4.2 アイテムとデータタイプ ​

Zabbixにおけるデータ項目の定義と多様なデータ形式の処理方法

概要 ​

**アイテム（Items）**は、Zabbixにおいて収集する個々のデータ要素を定義するオブジェクトです。各アイテムは特定のメトリクス（CPU使用率、メモリ消費量、ログエントリなど）を表し、データタイプに応じて適切な処理と保存が行われます。

アイテムの基本構成要素 ​

要素説明例
名前人間が読める形式の項目名"CPU utilization"
キーシステム内で一意な識別子system.cpu.util[,idle]
タイプデータ収集方法Zabbix agent, SNMP, HTTP
値タイプデータの形式数値、文字列、ログ、テキスト
更新間隔データ収集頻度60s, 5m, 1h

数値データタイプ ​

数値（浮動小数点） ​

特徴と用途

  • 小数点を含む数値データ
  • パフォーマンス指標やパーセンテージに適用
  • 高精度の測定値に使用

設定例

ini
# CPU使用率監視
Name: CPU utilization
Type: Zabbix agent
Key: system.cpu.util[,idle]
Value type: Numeric (float)
Units: %
Update interval: 60s

# データ型変換
Formula: 100-{ITEM.VALUE}

実践的な使用例

ini
# メモリ使用率（パーセンテージ）
Name: Memory utilization
Key: vm.memory.util
Value type: Numeric (float)
Units: %
Preprocessing:
  - Type: Custom multiplier
  - Parameter: 0.01

# ディスク使用率（GB単位）
Name: Disk space usage
Key: vfs.fs.size[/,used]
Value type: Numeric (float)
Units: GB
Preprocessing:
  - Type: Custom multiplier
  - Parameter: 1.073741824e-9

数値（符号なし整数） ​

特徴と用途

  • 負の値を持たない整数
  • カウンター値やリソース量に使用
  • メモリ効率が良好

設定例

ini
# プロセス数
Name: Number of httpd processes
Type: Zabbix agent
Key: proc.num[httpd]
Value type: Numeric (unsigned)
Update interval: 300s

# ネットワーク送信バイト数
Name: Network interface bytes sent
Key: net.if.out[eth0]
Value type: Numeric (unsigned)
Units: B
Update interval: 60s

大容量データの扱い

ini
# ディスク使用量（バイト）
Name: Disk total space
Key: vfs.fs.size[/,total]
Value type: Numeric (unsigned)
Units: B
Description: Total disk space in bytes

# ネットワーク累積トラフィック
Name: Interface total bytes
Key: net.if.total[eth0]
Value type: Numeric (unsigned)
Units: B
Type: Calculated
Formula: last(net.if.in[eth0])+last(net.if.out[eth0])

文字列・テキストデータタイプ ​

文字列データ ​

特徴と用途

  • 短い文字データ（通常256文字以内）
  • システム情報やステータス値に使用
  • パターンマッチングに適用

設定例

ini
# システム名
Name: System name
Type: Zabbix agent
Key: system.uname
Value type: Character
Update interval: 86400s

# サービス状態
Name: HTTP service status
Type: HTTP agent
Key: web.service.status
Value type: Character
URL: https://api.example.com/status
Preprocessing:
  - Type: JSONPath
  - Parameter: $.status

値マッピングの活用

ini
# サービス状態の値マッピング
Value mapping: Service Status
Mappings:
  0 → Down
  1 → Up
  2 → Warning
  3 → Unknown

# トリガーでの活用
Trigger: Service is down
Expression: {host:service.status.last()}=0

テキストデータ ​

特徴と用途

  • 長い文字データ（65KB以内）
  • 設定ファイルや詳細情報の保存
  • ログデータの詳細内容

設定例

ini
# システム設定情報
Name: System configuration
Type: Zabbix agent
Key: system.config.dump
Value type: Text
Update interval: 3600s

