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Cisco CML

Python で CML 上のラボを定期的に自動停止する

以前に以下のメモを書きました。

現状の CML には定期的にラボを自動停止する機能は無く、気がつくと「起動したままのラボ」が乱立している場合があります。 今回は Python + cron で定期的に CML 上のラボを自動停止する方法をメモします。

Python で Cisco CML 上にサンプルラボを作成する

Cisco CML には Tools Menu の中に Sample Labs という機能があります。 予め所定のディレクトリにワークスペースの構成ファイル (YAML) を配置しておくことで Sample Labs の一覧画面に表示され、それを Import するだけですぐにワークスペースを用意出来ます。 また、CML 自体に「サンプルラボをロードする」という API は実装されています。

image

CML の操作を自動化するには cmlutils や virl2-client を利用することが出来ます。 ですが、Sample Labs の機能は cmlutils や virl2-client には実装されていないようです。 その為、今回は直接、Python から Sample Labs 機能を利用する REST API を呼び出すサンプルスクリプトをメモしておきます。

CML 用の検証コンフィグ・テンプレート (2025/03/20 版)

以前に下記のメモを書きました。

改めて CML 上での利用を想定した「各機器の検証用コンフィグ・テンプレート」をメモしておきます。

Cisco CML 2.8.1 リリース

Cisco CML 2.8.1 がリリースされていました。 既存環境からのアップグレード手順は CML 2.7.2 へアップグレードする にまとめてあります。

最近の CML は主に以下の 3 要素から構成されています。 Cisco SD-WAN を利用しないのであれば必ずしも Supplemental Reference Platform は必要ありません。 今回の 2.8.1 リリースタイミングでは Supplemental Reference Platform の更新はありませんが、Reference Platform は更新されています。 但し、Reference Platform の変更点は「TRex イメージの差し替え」のみです。 もし TRex イメージを利用していないのであれば、Reference Platform を更新する必要はありません。

今回の更新 項目 説明
有り CML 本体 -
有り Reference Platform TRex イメージのみ、更新されている
- Supplemental Reference Platform 変更無し

CML でノードライセンスを超過した場合のエラー

以前に CML でノードライセンスを消費するノード・消費しないノード というメモを書きました。 CML は「同時に起動出来るノード数」は「インストールされているノードライセンス数」で決定されます。 これはあくまで「同時起動数」であり、起動しなければ無制限にノードを配置出来ます。 ライセンスがインストールされていない場合の挙動はバージョンによって異なります。

バージョン ライセンス未インストール時の挙動
2.8.0 未満 ノードは 1 台も起動出来ない (サードパーティノードであっても起動出来ない)
2.8.0 以降 ノードは 5 台まで起動出来る (6 台以上起動するとエラーになる)

ノードライセンスを超過した場合、Web UI では以下のようなエラーが表示されます。

file

今回は API アクセスしている場合のエラーをメモしておきます。 API アクセスには Python + virl2-client を用います。