overview_with_options(describe_instances_overview_request, runtime)
        return data
    except Exception as error:
        # 如有需要，请打印 error
        UtilClient.assert_as_string(error.message)


if __name__ == '__main__':
    ecs_data = get_ecs_instances().to_map()
    redis_data = get_redis_instances().to_map()


    # 将 ECS 数据写入 JSON 文件中
    with open('ecs.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(ecs_data, indent=4,ensure_ascii=False))

    # 将 Redis 数据写入 JSON 文件中
    with open('redis.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(redis_data, indent=4,ensure_ascii=False))
    print("数据已经写入本地文件")

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

ECS实例资源

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/4/11 17:17
# @Author  : 南宫乘风
# @Email   : 1794748404@qq.com
# @File    : ecs_monitor.py
# @Software: PyCharm
import json
import sys

from typing import List

from alibabacloud_cms20190101.client import Client as Cms20190101Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_cms20190101 import models as cms_20190101_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
            access_key_id: str,
            access_key_secret: str,
    ) -> Cms20190101Client:
        """
        使用AK&SK初始化账号Client
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            # 必填，您的 AccessKey ID,
            access_key_id=access_key_id,
            # 必填，您的 AccessKey Secret,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        # 访问的域名
        config.endpoint = f'metrics.ap-southeast-1.aliyuncs.com'
        return Cms20190101Client(config)

    @staticmethod
    def main(parameter):
        # 工程代码泄露可能会导致AccessKey泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html
        client = Sample.create_client('xxxx', 'xxxx')
        describe_metric_top_request = cms_20190101_models.DescribeMetricTopRequest(
            period='2592000',
            namespace='acs_ecs_dashboard',
            metric_name=parameter,
            orderby='Average',
            start_time='2023-03-12 00:00:00',
            end_time='2023-04-11 00:00:00',
            length='100',
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            data = client.describe_metric_top_with_options(describe_metric_top_request, runtime)
            return data
        except Exception as error:
            # 如有需要，请打印 error
            UtilClient.assert_as_string(error.message)


def get_host():
    global host_list
    # 打开 host.json 文件
    with open('ecs.json', 'r') as f:
        # 读取文件中的 JSON 数据
        data = json.load(f)
    # 输出读取到的数据

    host_list = data['body']["Hosts"]["Host"]
    host_list = [{k: v for k, v in d.items() if
                  k not in (
                      'isAliyunHost', 'NetworkType', 'InstanceTypeFamily', 'Region', 'AliUid', 'SerialNumber', 'EipId','EipAddress')}
                 for d in
                 host_list]
    print(host_list)
    return host_list


def ecs_dashboard(parameter):
    data_ecs = Sample.main(parameter)
    response_dict = data_ecs.body.to_map()
    data_Datapoints = json.loads(response_dict["Datapoints"])
    # for data in data_Datapoints:
    #     print(data)
    # print(type(data_Datapoints), data_Datapoints)
    return data_Datapoints


def set_workbook(ece_data_list):
    data = {
        'AgentVersion': '2.1.56',
        'HostName': 'xxx',
        'InstanceId': 'i-xxxxxxx',
        'IpGroup': 'xxxxxxxxxx',
        'OperatingSystem': 'Linux',
        'CPU_Average': 4.475,
        'Memory_Average': 20.499
    }

    # 新建一个 Workbook 对象
    wb = Workbook()

    # 获取第一个 sheet
    ws = wb.active

    # 获取最大行数
    max_row = ws.max_row
    # 设置表头
    headers = list(data.keys())
    for i, header in enumerate(headers, start=1):
        ws.cell(row=1, column=i).value = header

    # 写入数据
    for row_data in ece_data_list:
        # 写入数据
        max_row += 1
        for i, header in enumerate(row_data.keys(), start=1):
            column_letter = get_column_letter(i)
            cell_address = '{}{}'.format(column_letter, max_row)
            ws[cell_address] = row_data[header]

    # 保存文件
    wb.save('ECS_服务器资源.xlsx')


if __name__ == '__main__':
    host_list_data = get_host()

    es_monitor_list_cpu = ecs_dashboard("CPUUtilization")
    es_monitor_list_memory = ecs_dashboard("memory_usedutilization")

    # 匹配CPU
    # 遍历 list2，匹配 instanceId 并添加 Average 值到 list1 的对应字典中
    for d2 in es_monitor_list_cpu:
        for d1 in host_list_data:
            if d1['InstanceId'] == d2['instanceId']:
                d1['CPU_Average'] = d2['Average']
    # 匹配内存
    for d3 in es_monitor_list_memory:
        for d1 in host_list_data:
            if d1['InstanceId'] == d3['instanceId']:
                d1['Memory_Average'] = d3['Average']
    # 输出更新后的 list1
    # lst_sorted = sorted(host_list_data, key=lambda x: x['Memory_Average'], reverse=True)
    print(host_list_data)
    set_workbook(host_list_data)

