docker --version

Docker version 28.1.1, build 4eba377

ZABBIX_WEB_NGINX_HTTP_PORT=8080

docker compose -f docker-compose_v3_alpine_mysql_latest.yaml up -d

[+] Running 5/5
 ? Network zabbix-docker_default Created 0.1s 
 ? Container zabbix-docker-mysql-1 Started 2.5s 
 ? Container zabbix-docker-zabbix-server-1 Started 1.1s 
 ? Container zabbix-docker-zabbix-web-1 Started 1.2s 
 ? Container zabbix-docker-zabbix-agent-1 Started 1.1s

http://localhost:8080

docker inspect -f \
 '{{range $net,$cfg := .NetworkSettings.Networks}}{{printf "%s → %s\n" $net $cfg.IPAddress}}{{end}}' \
 zabbix-docker-743-zabbix-server-1

zabbix-docker-743_backend → 172.16.239.3
 zabbix-docker-743_database → 172.18.0.3
 zabbix-docker-743_frontend → 172.16.238.2
 zabbix-docker-743_tools_frontend → 172.16.240.2

docker pull zabbix/zabbix-agent

Using default tag: latest
 latest: Pulling from zabbix/zabbix-agent
 864bc305c662: Pull complete 
 d0d6eeb62c3f: Pull complete 
 99888e073bcb: Pull complete 
 15ab7c0ba17b: Pull complete 
 e4df0cda2793: Pull complete 
 4f4fb700ef54: Pull complete 
 Digest: sha256:e0fc7757c9eed70ac907fe9609c0b6e9a11d5f20a5730d6c9867e606ebdd60e6
 Status: Downloaded newer image for zabbix/zabbix-agent:latest
 docker.io/zabbix/zabbix-agent:latest

docker run -dit \
 --name zabbix-agent \
 --network zabbix-docker-743_backend \
 -p 10050:10050 \
 -e ZBX_HOSTNAME="Zabbix server" \
 -e ZBX_SERVER_HOST="172.16.239.3" \
 -e ZBX_SERVER_PORT="10051" \
 zabbix/zabbix-agent:latest

docker inspect -f '{{range $net,$cfg := .NetworkSettings.Networks}}{{printf "%s → %s\n" $net $cfg.IPAddress}}{{end}}' zabbix-agent

zabbix-docker-743_backend → 172.16.239.4

docker ps

docker exec -it zabbix-docker-743-zabbix-server-1 /bin/sh

ls -ld /usr/lib/zabbix/alertscripts

#!/bin/bash
 echo "hello deepseek"

# 進入宿主機腳本目錄的父目錄
 cd ~/docker

 # 給目錄設(shè)置可執(zhí)行權(quán)限（允許進入目錄）
 chmod 755 zabbix-scripts

 # 給目錄內(nèi)的腳本文件設(shè)置可執(zhí)行權(quán)限
 chmod +x zabbix-scripts/*.sh

zabbix-server:
 extends:
 file: compose_zabbix_components.yaml
 service: server-mysql
 image: "${ZABBIX_SERVER_MYSQL_IMAGE}:${ZABBIX_ALPINE_IMAGE_TAG}${ZABBIX_IMAGE_TAG_POSTFIX}"
 volumes:
 - /etc/timezone:/etc/timezone:ro
 - ~/docker/zabbix-scripts:/usr/lib/zabbix/alertscripts
 depends_on:
 server-db-init:
 condition: service_completed_successfully
 labels:
 com.zabbix.os: "${ALPINE_OS_TAG}"

- ~/docker/zabbix-scripts:/usr/lib/zabbix/alertscripts

# 先停止并移除當(dāng)前運行的容器（不會刪除數(shù)據(jù)卷和鏡像）
 docker compose -f docker-compose_v3_alpine_mysql_latest.yaml down

 # 重新創(chuàng)建并啟動容器（會應(yīng)用新的volumes配置）
 docker compose -f docker-compose_v3_alpine_mysql_latest.yaml up -d

docker exec -it zabbix-docker-743-zabbix-server-1 /bin/sh
 cd /usr/lib/zabbix/alertscripts
 ./deepseek.sh

