Ceilometer项目的初衷是作为Openstack的计费系统。众所周知，计费系统在云计算系统特别是公有云中起着重要的作用。这也意味着Ceilometer项目是Openstack走向成熟商业产品的标志。但可能是因为当时的核心开发人员对计费也没有想得特别清楚，以至于现在的Ceilometer更像是一个监控系统，而且是一个性能比较慢的监控系统。不过这也给了很多开发人员展示拳脚的机会。
Ceilometer的概念
1. Meters(计量)，可以简单理解为需要被计量、监控的事物，比如用户比较关心的虚拟机的cpu使用率、内存使用率以及镜像的大小等。 它的结构如下：
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(255) | NO | MUL | NULL | |
| type | varchar(255) | YES | | NULL | |
| unit | varchar(255) | YES | | NULL | |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
包括名字、类型和单位，其中类型又分为以下三种：
1）cumulative：表示递增的数据
3） gauge：表示值的变化没有规律
2. Resources(资源)，表示Openstack中的资源包括：images、volumes、instances等。它的结构如下：
+-------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| internal_id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| resource_id | varchar(255) | YES | MUL | NULL | |
| user_id | varchar(255) | YES | | NULL | |
| project_id | varchar(255) | YES | | NULL | |
| source_id | varchar(255) | YES | | NULL | |
| resource_metadata | text | YES | | NULL | |
| metadata_hash | varchar(32) | YES | | NULL | |
+-------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
其中resource_metadata表示资源的详细信息，比如如果是一个镜像资源则会包含该镜像的名字、状态、格式等信息。
metadata_hash表示resource_metadata的hash值，主要是为了提高查询的效率。
3. Samples(样本)， 主要代表被计量的事物在具体某一个时刻的值(datapoints)。它的结构如下：
+-------------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| volume | double | YES | | NULL | |
| message_signature | varchar(1000) | YES | | NULL | |
| message_id | varchar(1000) | YES | | NULL | |
| timestamp | decimal(20,6) | YES | MUL | NULL | |
| recorded_at | decimal(20,6) | YES | | NULL | |
| meter_id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| resource_id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
+-------------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
其中volume为sample的值。
4. Statistics(统计), sample表示在一个时间点的值，而statistics表示在某一段时间范围内的聚合值，目前Ceilometer提供了类似于数据库中的聚合函数： count、max、min、avg、sum。
statistics中duration和period的概念比较容易混淆，其中duration表示统计的总体时间范围，而period又可以把duration分成更小的时间片进行聚合。
lan@lan-pc:~$ ceilometer statistics -m image -p 10
+--------+---------------------+---------------------+-----+-----+-----+-----+-------+----------+---------------------+---------------------+
| Period | Period Start | Period End | Max | Min | Avg | Sum | Count | Duration | Duration Start | Duration End |
+--------+---------------------+---------------------+-----+-----+-----+-----+-------+----------+---------------------+---------------------+
| 10 | 2015-01-18T07:44:48 | 2015-01-18T07:44:58 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 4.0 | 4 | 0.0 | 2015-01-18T07:44:48 | 2015-01-18T07:44:48 |
| 10 | 2015-01-18T07:54:48 | 2015-01-18T07:54:58 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 4.0 | 4 | 0.0 | 2015-01-18T07:54:48 | 2015-01-18T07:54:48 |
| 10 | 2015-01-18T08:04:48 | 2015-01-18T08:04:58 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 4.0 | 4 | 0.0 | 2015-01-18T08:04:48 | 2015-01-18T08:04:48 |
| 10 | 2015-01-18T08:14:48 | 2015-01-18T08:14:58 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 4.0 | 4 | 0.0 | 2015-01-18T08:14:48 | 2015-01-18T08:14:48 |
| 10 | 2015-01-18T08:24:48 | 2015-01-18T08:24:58 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 4.0 | 4 | 0.0 | 2015-01-18T08:24:48 | 2015-01-18T08:24:48 |
| 10 | 2015-01-18T08:34:48 | 2015-01-18T08:34:58 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 4.0 | 4 | 0.0 | 2015-01-18T08:34:48 | 2015-01-18T08:34:48 |
+--------+---------------------+---------------------+-----+-----+-----+-----+-------+----------+---------------------+---------------------+
每次进行统计时都会进行所有的聚合运算，但由于ceilometer采用了map-reduce模型来计算这些值，所以也不容易产生多余的比较。
5. Pipeline(传递途径)， 通常称为管道。因为ceilometer获取的数据中，有些可能是比较初始的数据，需要经过一些转换才能成为用户能够理解的数据。所以就有了pipeline的概念，pipeline定义了一个计量数据在发送出去之间经历的一系列变化。
常用的转换(transformers)有以下三种：
1). unit_conversion: 单位转换，传入一个scale值。
2). rate_of_change: 将当前值和前一个值比较并除以时间差：
volume_delta = (s.volume - prev_volume
if (prev_volume <= s.volume or
s.type != sample.TYPE_CUMULATIVE)
else s.volume)
rate_of_change = ((1.0 * volume_delta / time_delta)
if time_delta else 0.0)
如果sample的类型不是cumulative，则volume_delta直接采用当前值 - 前一个值，这种情况允许负值。