在这里插入图片描述

Redis实例资源

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/4/11 17:17
# @Author  : 南宫乘风
# @Email   : 1794748404@qq.com
# @File    : ecs_monitor.py
# @Software: PyCharm

# 产品排列表 https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_ecs_dashboard/ecs?spm=a2c4g.163515.0.0.27c776abvQGocz
# 获取所有机器 https://next.api.aliyun.com/api/Cms/2019-01-01/DescribeMonitoringAgentHosts?params={}&tab=DEBUG
# 获取所有redsi  https://next.api.aliyun.com/api/R-kvstore/2015-01-01/DescribeInstancesOverview?spm=a2c4g.473769.0.i0&lang=PYTHON&params={%22RegionId%22:%22cn-shenzhen%22}&tab=DEBUG
import json
import sys

from typing import List

from alibabacloud_cms20190101.client import Client as Cms20190101Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_cms20190101 import models as cms_20190101_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
            access_key_id: str,
            access_key_secret: str,
    ) -> Cms20190101Client:
        """
        使用AK&SK初始化账号Client
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            # 必填，您的 AccessKey ID,
            access_key_id=access_key_id,
            # 必填，您的 AccessKey Secret,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        # 访问的域名
        config.endpoint = f'metrics.ap-southeast-1.aliyuncs.com'
        return Cms20190101Client(config)

    @staticmethod
    def main(parameter):
        # 工程代码泄露可能会导致AccessKey泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html
        client = Sample.create_client('xxxx', 'xxx')
        describe_metric_top_request = cms_20190101_models.DescribeMetricTopRequest(
            period='2592000',
            namespace='acs_kvstore',
            metric_name=parameter,
            orderby='Average',
            start_time='2023-03-12 00:00:00',
            end_time='2023-04-11 00:00:00',
            length='100',
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            data = client.describe_metric_top_with_options(describe_metric_top_request, runtime)
            return data
        except Exception as error:
            # 如有需要，请打印 error
            UtilClient.assert_as_string(error.message)


def get_host():
    global host_list
    # 打开 host.json 文件
    with open('redis.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        # 读取文件中的 JSON 数据
        data = json.load(f)
    # 输出读取到的数据
    print(data)
    host_list = data['body']["Instances"]

    host_list = [{k: v for k, v in d.items() if
                  k not in ('ArchitectureType', 'EngineVersion', 'EndTime', 'ResourceGroupId', 'ZoneId', 'CreateTime',
                            'VSwitchId', 'InstanceClass', 'ConnectionDomain', 'VpcId', 'ChargeType', 'NetworkType',
                            'InstanceStatus', 'RegionId', 'InstanceType', 'SecondaryZoneId')}
                 for d in
                 host_list]
    return host_list


def ecs_dashboard(parameter):
    data_ecs = Sample.main(parameter)
    response_dict = data_ecs.body.to_map()
    data_Datapoints = json.loads(response_dict["Datapoints"])
    return data_Datapoints


def set_workbook(host_list_data):
    data = {
        'Capacity': 256,
        'InstanceId': 'r-xxxxx',
        'InstanceName': '大数据',
        'PrivateIp': 'xxxxxxxx',
        'Memory_Average': 15.719
    }

    # 新建一个 Workbook 对象
    wb = Workbook()

    # 获取第一个 sheet
    ws = wb.active

    # 获取最大行数
    max_row = ws.max_row

    # 设置表头
    headers = list(data.keys())
    for i, header in enumerate(headers, start=1):
        ws.cell(row=1, column=i).value = header

    # 写入数据
    for row_data in host_list_data:
        # 写入数据
        max_row += 1
        for i, header in enumerate(row_data.keys(), start=1):
            column_letter = get_column_letter(i)
            cell_address = '{}{}'.format(column_letter, max_row)
            ws[cell_address] = row_data[header]

    # 保存文件
    wb.save('Redis_服务器资源.xlsx')


if __name__ == '__main__':
    host_list_data = get_host()

    redis_monitor_list_Memory = ecs_dashboard("StandardMemoryUsage")

    # 匹配CPU
    # 遍历 list2，匹配 instanceId 并添加 Average 值到 list1 的对应字典中
    for d2 in redis_monitor_list_Memory:
        for d1 in host_list_data:
            if d1['InstanceId'] == d2['instanceId']:
                d1['Memory_Average'] = d2['Average']