#!/bin/bash

 # 獲取當(dāng)前腳本所在目錄的絕對路徑
 SCRIPT_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" &>/dev/null && pwd)

 # 獲取當(dāng)前時間（格式：年-月-日 時:分:秒）
 CURRENT_TIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")

 # 在腳本同目錄創(chuàng)建test.txt并寫入內(nèi)容（包含時間戳）
 echo "[$CURRENT_TIME] hello deepseek" > "$SCRIPT_DIR/test.txt"

 # 可選：如果希望保留歷史記錄（而非覆蓋），用 >> 追加模式
 # echo "[$CURRENT_TIME] hello deepseek" >> "$SCRIPT_DIR/test.txt"

/usr/lib/zabbix/alertscripts

docker exec -it --user root zabbix-docker-743-zabbix-server-1 /bin/sh

apk update
 apk add stress-ng

stress-ng -c 4 -t 30s

cat /usr/lib/zabbix/alertscripts/test.txt

[2025-08-06 16:25:24] hello deepseek

apk update
 apk add --no-cache python3 py3-pip
 python3 --version 
 pip3 --version

/var/lib/zabbix # python3 --version
 Python 3.12.11
 /var/lib/zabbix # pip3 --version 
 pip 25.1.1 from /usr/lib/python3.12/site-packages/pip (python 3.12)

# 1. 安裝虛擬環(huán)境工具（Alpine 中需手動安裝）
 apk add --no-cache python3-venv

 # 2. 創(chuàng)建虛擬環(huán)境（路徑可自定義，例如 /var/lib/zabbix/venv）
 python3 -m venv /var/lib/zabbix/venv

 # 3. 激活虛擬環(huán)境
 source /var/lib/zabbix/venv/bin/activate

 # 4. 在虛擬環(huán)境中安裝 openai（此時 pip 指向虛擬環(huán)境，無權(quán)限問題）
 pip install openai

 # 5. 驗證安裝（激活狀態(tài)下）
 python -c "import openai; print('安裝成功')" # 無報錯即成功

 # 6. 退出虛擬環(huán)境（后續(xù)調(diào)用腳本時需先激活）
 deactivate

DEEPSEEK_API_KEY=sk-aec0ed226aXXXX5ffd89ff

source /var/lib/zabbix/venv/bin/activate
 pip install python-dotenv

apk add curl
 curl -v https://api.deepseek.com/v1

import os
 import sys
 import datetime
 from openai import OpenAI
 from dotenv import load_dotenv # 新增：導(dǎo)入dotenv庫

 load_dotenv() # 默認讀取當(dāng)前目錄的.env文件，若路徑不同可指定：load_dotenv("/path/to/.env")

 def generate_alert_report():
 # 定義錯誤日志文件路徑（與腳本同目錄）
 script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 獲取當(dāng)前腳本所在目錄（絕對路徑）
 error_log = os.path.join(script_dir, "error.log") # 錯誤日志放在腳本目錄
 
 # 接收從Shell腳本傳遞的參數(shù)
 if len(sys.argv) != 7:
 error_msg = "錯誤：參數(shù)數(shù)量不正確，需要6個參數(shù)（cpu_util, host_name, item_key, host_ip, event_time, trigger_name）"
 with open(error_log, "a", encoding="utf-8") as f:
 f.write(f"[{datetime.datetime.now()}] {error_msg}\n")
 return error_msg
 
 # 解析參數(shù)
 cpu_util = sys.argv[1] # CPU利用率值
 host_name = sys.argv[2] # 主機名稱
 item_key = sys.argv[3] # 監(jiān)控項鍵值
 host_ip = sys.argv[4] # 主機IP
 event_time = sys.argv[5] # 告警時間
 trigger_name = sys.argv[6] # 觸發(fā)器名稱

 try:
 # 檢查API密鑰是否存在
 if not os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY"):
 error_msg = "錯誤：未設(shè)置DEEPSEEK_API_KEY環(huán)境變量"
 with open(error_log, "a", encoding="utf-8") as f:
 f.write(f"[{datetime.datetime.now()}] {error_msg}\n")
 return error_msg

 # 初始化OpenAI客戶端（DeepSeek兼容OpenAI SDK）
 client = OpenAI(
 api_key=os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY"),
 base_url="https://api.deepseek.com/v1"
 )

 # 構(gòu)建系統(tǒng)提示詞（定義AI的角色和報告要求）
 system_prompt = """
 你是一名資深運維工程師，擅長分析服務(wù)器性能告警并生成專業(yè)報告。
 請根據(jù)提供的CPU告警信息，生成一份結(jié)構(gòu)化的告警分析報告，包含以下內(nèi)容：
 1. 告警基本信息（主機、IP、時間、觸發(fā)條件）
 2. 可能的原因分析（基于CPU利用率和監(jiān)控項）
 3. 建議的處理步驟（分點說明，清晰具體）
 4. 預(yù)防措施（如何避免類似問題再次發(fā)生）
 