如果sample的类型是cumulative，而且当前值 > 前一个值， 则取差， 如果当前值<前一个值，则将delta重置为当前值。
3). accumulator: 在传递出去之前能够收集多个sample数据。
4). aggregator: 聚合一段时间或者一个阀值内的sample。
当sample类型为cumulative时，返回最后一个sample值。
当sample类型为gauge时，返回所有sample的平均值。
5). arithmetic: 可以对多个meter进行算数运算:
- name: "arithmetic"
parameters:
target:
name: "memory_util"
unit: "%"
type: "gauge"
expr: "100 * $(memory.usage) / $(memory)"pipeline中还有一个很重要的概念publisher，Ceilometer没有强制将数据发送到MQ中，它可以将数据灵活的发送到其他监控系统或者文件中。当前存在的publisher有：
1）rpc: 将sample数据以rpc的方式发送到MQ中
2）notifier: 将sample数据以notifier的方式发送到MQ中
3）udp: 将sample数据以socket的方式发送到udp server中
4）direct: 将sample数据直接存到数据库中
5）file: 将sample数据存到文件中
ceilometer中提供的dispatcher功能和publisher有点类似，只不过publisher根据不同的meter可能不通，而ceilometer会采用唯一的dispatcher。当前存在的dispatcher有：
1）database: 将publisher过来的sample数据直接存入数据库中
2）file:将publisher过来的sample数据存入文件中
3）http: 将publisher过来的sample数据以http的形式发送出去
由于ceilometer的数据会逐步的增长，相应的查询性能也会越来越差，目前的dispatcher已经不能满足快速查询的需求。同时，针对ceilometer存储的关键数据中时间作为很重要的一个查询条件，ceilometer的开发大牛们为了提交查询效率，提出了一个新的dispatcher: Gnocchi. 它为Openstack提供了TDBaaS(Time Series Database as a service)服务。感兴趣的话可以看一下Julien Danjou的blog:
https://julien.danjou.info/blog/2014/openstack-ceilometer-the-gnocchi-experiment
6. Alarms(报警), 这为Openstack提供了面向用户的MaaS(Monitoring-as-a-service). 它使得Ceilometer可以监控数据转为为一些自动化的控制行为，在Openstack中最常用的场景是结合Heat autoscaling功能。Alarms体现为一个个规则，定义了当资源处于一种状态时需要触发某种行为。alarm的结构如下：
+---------------------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| alarm_id | varchar(255) | NO | PRI | NULL | |
| enabled | tinyint(1) | YES | | NULL | |
| name | text | YES | | NULL | |
| description | text | YES | | NULL | |
| user_id | varchar(255) | YES | MUL | NULL | |
| project_id | varchar(255) | YES | MUL | NULL | |
| state | varchar(255) | YES | | NULL | |
| ok_actions | text | YES | | NULL | |
| alarm_actions | text | YES | | NULL | |
| insufficient_data_actions | text | YES | | NULL | |
| type | varchar(50) | YES | | NULL | |
| rule | text | YES | | NULL | |
| timestamp | decimal(20,6) | YES | | NULL | |
| state_timestamp | decimal(20,6) | YES | | NULL | |
| repeat_actions | tinyint(1) | YES | | 0 | |
| time_constraints | text | YES | | NULL | |
+---------------------------+---------------+------+-----+---------+-------+其中rule表示alarm被触发的规则；evaluation_period表示需要触发规则的次数；
ok_actions表示当alarm进入ok状态需要触发的操作(webhooks)；相应的，alarm_actions和insufficient_data_action分别表示当alarm进入alarm和insufficient状态时需要触发的操作。
repeat_actions: 表示alarm是否需要重复触发动作。
lan@lan-pc:~/stack/devstack$ ceilometer alarm-list
+--------------------------------------+----------+-------------------+---------+------------+---------------------------------+------------------+
| Alarm ID | Name | State | Enabled | Continuous | Alarm condition | Time constraints |
+--------------------------------------+----------+-------------------+---------+------------+---------------------------------+------------------+
| fa2b4aac-f8c7-4ec6-9208-71dcd1b0f51f | cpu_high | insufficient data | True | False | cpu_util > 70.0 during 3 x 600s | None |
+--------------------------------------+----------+-------------------+---------+------------+---------------------------------+------------------+
7 Event(事件) , event表示Openstack中资源状态的变化，比如虚拟机的启动，镜像的删除等。event的结构如下：
+---------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| message_id | varchar(50) | YES | UNI | NULL | |
| event_type_id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| generated | decimal(20,6) | YES | MUL | NULL | |
+---------------+---------------+------+-----+---------+----------------+event_type表示事件的类型，由点来分隔，如“compute.instance.update” 表示虚拟机状态的改变。
message_id表示消息的唯一标识id
generated表示事件发生的时间
其中Event中还有Traits的概念，它是一些键值对，描述了这个事件的详情，同事trait还有类型，当前支持 strings、ints、floats和datetimes.
它的结构如下：
+---------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| t_string | varchar(255) | YES | MUL | NULL | |
| t_float | double | YES | MUL | NULL | |
| t_int | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| event_id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| trait_type_id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| t_datetime | decimal(20,6) | YES | MUL | NULL | |
+---------------+---------------+------+-----+---------+----------------+