    # # 输出更新后的 list1
    lst_sorted = sorted(host_list_data, key=lambda x: x['Memory_Average'], reverse=True)
    print(host_list_data)
    set_workbook(lst_sorted)

在这里插入图片描述

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文章目录一、什么是进程1.进程概念2.进程描述 – PCB3.task_struct内容分类二、进程的基本操作1.查看进程2.结束进程3.通过系统调用获取进程标示符4.通过系统调用创建子进程(fork)三、进程状态1.普遍的操作系统状态2.Linux操作系统状态四、两种特殊的进程1.僵尸进程2.孤儿进程五…
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sql语法：事务的”那些事“

sql语法：事务的”那些事“

Mysql版本：8.0.26 可视化客户端：sql yog 目录前言一、事务是什么？二、事务的特点三、如何提交事务和回滚事务?3.1 手动提交3.2 自动提交模式下开启事务3.3 注意事项四、事务的隔离级别4.1 模拟事务安全问题4.1.1 脏读问题模拟如下&#xff1…
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11.Java面向对象----多态

11.Java面向对象----多态

Java面向对象—多态 面向对象简称 OO（Object Oriented），20 世纪 80 年代以后，有了面向对象分析（OOA）、 面向对象设计（OOD）、面向对象程序设计（OOP）等新的系统…
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Nacos介绍与安装

Nacos介绍与安装

文章目录一、什么是Nacos(摘抄自官网介绍)二、Nacos安装2.1 下载安装包2.2 解压2.3 配置端口2.4.启动2.5.访问一、什么是Nacos(摘抄自官网介绍) Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service的首字母简称，一个更易于构建云原生应用的动态服务发…
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【模型复现】densenet，增加残差结构连接，复用特征图的角度降低了计算量还提升了精度，transition_block压缩特征图

【模型复现】densenet，增加残差结构连接，复用特征图的角度降低了计算量还提升了精度，transition_block压缩特征图

相比ResNet，DenseNet[1608.06993] Densely Connected Convolutional Networks (arxiv.org)提出了一个更激进的密集连接机制：即互相连接所有的层，具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。下图为DenseNet的密集连接机制。可以…
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聚观早报|Uber分拆旗下网约车服务； 字节跳动首度超越腾讯和阿里

聚观早报|Uber分拆旗下网约车服务； 字节跳动首度超越腾讯和阿里

今日要闻：Uber分拆旗下网约车服务Careem；字节跳动首度超越腾讯和阿里；搜狗追上GPT-4需要3年左右；苹果首款头戴装置将延至6月量产；全面注册制新规今起正式落地Uber分拆旗下网约车服务Careem Uber 旗下网约车服务 Careem…
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【CSS】绝对定位元素设置 水平 / 垂直 居中 ( 绝对定位元素居中设置 - 先偏移 50% 再回退子元素一半尺寸 | 绝对定位居中设置 )

【CSS】绝对定位元素设置 水平 / 垂直 居中 ( 绝对定位元素居中设置 - 先偏移 50% 再回退子元素一半尺寸 | 绝对定位居中设置 )

文章目录一、问题提出二、绝对定位 居中设置1、设置固定尺寸2、先偏移50%再回退固定值三、绝对定位元素 水平 / 垂直 居中一、问题提出 绝对定位 不能通过 设置 margin: auto; 样式的方式 , 设置盒子模型水平居中 ; 相对定位 的 盒子模型 , 并没有脱离标准流限制 , 仍然可以使…
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notion插件：为你的工作流带来新生

notion插件：为你的工作流带来新生

在本文中，我们将介绍Notion的几款有助于提高生产力的插件。这些插件将加强Notion的功能，并为你的工作流程带来更多的便利。 我们特地为你准备了这本漫游指南：收录各种工具、信息和资源，携你共同探索浩瀚美丽的互联网海洋。 snackt…
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23种设计模式-抽象工厂模式

23种设计模式-抽象工厂模式

抽象工厂模式 抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。 在抽象工厂模式中，接口是负责创…
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数据结构与算法六 树

数据结构与算法六 树

一 二叉树入门 之前我们实现的符号表中，不难看出，符号表的增删查操作，随着元素个数N的增多，其耗时也是线性增多的，时间复杂度都是O(n),为了提高运算效率，接下来我们学习树这种数据结构。 1.1 树的基本定义…
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流程引擎基础知识

流程引擎基础知识

流程引擎基础知识流程部署流程取消部署流程发起流程取回流程作废流程委托流程流转常用流程表介绍备注流程部署 1.后台直接导入bpmn /**流程部署源代码*/public void deploy() {ProcessEngine processEngine ProcessEngines.getDefaultProcessEngine();RepositoryService repo…
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