ActiveMQ 和 MongoDB 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 ActiveMQ 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

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强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

ActiveMQ 输入插件通过其控制台 API 从 ActiveMQ 消息代理收集指标,从而深入了解消息队列、主题和订阅者的性能和状态。

MongoDB Telegraf 插件使用户能够将指标发送到 MongoDB 数据库,自动管理时序集合。

集成详情

ActiveMQ

ActiveMQ 输入插件与 ActiveMQ 控制台 API 交互,以收集与队列、主题和订阅者相关的指标。ActiveMQ 是一款广泛使用的开源消息代理,支持各种消息协议,并提供强大的 Web 控制台用于管理和监控。此插件允许用户跟踪关键指标,包括队列大小、消费者计数和不同 ActiveMQ 实体中的消息计数,从而增强消息传递系统内的可观察性。用户可以配置各种参数,例如 WebConsole URL 和基本身份验证凭据,以根据其环境定制插件。收集的指标可用于监控消息传递应用程序的运行状况和性能,从而促进主动管理和故障排除。

MongoDB

此插件将指标发送到 MongoDB,并与其时序功能无缝集成,从而可以在时序集合尚不存在时自动创建集合作为时序集合。它需要 MongoDB 5.0 或更高版本才能利用时序集合功能,这对于有效存储和查询基于时间的数据至关重要。此插件通过确保所有相关指标都正确存储和组织在 MongoDB 中来增强监控功能,从而使用户能够利用 MongoDB 强大的查询和聚合功能进行时序分析。

配置

ActiveMQ

[[inputs.activemq]]
  ## ActiveMQ WebConsole URL
  url = "http://127.0.0.1:8161"

  ## Required ActiveMQ Endpoint
  ##   deprecated in 1.11; use the url option
  # server = "192.168.50.10"
  # port = 8161

  ## Credentials for basic HTTP authentication
  # username = "admin"
  # password = "admin"

  ## Required ActiveMQ webadmin root path
  # webadmin = "admin"

  ## Maximum time to receive response.
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

MongoDB

[[outputs.mongodb]]
              # connection string examples for mongodb
              dsn = "mongodb://localhost:27017"
              # dsn = "mongodb://mongod1:27017,mongod2:27017,mongod3:27017/admin&replicaSet=myReplSet&w=1"

              # overrides serverSelectionTimeoutMS in dsn if set
              # timeout = "30s"

              # default authentication, optional
              # authentication = "NONE"

              # for SCRAM-SHA-256 authentication
              # authentication = "SCRAM"
              # username = "root"
              # password = "***"

              # for x509 certificate authentication
              # authentication = "X509"
              # tls_ca = "ca.pem"
              # tls_key = "client.pem"
              # # tls_key_pwd = "changeme" # required for encrypted tls_key
              # insecure_skip_verify = false

              # database to store measurements and time series collections
              # database = "telegraf"

              # granularity can be seconds, minutes, or hours.
              # configuring this value will be based on your input collection frequency.
              # see https://docs.mongodb.com/manual/core/timeseries-collections/#create-a-time-series-collection
              # granularity = "seconds"

              # optionally set a TTL to automatically expire documents from the measurement collections.
              # ttl = "360h"

输入和输出集成示例

ActiveMQ

  1. 主动队列监控:对于高容量交易应用程序,使用 ActiveMQ 插件实时监控队列大小。此实现允许团队在队列大小超过特定阈值时接收警报,从而能够快速响应由积压造成的潜在停机时间,从而确保交易操作的持续可用性。

  2. 性能基线和异常检测:将此插件与机器学习框架集成,以建立消息吞吐量的性能基线。通过分析通过此插件收集的历史数据,团队可以标记处理速率中的异常,从而更快地识别影响服务可靠性和性能的问题。

  3. 跨消息传递系统分析:在集中式仪表板中将来自 ActiveMQ 的指标与来自其他消息传递系统的指标相结合。用户可以可视化和比较性能数据,例如入队和出队速率,从而深入了解整体消息传递架构,并协助优化不同代理之间的消息流。

  4. 订阅者性能洞察:利用此插件收集的订阅者指标来分析行为模式并优化消费者应用程序的配置。了解诸如已调度队列大小和计数器值之类的指标可以指导调整,以提高处理效率和资源分配。

MongoDB

  1. 面向 IoT 设备的 MongoDB 动态日志记录:利用此插件实时收集和存储来自大量 IoT 设备的指标。通过将设备日志直接发送到 MongoDB,您可以创建一个集中式数据库,该数据库允许轻松访问和查询运行状况指标和性能数据,从而能够根据历史趋势进行主动维护和故障排除。

  2. Web 流量的时序分析:使用 MongoDB Telegraf 插件来收集和分析一段时间内的 Web 流量指标。此应用程序可以帮助您了解高峰使用时间、用户交互和行为模式,这可以指导营销策略和基础设施扩展决策,以改善用户体验。

  3. 自动化监控和警报系统:将 MongoDB 插件集成到跟踪应用程序性能指标的自动化监控系统中。借助时序集合,您可以根据特定阈值设置警报,使您的团队能够在潜在问题影响用户之前做出响应。这种主动管理可以提高服务可靠性和整体性能。

  4. 指标存储中的数据保留和 TTL 管理:利用 MongoDB 集合中文档的 TTL 功能来自动过期过时的指标。这对于仅相关最近性能数据的环境特别有用,可防止您的 MongoDB 数据库因旧指标而变得混乱,并确保高效的数据管理。

反馈

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强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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