 報告風(fēng)格要專業(yè)、簡潔，重點突出，便于運維人員快速理解和處理。
 """

 # 構(gòu)建用戶提示詞（傳遞具體參數(shù)）
 user_prompt = f"""
 服務(wù)器告警信息如下：
 - 主機名稱：{host_name}
 - 主機IP：{host_ip}
 - 告警時間：{event_time}
 - 觸發(fā)條件：{trigger_name}
 - 當(dāng)前CPU利用率：{cpu_util}%
 - 監(jiān)控項鍵值：{item_key}
 
 請基于以上信息生成告警分析報告。
 """

 # 調(diào)用DeepSeek模型
 response = client.chat.completions.create(
 model="deepseek-chat",
 messages=[
 {"role": "system", "content": system_prompt},
 {"role": "user", "content": user_prompt}
 ],
 stream=False,
 max_tokens=1000
 )

 # 獲取模型返回的報告內(nèi)容
 report_content = response.choices[0].message.content

 # 生成報告文件名（包含主機名和時間戳）
 timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
 clean_host_name = host_name.replace(" ", "_") # 處理主機名中的空格
 report_filename = os.path.join(script_dir, f"alert_report_{clean_host_name}_{timestamp}.txt") # 關(guān)鍵：用script_dir指定路徑
 
 # 將報告寫入文件
 with open(report_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
 f.write(f"=== 服務(wù)器CPU告警分析報告 ===\n")
 f.write(f"生成時間：{datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n")
 f.write(report_content)
 
 return f"告警報告生成成功：{report_filename}"

 except Exception as e:
 # 捕獲所有異常并寫入錯誤日志
 error_msg = f"生成報告失?。簕str(e)}"
 with open(error_log, "a", encoding="utf-8") as f:
 f.write(f"[{datetime.datetime.now()}] {error_msg}\n")
 return error_msg

 if __name__ == "__main__":
 result = generate_alert_report()
 print(result) # 輸出結(jié)果給Shell腳本

#!/bin/bash

 # 獲取腳本目錄和日志文件
 SCRIPT_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" &>/dev/null && pwd)
 LOG_FILE="$SCRIPT_DIR/cpu_multi_params_log.log"

 # 接收多個參數(shù)（按Zabbix配置的順序?qū)?yīng)）
 cpu_util="$1" # 參數(shù)1：CPU利用率值
 host_name="$2" # 參數(shù)2：主機名稱
 item_key="$3" # 參數(shù)3：監(jiān)控項鍵值
 host_ip="$4" # 參數(shù)4：主機IP
 event_time="$5" # 參數(shù)5：告警時間
 trigger_name="$6" # 參數(shù)6：觸發(fā)器名稱

 # 記錄所有參數(shù)到日志
 {
 echo "========================================="
 echo "日志生成時間: $(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")"
 echo "1. CPU利用率值: $cpu_util" 
 echo "2. 主機名稱: $host_name"
 echo "3. 監(jiān)控項鍵值: $item_key"
 echo "4. 主機IP地址: $host_ip"
 echo "5. 告警觸發(fā)時間: $event_time"
 echo "6. 觸發(fā)器名稱: $trigger_name"
 echo ""
 } >> "$LOG_FILE"

 # 簡單驗證（確保核心參數(shù)不為空）
 if [ -z "$cpu_util" ] || [ -z "$host_name" ]; then
 echo "[$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")] 錯誤：核心參數(shù)缺失（CPU值或主機名）" >> "$LOG_FILE"
 exit 1
 fi

 echo "[$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")] 多參數(shù)接收成功" >> "$LOG_FILE"

 # 調(diào)用deepseek.py并傳遞6個參數(shù)
 PY_SCRIPT="$SCRIPT_DIR/deepseek.py"
 if [ -f "$PY_SCRIPT" ]; then
 echo "[$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")] 開始調(diào)用Python腳本生成報告" >> "$LOG_FILE"
 # 執(zhí)行Python腳本并捕獲輸出結(jié)果
 python_result=$(
 source /var/lib/zabbix/venv/bin/activate && \ # 激活虛擬環(huán)境
 python3 "$PY_SCRIPT" "$cpu_util" "$host_name" "$item_key" "$host_ip" "$event_time" "$trigger_name" 2>&1
 )
 # 將Python腳本的執(zhí)行結(jié)果寫入日志
 echo "[$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")] Python腳本執(zhí)行結(jié)果: $python_result" >> "$LOG_FILE"
 else
 echo "[$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")] 錯誤：未找到Python腳本 $PY_SCRIPT" >> "$LOG_FILE"
 exit 1
 fi