# アプリケーション詳細状態
Name: Application detailed status
Type: HTTP agent
Key: app.status.detailed
Value type: Text
URL: https://api.example.com/status/detailed
Headers: Authorization: Bearer {$API_TOKEN}

構造化データの処理

ini
# JSON形式の設定取得
Name: Database configuration
Type: Database monitor
Key: db.config.json
Value type: Text
SQL query: SELECT JSON_OBJECT('host', @@hostname, 'version', @@version, 'uptime', @@uptime)

# XML形式の状態取得
Name: Service XML status
Type: HTTP agent
Key: service.xml.status
Value type: Text
URL: https://api.example.com/status.xml

ログデータ監視 ​

ログファイル監視の基礎 ​

基本設定

ini
# アクセスログ監視
Name: Apache access log
Type: Zabbix agent (active)
Key: log[/var/log/httpd/access_log]
Value type: Log
Update interval: 30s

# エラーログ監視
Name: Apache error log
Type: Zabbix agent (active)
Key: log[/var/log/httpd/error_log,"ERROR|FATAL"]
Value type: Log
Update interval: 30s

高度なログ監視設定 ​

ログローテーション対応

ini
# ログローテーション対応設定
Name: Application log monitoring
Key: logrt[/var/log/myapp*.log,"ERROR|WARN|FATAL"]
Value type: Log
Update interval: 10s
Description: Monitor application logs with rotation support

複雑なパターンマッチング

ini
# Apache アクセスログから4xx/5xxエラー抽出
Name: HTTP error detection
Key: log[/var/log/httpd/access_log," (4[0-9][0-9]|5[0-9][0-9]) "]
Value type: Log

# MySQL スロークエリログ監視
Name: MySQL slow query detection
Key: logrt[/var/log/mysql/slow*.log,"Query_time: ([0-9]+\.[0-9]+)"]
Value type: Log

Windowsイベントログ監視

ini
# Windows システムイベント
Name: Windows System Events
Key: eventlog[System,,"Error|Warning"]
Value type: Log

# Windows セキュリティイベント
Name: Windows Security Events
Key: eventlog[Security,,"Information",,"Logon|Logoff"]
Value type: Log

# Windows アプリケーションイベント
Name: Application Events
Key: eventlog[Application,,"Error"]
Value type: Log

カスタムログ解析 ​

構造化ログの処理

bash
#!/bin/bash
# /etc/zabbix/scripts/parse_json_log.sh

LOG_FILE="/var/log/myapp/app.log"
LEVEL=$1

# JSON形式ログから特定レベルのメッセージを抽出
tail -f "$LOG_FILE" | while read line; do
    echo "$line" | jq -r "select(.level == \"$LEVEL\") | .message"
done
ini
# カスタムログ解析アイテム
Name: Custom JSON log parser
Type: Zabbix agent (active)
Key: log.custom[error]
UserParameter: log.custom[*],/etc/zabbix/scripts/parse_json_log.sh $1
Value type: Log

バイナリデータ監視 ​

ファイル整合性監視 ​

ファイルチェックサム監視

ini
# MD5チェックサム監視
Name: Configuration file checksum
Type: Zabbix agent
Key: vfs.file.cksum[/etc/passwd,md5]
Value type: Character
Update interval: 300s

# SHA256チェックサム監視
Name: Binary file integrity
Type: Zabbix agent  
Key: vfs.file.cksum[/usr/bin/sshd,sha256]
Value type: Character
Update interval: 3600s

ファイル属性監視

ini
# ファイルサイズ監視
Name: Configuration file size
Key: vfs.file.size[/etc/myapp.conf]
Value type: Numeric (unsigned)
Units: B

# ファイル更新時刻監視
Name: File modification time
Key: vfs.file.time[/etc/passwd,modify]
Value type: Numeric (unsigned)
Description: Unix timestamp of last modification

