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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,从而提供对消息队列、主题和订阅者的性能和状态的深入了解。
OpenSearch 输出插件允许用户使用 HTTP 将指标直接发送到 OpenSearch 实例,从而促进 OpenSearch 生态系统内有效的数据管理和分析。
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 是一款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健康状况和性能,从而促进主动管理和故障排除。
OpenSearch
OpenSearch Telegraf 插件通过 HTTP 与 OpenSearch 数据库集成,从而可以简化指标的收集和存储。作为专为 2.x 及更高版本的 OpenSearch 版本设计的强大工具,该插件提供了强大的功能,同时通过原始 Elasticsearch 插件提供与 1.x 的兼容性。此插件有助于在 OpenSearch 中创建和管理索引,自动管理模板并确保数据结构化以提高分析效率。该插件支持各种配置选项,例如索引名称、身份验证、运行状况检查和值处理,从而可以根据不同的操作要求进行定制。其功能使其对于希望利用 OpenSearch 的强大功能进行指标存储和查询的组织至关重要。
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
OpenSearch
[[outputs.opensearch]]
## URLs
## The full HTTP endpoint URL for your OpenSearch instance. Multiple URLs can
## be specified as part of the same cluster, but only one URLs is used to
## write during each interval.
urls = ["http://node1.os.example.com:9200"]
## Index Name
## Target index name for metrics (OpenSearch will create if it not exists).
## This is a Golang template (see https://pkg.go.dev/text/template)
## You can also specify
## metric name (`{{.Name}}`), tag value (`{{.Tag "tag_name"}}`), field value (`{{.Field "field_name"}}`)
## If the tag does not exist, the default tag value will be empty string "".
## the timestamp (`{{.Time.Format "xxxxxxxxx"}}`).
## For example: "telegraf-{{.Time.Format \"2006-01-02\"}}-{{.Tag \"host\"}}" would set it to telegraf-2023-07-27-HostName
index_name = ""
## Timeout
## OpenSearch client timeout
# timeout = "5s"
## Sniffer
## Set to true to ask OpenSearch a list of all cluster nodes,
## thus it is not necessary to list all nodes in the urls config option
# enable_sniffer = false
## GZIP Compression
## Set to true to enable gzip compression
# enable_gzip = false
## Health Check Interval
## Set the interval to check if the OpenSearch nodes are available
## Setting to "0s" will disable the health check (not recommended in production)
# health_check_interval = "10s"
## Set the timeout for periodic health checks.
# health_check_timeout = "1s"
## HTTP basic authentication details.
# username = ""
# password = ""
## HTTP bearer token authentication details
# auth_bearer_token = ""
## Optional TLS Config
## Set to true/false to enforce TLS being enabled/disabled. If not set,
## enable TLS only if any of the other options are specified.
# tls_enable =
## Trusted root certificates for server
# tls_ca = "/path/to/cafile"
## Used for TLS client certificate authentication
# tls_cert = "/path/to/certfile"
## Used for TLS client certificate authentication
# tls_key = "/path/to/keyfile"
## Send the specified TLS server name via SNI
# tls_server_name = "kubernetes.example.com"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
## Template Config
## Manage templates
## Set to true if you want telegraf to manage its index template.
## If enabled it will create a recommended index template for telegraf indexes
# manage_template = true
## Template Name
## The template name used for telegraf indexes
# template_name = "telegraf"
## Overwrite Templates
## Set to true if you want telegraf to overwrite an existing template
# overwrite_template = false
## Document ID
## If set to true a unique ID hash will be sent as
## sha256(concat(timestamp,measurement,series-hash)) string. It will enable
## data resend and update metric points avoiding duplicated metrics with
## different id's
# force_document_id = false
## Value Handling
## Specifies the handling of NaN and Inf values.
## This option can have the following values:
## none -- do not modify field-values (default); will produce an error
## if NaNs or infs are encountered
## drop -- drop fields containing NaNs or infs
## replace -- replace with the value in "float_replacement_value" (default: 0.0)
## NaNs and inf will be replaced with the given number, -inf with the negative of that number
# float_handling = "none"
# float_replacement_value = 0.0
## Pipeline Config
## To use a ingest pipeline, set this to the name of the pipeline you want to use.
# use_pipeline = "my_pipeline"
## Pipeline Name
## Additionally, you can specify a tag name using the notation (`{{.Tag "tag_name"}}`)
## which will be used as the pipeline name (e.g. "{{.Tag \"os_pipeline\"}}").
## If the tag does not exist, the default pipeline will be used as the pipeline.
## If no default pipeline is set, no pipeline is used for the metric.
# default_pipeline = ""
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导致的潜在停机时间,从而确保交易操作的持续可用性。
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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中的异常,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:在集中式仪表板中将来自 ActiveMQ 的指标与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,从而提供对整体消息传递架构的宝贵见解,并协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。了解诸如已分派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。
OpenSearch
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时序数据的动态索引:利用 OpenSearch Telegraf 插件为时序指标动态创建索引,确保数据以有组织的方式存储,从而有利于基于时间的查询。通过使用 Go 模板定义索引模式,用户可以利用该插件创建每日或每月索引,这可以大大简化数据管理和长期检索,从而提高分析性能。
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多租户应用程序的集中式日志记录:在多租户应用程序中实施 OpenSearch 插件,其中每个租户的日志都发送到单独的索引。这使得可以对每个租户进行有针对性的分析和监控,同时保持数据隔离。通过利用索引名称模板化功能,用户可以自动创建特定于租户的索引,这不仅简化了流程,而且还增强了租户数据的安全性和可访问性。
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与机器学习集成以进行异常检测:将 OpenSearch 插件与机器学习工具一起使用,以自动检测指标数据中的异常。通过配置插件以将实时指标发送到 OpenSearch,用户可以将机器学习模型应用于传入的数据流,以识别异常值或异常模式,从而促进主动监控和快速补救措施。
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使用 OpenSearch 增强监控仪表板:使用从 OpenSearch 收集的指标创建实时仪表板,以深入了解系统性能。通过将指标馈送到 OpenSearch,组织可以利用 OpenSearch Dashboards 可视化关键性能指标,从而使运营团队能够快速评估健康状况和性能,并做出数据驱动的决策。
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