什么是故障策略中心？

自定义python脚本

def condition():
    e1 = eva.Event()
    kpi1 = e1.addkpi()
    e1.ret = eva.avg()     
    s1 = eva.Strategy()
    s1.formula = e1
    action1 = eva.log()
    s1.addaction(action1)

在上述脚本中：

• 事件（Event）：用户描述对数据的订阅，处理和判断。
• 日志事件（LogEvent）：用于描述向系统订阅日志。
• 策略（Strategy）：用于描述事件的编排和执行动作。
• 动作（action）：用于定义设备的行为，包括命令行的下发、对数据进行运算等。

自定义JSON脚本

• 单任务脚本样例如下：

  {
  	"ItemName": {
  		"description": "",
  		"define": {},
  		"events": {},
  		"strategy": "",
  		"tasks": {}
          }
  }

• 巡检脚本样例如下：

  {"ItemName1": {"description": "","define": {},"events": {},"strategy": "","tasks": {}}}
  {"ItemName2": {"description": "","define": {},"events": {},"strategy": "","tasks": {}}}
  {"ItemName3": {"description": "","define": {},"events": {},"strategy": "","tasks": {}}}

在上述脚本中：

• 描述（description）：对脚本的简单描述。
• 全局变量（define）：用来定义用于整个脚本的全局变量，最多支持15个全局变量，不支持引用其他变量。
• 事件（event）：用于定义脚本运行的入口条件。
• 策略（strategy）：用于定义任务（task）或动作（action）执行的事件或事件组合条件。
• 任务（task）：用于定义由策略触发执行的动作（action）以及多个动作之间的关系，每个任务包含一个动作。对于业务逻辑比较复杂的情况，可以定义多个任务，并在任务中定义与其他任务的跳转关系。循环类的业务逻辑，也在任务中定义。

配置基于JSON巡检脚本的故障策略中心

在巡检场景中，用户自定义JSON脚本存放在SFTP服务器上，希望通过故障策略中心功能采集设备的路由信息、接口诊断信息和设备健康信息。JSON脚本为巡检脚本，脚本中定义了采集设备的路由信息、接口诊断信息和设备健康信息的命令。

通过故障策略中心巡检设备组网图

可以采用如下思路配置：

1. 编写JSON脚本，在脚本中定义事件、策略和任务。

2. 上传JSON脚本至设备。

3. 安装并注册JSON脚本。

step1 编写JSON脚本，在脚本中定义事件、策略和任务。

{"inspection_1":{"description":"Collect IP routing information","events":{"e1":{"trigger":"eva.singleCollect()"}},"strategy":"e1","tasks":{"mainTask":{"parameters":{"IProute_cmdArray":["display bgp peer","display isis peer","display ospf peer"]},"action":"eva.cliArray(\"user\",${IProute_cmdArray})"}}}}  # 采集设备的路由信息
{"inspection_2":{"description":"Collect statistics on error packets and diagnosis information on the interfaces","events":{"e1":{"trigger":"eva.singleCollect()"}},"strategy":"e1","tasks":{"mainTask":{"parameters":{"Interface_cmdArray":["display interface troubleshooting","display interface counters errors","display interface brief"]},"action":"eva.cliArray(\"user\",${Interface_cmdArray})"}}}}  # 采集设备的接口诊断信息
{"inspection_3":{"description":"Collect system management information","events":{"e1":{"trigger":"eva.singleCollect()"}},"strategy":"e1","tasks":{"mainTask":{"parameters":{"Health_cmdArray":["display debugging","display device","display health"]},"action":"eva.cliArray(\"user\",${Health_cmdArray})"}}}}  # 采集设备健康信息

step2 上传JSON脚本至设备。

[~DeviceA] sftp client-transfile get host-ip 10.2.1.1 username client001 password Helloworld@6789 sourcefile CollectInformation.json
# DeviceA作为SFTP客户端从SFTP服务器下载脚本文件CollectInformation.json（JSON脚本存放在SFTP服务器上）。

step3 安装并注册JSON脚本。

<DeviceA> install eva script CollectInformation.json inspection

配置基于Python脚本的故障策略中心

用户自定义Python脚本存放在SFTP服务器上，希望通过故障策略中心功能监控CPU利用率和内存利用率的变化。Python脚本中定义了当CPU利用率和内存利用率大于90%时，系统自动打印CPU和内存利用率高的告警日志，提示网络维护工程师及时进行设备维护。

通过故障策略中心监控CPU变化的设备组网图

可以采用如下思路配置：

1. 编写Python脚本，自定义事件和故障处理策略。

2. 上传Python脚本至设备。

3. 安装并注册Python脚本。

step1 编写Python脚本，在脚本中自定义事件和故障处理策略。

import eva
def condition(): 
    e1 = eva.Event()
    kpi1 = e1.addkpi("huawei-cpu-memory:cpu-memory/board-cpu-infos/board-cpu-info/system-cpu-usage")
    e1.ret = eva.avg(kpi1, 10) > 90
 
    e2 = eva.Event()
    kpi2 = e2.addkpi("huawei-cpu-memory:cpu-memory/board-memory-infos/board-memory-info/os-memory-usage")
    e2.ret = eva.avg(kpi2, 10) > 90
    
    s1 = eva.Strategy()
    s1.formula = e1 & e2
    s1.validTime= 10
    action1 = eva.log("board ${e1.slot-id}--${e1.cpu-id} cpu and memory simultaneously overload")
    s1.addaction(action1)
# 编写自定义用户脚本cpuMemHigh.py，用于订阅系统CPU利用率和内存利用率。计算最近10次的平均值，当CPU利用率和内存利用率的平均值都大于90%时，则打印告警日志。

step2 上传Python脚本至设备。

[~DeviceA] sftp client-transfile get host-ip 10.2.1.1 username client001 password Helloworld@6789 sourcefile cpuMemHigh.py
# DeviceA作为SFTP客户端从SFTP服务器下载脚本文件cpuMemHigh.py（Python脚本存放在SFTP服务器上）。

<DeviceA> ops install file cpuMemHigh.py                           #安装Python脚本。
<DeviceA> ops run python evamain.py install cpuMemHigh.py        #注册Python脚本。