# ファイル存在確認
Name: Important file exists
Key: vfs.file.exists[/etc/critical.conf]
Value type: Numeric (unsigned)
Value mapping:
  0 → Missing
  1 → Present

前処理ステップ ​

数値データの前処理 ​

単位変換と計算

ini
# バイトからGBへの変換
Preprocessing steps:
1. Type: Custom multiplier
   Parameter: 1.073741824e-9
   
2. Type: Round to decimal places
   Parameter: 2

# パーセンテージ計算
Preprocessing steps:
1. Type: Custom multiplier
   Parameter: 100
   
2. Type: Round to decimal places
   Parameter: 1

統計処理

ini
# 移動平均計算
Preprocessing steps:
1. Type: Simple change
   Parameter: (none)
   
2. Type: Custom multiplier
   Parameter: 60

# 変化率計算（per second）
Preprocessing steps:
1. Type: Change per second
   Parameter: (none)

文字列データの前処理 ​

正規表現による抽出

ini
# ログから数値抽出
Preprocessing steps:
1. Type: Regular expression
   Parameter: "Load average: ([0-9\.]+)"
   Output: \1

2. Type: Trim
   Parameter: " \t\r\n"

# JSON パスによるデータ抽出
Preprocessing steps:
1. Type: JSONPath
   Parameter: $.metrics.cpu.usage

2. Type: Custom multiplier
   Parameter: 0.01

テキスト処理

ini
# 文字列の正規化
Preprocessing steps:
1. Type: Replace
   Parameter: "([A-Z]+)" → "\1"
   
2. Type: Trim
   Parameter: " "

3. Type: Right trim
   Parameter: ","

XMLとJSON処理 ​

JSON データ処理

json
{
  "response": {
    "server": {
      "cpu": {
        "usage": 75.5,
        "cores": 8
      },
      "memory": {
        "total": 16777216,
        "used": 8388608
      }
    }
  }
}
ini
# CPU使用率抽出
Preprocessing steps:
1. Type: JSONPath
   Parameter: $.response.server.cpu.usage

# メモリ使用率計算
Preprocessing steps:
1. Type: JSONPath
   Parameter: $.response.server.memory
   
2. Type: JavaScript
   Parameter: |
     var data = JSON.parse(value);
     return (data.used / data.total * 100).toFixed(2);

XML データ処理

xml
<server>
  <status>running</status>
  <cpu usage="65.2" />
  <memory total="16384" used="8192" />
</server>
ini
# XML パス抽出
Preprocessing steps:
1. Type: XPath
   Parameter: /server/cpu/@usage

# 属性値の抽出と変換
Preprocessing steps:
1. Type: XPath
   Parameter: /server/memory/@used
   
2. Type: Custom multiplier
   Parameter: 1048576  # MB to bytes

JavaScriptによる高度な前処理 ​

複雑な計算処理

javascript
// CPU使用率の正規化（複数コア平均）
var cores = [75.5, 68.2, 82.1, 71.8];
var total = cores.reduce(function(sum, core) {
    return sum + core;
}, 0);
return (total / cores.length).toFixed(2);
javascript
// ネットワーク使用率計算
var input = JSON.parse(value);
var utilization = (input.bytes_in + input.bytes_out) * 8 / input.speed * 100;
return Math.min(utilization, 100).toFixed(2);

エラーハンドリング

javascript
// 安全なJSON解析
try {
    var data = JSON.parse(value);
    return data.metrics ? data.metrics.cpu : 0;
} catch (e) {
    return 0;  // デフォルト値を返す
}
javascript
// 条件分岐処理
var status = value.toLowerCase();
switch(status) {
    case 'running':
        return 1;
    case 'stopped':
        return 0;
    case 'error':
        return -1;
    default:
        return 2;  // unknown
}

値マッピング ​

基本的な値マッピング ​

数値マッピング

ini
# サービス状態マッピング
Value mapping: Service Status
0 → Stopped
1 → Running
2 → Starting
3 → Stopping
4 → Error

