Wetter RESTe (Teil 1) oder Wetter Daten via REST API in vROps 6

Den Import von Fremddaten mit dem HttpPostAdapter hatten wir uns für die Version 5.x von vRealize Operations Manger am Beispiel von Wetter Daten angesehen. Wie in einigen der letzten Artikeln erwähnt, existiert seit der Version 6 eine REST API. Heute wollen wir uns die REST API nochmals ansehen und hierbei zeigen, wie aus Python die REST API mit dem von der API mitgelieferten Python Client genutzt werden kann.

Wie erwähnt ist der Einstieg für die REST API in vRealize Operations die URL

https://VROPS/suite-api  _{VROPS mit der IP Adresse oder dem Host Namen der vROps Instanz ersetzten.}

Nach der Eingabe der URL erscheint die folgende Seite.  Am Ende findet sich der Verweis auf den Python Client.

Diesen können wir nun aus dem Web Browser durch anwählen des mit “Click” hervorgehobenen Links herunterladen. Via Kommandozeile und Tools wie wget/curl etc. einfach die URL  https://VROPS/suite-api/docs/bindings/python/vcops-python.zip  verwenden.

Das Archiv im zip Format am besten in ein eigenes Verzeichnis verschieben und entpacken. Z.B. vrops-python

Aktuell unterstützt der Python Client die Python Version 2.6 & 2.7.
Zur Installation einfach wie angegeben  python setup.py install aufrufen.

Die Installation erfolgt automatisch an die richtigen Stellen und sollte bei Erfolg mit den obigen Zeilen enden.
Soweit haben wir nun die Voraussetzungen geschaffen mit dem Python Client in Python zu arbeiten. Hier schonmal erwähnt, der Python Client wird mit dem Namen nagini in die Scripte eingebunden und referenziert.

Weitere Voraussetzungen:

• Wetter Daten – Diese beziehen wir wie in unserem HttpPost Beispiel von openweathermap.org und nutzen die API.
  Via  api.openweathermap.org/data/2.5/find?q=London&units=metric erhalten wir die Daten im JSON Format
  für die Stadt London mit metrischen Daten (also Celsius …). Also für andere Städte einfach den Stadtnamen austauschen.
• Argument parsing – Alles wird innerhalb einer vROps TestVM durchgeführt. Python 2.6 ist hier nur vorhanden und um keine weitere Software zu installieren für das parsen von Argumenten wird das Python Script simple_argparse.py verwendet. Ab Python 2.7 ist sicher argparse als Standardbibliothek vorzuziehen, soll aber für unsere Zwecke erstmal ausreichen.

Im folgenden einige Erklärungen zu den wichtigsten Teilen des Scripts, im speziellen zu der Verwendung des Python Clients nagini für die Nutzung der REST API wie eingangs erwähnt.

• Zeile 12 – Import des Python Clients für die Verwendung in unserem Skript
• Zeile 16 – Import des oben erwähnten Scripts simple_argparse.py für das Parsing der Kommandozeilen Argumente
• die anderen Imports sind für weitere Funktionen die genutzt werden notwendig

• Zeile 129 – In der Variablen cities findet sich die Liste der Städte, deren Wetterdaten ausgelesen werden.  Weitere/andere einfach einfügen/ersetzen.
• Zeile 132 – Hier findet der Verbindungsaufbau zu dem vRealize Operations Manager System statt. Der vorher installierte Python Client “nagini” wird hierbei genutzt. URL, Benutzername & Passwort für die Authentifizierung werden als Argument im Aufruf an das Skript übergeben und entsprechend verwendet. Der Handler n aus dem Verbindungsaufbau wird für spätere Aufrufe verwendet. Die Aufrufe erfolgen dann in der Form n.Funktion()
• Zeile 138 – Kleine eigene Funktion zwecks besserer Lesbarkeit. In dieser wird nachgesehen, ob die Stadt schon in vROps vorhanden ist und wenn nicht entsprechend angelegt.
• Zeile 139 – Wetter Daten für die entsprechende Stadt werden ermittelt
• Zeile 141 – Die Wetter Daten werden dem entsprechenden Stadt Objekt (resID aus 138) angehängt

 

Die in Zeile 138 verwendete Funktion findCreateResource hier noch etwas mehr beleuchtet.

• Zeile 80 – Zuerst suchen wir nach der Stadt ob diese schon im vROps vorhanden ist. Der resourceKind spezifiziert hierbei die Art der Resource mit diese angelegt wurde. Als in unserem Fall “City”.
• Zeile 83 – Falls die Stadt (die Resource vom Typ “City” und dem entsprechenden Namen resource) nicht gefunden wurde, dann legen wir hier die Resource an. Der Aufbau des Arguments zur Resource Beschreibung (resDto) entspricht hierbei dem, der in der REST API für createResourceUsingAdapterKind zu finden ist.

 

 

Hier noch ein Auszug aus der REST API zu dem createResourceUsingAdapterKind Aufruf.

 

Die Funktion addStats aus Zeile 140 hier im Detail:

• Zeile 90 – Als Aufrufargument wird die Resource ID (resID) und alle anzuhängenden Daten übergeben
• Zeile 92-98 – Hier wird die Struktur für den Aufruf zusammengestellt. Der Aufbau der Struktur kann entsprechend der REST API Dokumentation für addStats nachgelesen werden.
• Zeile 100 – Hiermit wird jeweils eine Metrik und deren Wert(e) – in unserem Fall nur Wert – übertragen

 

Bleibt noch die Frage: Welche der REST API Funktion sind über der Python Client nagini nutzbar?

Dazu nutzen wir Informationen aus dem extrahierten zip Verzeichnis der Python Clients vom Anfang des Beitrages. Hier findet sich ein Unterverzeichnis nagini mit den beiden Dateien nagini.py und methods.json. Die Funktion für den Verbindungsaufbau nagini() ist in nagini.py enthalten und dort findet sich auch die Information zu den Parametern des Aufrufs. Alle unterstützten/abgebildeten Funktionen der REST API lassen sich in methods.json finden. Bleibt anzumerken das die Namen der Funktionsaufrufe in Python nicht 1:1 dem Namen der REST API entsprechen. Durch eine Suche mit dem REST API Namen in methods.json lässt sich das aber leicht lösen.

Viel Spaß beim Testen

Wie wir ein eigenes Dashboard mit den Daten bauen beim nächsten Mal.

Und hier das komplette Script. simple_arparse.py aus den Voraussetzung nicht vergessen.

Download (ZIP, Unknown)