python_result=$(
 source /var/lib/zabbix/venv/bin/activate && \ # 激活虛擬環(huán)境
 python3 "$PY_SCRIPT" "$cpu_util" "$host_name" "$item_key" "$host_ip" "$event_time" "$trigger_name" 2>&1
 )

stress-ng -c 4 -t 30s

日志生成時間: 2025-08-07 16:32:15
 1. CPU利用率值: 3.5 %
 2. 主機名稱: Zabbix server
 3. 監(jiān)控項鍵值: system.cpu.util
 4. 主機IP地址: 172.16.239.4
 5. 告警觸發(fā)時間: 16:31:24
 6. 觸發(fā)器名稱: CPU使用率超過3%

 [2025-08-07 16:32:15] 多參數(shù)接收成功
 [2025-08-07 16:32:15] 開始調(diào)用Python腳本生成報告
 [2025-08-07 16:32:54] Python腳本執(zhí)行結(jié)果: 告警報告生成成功：/usr/lib/zabbix/alertscripts/alert_report_Zabbix_server_20250807_163254.txt

/usr/lib/zabbix/alertscripts/alert_report_Zabbix_server_20250807_163254.txt

=== 服務(wù)器CPU告警分析報告 ===
生成時間：2025-08-07 16:32:54

# CPU告警分析報告

## 1. 告警基本信息
| 項目 | 詳情 |
|------|------|
| 主機名稱 | Zabbix server |
| 主機IP | 172.16.239.4 |
| 告警時間 | 16:31:24 |
| 觸發(fā)條件 | CPU使用率 > 3% |
| 當(dāng)前CPU利用率 | 3.5% |
| 監(jiān)控項鍵值 | system.cpu.util |

## 2. 可能的原因分析
1. **監(jiān)控閾值設(shè)置過低**：3%的CPU利用率閾值對于生產(chǎn)環(huán)境服務(wù)器來說過于敏感
2. **Zabbix自身監(jiān)控活動**：作為監(jiān)控服務(wù)器，Zabbix自身的數(shù)據(jù)收集和處理可能導(dǎo)致短暫的CPU使用率波動
3. **后臺維護任務(wù)**：可能正在執(zhí)行計劃任務(wù)、日志輪轉(zhuǎn)或數(shù)據(jù)庫維護等常規(guī)操作
4. **網(wǎng)絡(luò)活動增加**：客戶端數(shù)據(jù)上報量臨時增加導(dǎo)致處理負載上升

## 3. 建議的處理步驟
1. **確認當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)**：
   - 執(zhí)行`top`或`htop`命令查看實時進程占用情況
   - 檢查`uptime`命令輸出的系統(tǒng)負載平均值
   - 使用`ps aux --sort=-%cpu | head -10`查看CPU占用最高的進程

2. **調(diào)整監(jiān)控閾值**：
   - 建議將CPU告警閾值調(diào)整為更合理的水平（如80%）
   - 對于Zabbix服務(wù)器，可考慮設(shè)置多級告警（警告/嚴重）

3. **檢查Zabbix服務(wù)狀態(tài)**：
   - 查看Zabbix server日志：`tail -f /var/log/zabbix/zabbix_server.log`
   - 確認是否有異常的任務(wù)堆積或數(shù)據(jù)庫查詢問題

## 4. 預(yù)防措施
1. **優(yōu)化監(jiān)控配置**：
   - 根據(jù)服務(wù)器角色和基準性能調(diào)整告警閾值
   - 對監(jiān)控項設(shè)置合理的聚合時間（如5分鐘平均值）

2. **性能基線建立**：
   - 記錄服務(wù)器在不同時段的正常性能指標(biāo)作為基準
   - 設(shè)置基于基線的動態(tài)告警閾值

3. **資源分配優(yōu)化**：
   - 確保Zabbix服務(wù)器有足夠的CPU資源
   - 考慮將數(shù)據(jù)庫與Zabbix服務(wù)分離部署

4. **定期維護**：
   - 定期清理Zabbix歷史數(shù)據(jù)
   - 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫表和索引

5. **告警分級**：
   - 設(shè)置多級告警策略（信息/警告/嚴重）
   - 對非關(guān)鍵告警配置不同的通知渠道

**備注**：當(dāng)前3.5%的CPU使用率屬于極低負載，建議優(yōu)先調(diào)整監(jiān)控策略而非進行系統(tǒng)優(yōu)化。