# ディスク使用率マッピング
Value mapping: Disk Usage Level
0-69 → Normal
70-84 → Warning
85-94 → High
95-100 → Critical

文字列マッピング

ini
# HTTPステータスコードマッピング
Value mapping: HTTP Status
200 → OK
301 → Moved Permanently
400 → Bad Request
401 → Unauthorized
403 → Forbidden
404 → Not Found
500 → Internal Server Error
503 → Service Unavailable

範囲マッピング ​

パフォーマンスレベル

ini
# CPU使用率レベル
Value mapping: CPU Usage Level
Ranges:
  0-30 → Low
  31-60 → Normal
  61-80 → High
  81-90 → Very High
  91-100 → Critical

# 温度レベル（摂氏）
Value mapping: Temperature Level
Ranges:
  -40-10 → Very Cold
  11-25 → Cold
  26-35 → Normal
  36-45 → Warm
  46-60 → Hot
  61-100 → Very Hot

高度なアイテム設定 ​

計算アイテム ​

基本計算式

ini
# CPU総使用率（複数コア）
Name: Total CPU utilization
Type: Calculated
Key: cpu.total.util
Formula: (last(system.cpu.util[,user])+last(system.cpu.util[,system])+last(system.cpu.util[,iowait]))

# メモリ使用率
Name: Memory utilization percentage
Type: Calculated  
Key: memory.util.percent
Formula: last(vm.memory.size[used])/last(vm.memory.size[total])*100

条件付き計算

ini
# ディスク使用率（安全チェック付き）
Name: Safe disk utilization
Type: Calculated
Key: disk.util.safe
Formula: last(vfs.fs.size[/,total])>0?last(vfs.fs.size[/,used])/last(vfs.fs.size[/,total])*100:0

# ネットワーク効率（エラー率考慮）
Name: Network efficiency
Type: Calculated
Key: net.efficiency
Formula: (last(net.if.in[eth0])+last(net.if.out[eth0]))>0?100-(last(net.if.in.errors[eth0])+last(net.if.out.errors[eth0]))/(last(net.if.in[eth0])+last(net.if.out[eth0]))*100:100

依存アイテム ​

マスターアイテムとの連携

ini
# マスターアイテム（SNMP バルク取得）
Name: SNMP bulk interface data
Type: SNMP agent
Key: snmp.bulk.interfaces
SNMP OID: 1.3.6.1.2.1.2.2.1

# 依存アイテム（インターフェース名）
Name: Interface {#IFINDEX} name
Type: Dependent item
Key: if.name[{#IFINDEX}]
Master item: snmp.bulk.interfaces
Preprocessing:
  - Type: JSONPath
  - Parameter: $.[{#IFINDEX}].name

パフォーマンス最適化 ​

更新間隔の最適化 ​

ini
# 高頻度監視（重要なメトリクス）
CPU utilization: 30s
Memory usage: 30s
Network traffic: 30s

# 中頻度監視（一般的なメトリクス）
Disk space: 300s (5分)
Process count: 300s
Load average: 60s

# 低頻度監視（静的情報）
System information: 86400s (24時間)
Software versions: 86400s
Hardware information: 86400s

データ保持期間の設定 ​

ini
# 履歴データ保持期間
History storage period: 90d

# トレンドデータ保持期間
Trend storage period: 5y

# 高頻度データの短期保持
High-frequency data: 7d
Medium-frequency data: 30d
Low-frequency data: 365d

まとめ ​

Zabbixのアイテムとデータタイプシステムは、多様な監視要件に対応する柔軟性を提供します。適切なデータタイプの選択、効果的な前処理設定、最適化されたパフォーマンス設定により、効率的で正確な監視システムを構築できます。

次のセクションでは、収集したデータを基にした問題検知の仕組みであるトリガーシステムについて詳しく説明します。

参考リンク

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