Grafana中的alert rules导出方法参考

最近在考虑升级grafana到8版本，之所以选择grafana8版本，主要还是因为elasticsearch数据源，grafana8还支持低版本的es，grafana9以上的es只支持es7以上了，笔者的es版本还是5.5。grafana8的 alert 模块进行了大的修改，改为类alertmanager风格，所以想把当前grafana7里跑的alert rules导出来。

找了一圈UI没有发现导出的功能。api的方式暂时放弃，后来查看了grafana的数据库，有一张 alert表，alert表的有个settings字段，settings字段的详情是json数据存储。

原文是一行json数据，json格式化之后如下：

{
   "conditions": [
      {
         "evaluator": {
            "params": [
               75
            ],
            "type": "gt"
         },
         "operator": {
            "type": "and"
         },
         "query": {
            "datasourceId": 1,
            "model": {
               "expr": "100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)",
               "format": "time_series",
               "intervalFactor": 1,
               "legendFormat": "service-{{instance}}",
               "refId": "A"
            },
            "params": [
               "A",
               "5m",
               "now"
            ]
         },
         "reducer": {
            "params": [],
            "type": "avg"
         },
         "type": "query"
      }
   ],
   "executionErrorState": "alerting",
   "for": "5m",
   "frequency": "1m",
   "handler": 1,
   "message": "节点CPU使用率超过75%",
   "name": "节点CPU使用率超过75%",
   "noDataState": "no_data",
   "notifications": [
      {
         "id": 14
      }
   ]
}

这个json里我们只需要['datasourceId', 'name', 'expr', 'message', 'legendFormat']，一条条去摘录太麻烦了，上程序处理吧。

把alert表的setting字段导出到文件alert.json内。

如下是python解析json，把['datasourceId', 'name', 'expr', 'message', 'legendFormat'] 字段输出到csv文件里。

参考python脚本：

import json
import csv

# 假设您的JSON数据文件名为data.jsonl
output_file = 'alert.csv'

fieldnames = ['datasourceId', 'name', 'expr', 'message', 'legendFormat']
with open('alert.json', 'r') as file, open(output_file, 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()

    for line in file:
        # 解析每一行的JSON数据
        data = json.loads(line)

        try:
            row_data = {
                'datasourceId': data['conditions'][0]['query']['datasourceId'],
                'name': data['name'],
                'expr': data['conditions'][0]['query']['model']['expr'],
                'message': data['message'],
                'legendFormat': data['conditions'][0]['query']['model']['legendFormat'],
            }

            # 写入CSV文件
            writer.writerow(row_data)

        except KeyError as e:
            print(f"Missing key: {e} in the current JSON object")

“运维笔谈”公众号，对话回复 “阿里云k8s” 可以获取 “阿里云Kubernetes项目实战手册”

如果您在日常运维工作中遇到了任何问题或挑战，无论是关于系统配置、性能优化、故障排除还是其他方面，都欢迎您随时留言或私信我。我会尽我所能为您提供解决方案或建议。相互学习，积累更多的经验和知识，让工作更加顺畅高效！