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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。
Telegraf SQL 插件允许您将 Telegraf 中的指标直接存储到 MySQL 数据库中,从而更轻松地分析和可视化收集的指标。
集成详情
ActiveMQ
ActiveMQ 输入插件与 ActiveMQ 控制台 API 接口,以收集与队列、主题和订阅者相关的指标。ActiveMQ 是一种广泛使用的开源消息代理,支持各种消息传递协议,并提供强大的 Web 控制台用于管理和监控。此插件允许用户跨不同的 ActiveMQ 实体跟踪重要指标,包括队列大小、消费者计数和消息计数,从而增强消息传递系统中的可观测性。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。
MySQL
Telegraf 的 SQL 输出插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列,将指标数据无缝写入 SQL 数据库。当配置为 MySQL 时,该插件利用 go-sql-driver/mysql,这需要启用 ANSI_QUOTES SQL 模式以确保正确处理带引号的标识符。这种动态模式创建方法确保每个指标都存储在自己的表中,其结构源自其字段和标签,从而提供系统性能的详细、带时间戳的记录。该插件的灵活性使其能够处理高吞吐量环境,使其成为需要强大、精细的指标日志记录和历史数据分析的场景的理想选择。
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
MySQL
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com) clickhouse (ClickHouse)
driver = "mysql"
## Data source name
## The format of the data source name is different for each database driver.
## See the plugin readme for details.
data_source_name = "username:password@tcp(host:port)/dbname"
## Timestamp column name
timestamp_column = "timestamp"
## Table creation template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
## {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
## {COLUMNS} - column definitions (list of quoted identifiers and types)
table_template = "CREATE TABLE {TABLE}({COLUMNS})"
## Table existence check template
## Available template variables:
## {TABLE} - tablename as a quoted identifier
table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"
## Initialization SQL
init_sql = "SET sql_mode='ANSI_QUOTES';"
## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are
## never closed due to idle time.
connection_max_idle_time = "0s"
## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections
## are never closed due to age.
connection_max_lifetime = "0s"
## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
connection_max_idle = 2
## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
connection_max_open = 0
## NOTE: Due to the way TOML is parsed, tables must be at the END of the
## plugin definition, otherwise additional config options are read as part of the
## table
## Metric type to SQL type conversion
## The values on the left are the data types Telegraf has and the values on
## the right are the data types Telegraf will use when sending to a database.
##
## The database values used must be data types the destination database
## understands. It is up to the user to ensure that the selected data type is
## available in the database they are using. Refer to your database
## documentation for what data types are available and supported.
#[outputs.sql.convert]
# integer = "INT"
# real = "DOUBLE"
# text = "TEXT"
# timestamp = "TIMESTAMP"
# defaultvalue = "TEXT"
# unsigned = "UNSIGNED"
# bool = "BOOL"
# ## This setting controls the behavior of the unsigned value. By default the
# ## setting will take the integer value and append the unsigned value to it. The other
# ## option is "literal", which will use the actual value the user provides to
# ## the unsigned option. This is useful for a database like ClickHouse where
# ## the unsigned value should use a value like "uint64".
# # conversion_style = "unsigned_suffix"
输入和输出集成示例
ActiveMQ
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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,从而确保持续可用的交易操作。
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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异常,从而更快地识别影响服务可靠性和性能的问题。
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跨消息传递系统分析:在集中式仪表板中结合来自 ActiveMQ 和其他消息传递系统的指标。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,并帮助优化不同代理之间的消息流。
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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。了解已分派的队列大小和计数器值等指标可以指导调整,以提高处理效率和资源分配。
MySQL
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实时 Web 分析存储:利用该插件捕获网站性能指标并将其存储在 MySQL 中。此设置使团队能够监控用户交互、分析流量模式,并根据实时数据洞察动态调整站点功能。
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物联网设备监控:利用该插件从物联网传感器网络收集指标,并将它们记录到 MySQL 数据库中。此用例支持对设备运行状况和性能的持续监控,从而实现预测性维护和对异常的即时响应。
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金融交易日志记录:记录具有精确时间戳的高频金融交易数据。这种方法支持强大的审计跟踪、实时欺诈检测以及全面的历史分析,以用于合规性和报告目的。
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应用程序性能基准测试:将该插件与应用程序性能监控系统集成,以将指标记录到 MySQL 中。这有助于随着时间的推移进行详细的基准测试和趋势分析,使组织能够有效地识别性能瓶颈并优化资源分配。
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