AMQP 和 Cortex 集成

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

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了优化查询和压缩、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑AMQP 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
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间序列数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

AMQP Consumer 输入插件允许您从兼容 AMQP 0-9-1 的消息代理(例如 RabbitMQ)摄取数据,从而实现无缝的数据收集,以用于监控和分析。

此插件使 Telegraf 能够使用 Prometheus 远程写入协议将指标发送到 Cortex,从而实现无缝摄取到 Cortex 的可扩展、多租户时间序列存储中。

集成详情

AMQP

此插件为 AMQP 0-9-1 提供了一个消费者,RabbitMQ 是其主要的实现之一。AMQP 或高级消息队列协议最初是为了实现网络中不同系统之间可靠的、可互操作的消息传递而开发的。该插件使用配置的队列和绑定键从主题交换中读取指标,从而提供了一种灵活高效的方式,用于从兼容 AMQP 的消息传递系统中收集数据。这使用户能够利用现有的 RabbitMQ 实施,通过捕获详细的指标进行分析和警报,从而有效地监控其应用程序。

Cortex

借助 Telegraf 的 HTTP 输出插件和 prometheusremotewrite 数据格式,您可以将指标直接发送到 Cortex,Cortex 是 Prometheus 的水平可扩展的长期存储后端。Cortex 支持多租户,并接受使用 Prometheus protobuf 格式的远程写入请求。通过使用 Telegraf 作为收集代理,并将远程写入作为传输机制,组织可以将可观测性扩展到 Prometheus 本身不支持的来源(例如 Windows 主机、支持 SNMP 的设备或自定义应用程序指标),同时利用 Cortex 的高可用性和长期保留能力。

配置

AMQP

[[inputs.amqp_consumer]]
  ## Brokers to consume from.  If multiple brokers are specified a random broker
  ## will be selected anytime a connection is established.  This can be
  ## helpful for load balancing when not using a dedicated load balancer.
  brokers = ["amqp://localhost:5672/influxdb"]

  ## Authentication credentials for the PLAIN auth_method.
  # username = ""
  # password = ""

  ## Name of the exchange to declare.  If unset, no exchange will be declared.
  exchange = "telegraf"

  ## Exchange type; common types are "direct", "fanout", "topic", "header", "x-consistent-hash".
  # exchange_type = "topic"

  ## If true, exchange will be passively declared.
  # exchange_passive = false

  ## Exchange durability can be either "transient" or "durable".
  # exchange_durability = "durable"

  ## Additional exchange arguments.
  # exchange_arguments = { }
  # exchange_arguments = {"hash_property" = "timestamp"}

  ## AMQP queue name.
  queue = "telegraf"

  ## AMQP queue durability can be "transient" or "durable".
  queue_durability = "durable"

  ## If true, queue will be passively declared.
  # queue_passive = false

  ## Additional arguments when consuming from Queue
  # queue_consume_arguments = { }
  # queue_consume_arguments = {"x-stream-offset" = "first"}

  ## A binding between the exchange and queue using this binding key is
  ## created.  If unset, no binding is created.
  binding_key = "#"

  ## Maximum number of messages server should give to the worker.
  # prefetch_count = 50

  ## Max undelivered messages
  ## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
  ## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
  ## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
  ## broker that have not been written by an output.
  ##
  ## This value needs to be picked with awareness of the agent's
  ## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
  ## can result in a constant stream of data batches to the output. While
  ## setting it too low may never flush the broker's messages.
  # max_undelivered_messages = 1000

  ## Timeout for establishing the connection to a broker
  # timeout = "30s"

  ## Auth method. PLAIN and EXTERNAL are supported
  ## Using EXTERNAL requires enabling the rabbitmq_auth_mechanism_ssl plugin as
  ## described here: https://rabbitmq.cn/plugins.html
  # auth_method = "PLAIN"

  ## 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

  ## Content encoding for message payloads, can be set to
  ## "gzip", "identity" or "auto"
  ## - Use "gzip" to decode gzip
  ## - Use "identity" to apply no encoding
  ## - Use "auto" determine the encoding using the ContentEncoding header
  # content_encoding = "identity"

  ## Maximum size of decoded message.
  ## Acceptable units are B, KiB, KB, MiB, MB...
  ## Without quotes and units, interpreted as size in bytes.
  # max_decompression_size = "500MB"

  ## Data format to consume.
  ## Each data format has its own unique set of configuration options, read
  ## more about them here:
  ## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
  data_format = "influx"

Cortex

[[outputs.http]]
  ## Cortex Remote Write endpoint
  url = "http://cortex.example.com/api/v1/push"

  ## Use POST to send data
  method = "POST"

  ## Send metrics using Prometheus remote write format
  data_format = "prometheusremotewrite"

  ## Optional HTTP headers for authentication
  # [outputs.http.headers]
  #   X-Scope-OrgID = "your-tenant-id"
  #   Authorization = "Bearer YOUR_API_TOKEN"

  ## Optional TLS configuration
  # tls_ca = "/path/to/ca.pem"
  # tls_cert = "/path/to/cert.pem"
  # tls_key = "/path/to/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false

  ## Request timeout
  timeout = "10s"

输入和输出集成示例

AMQP

  1. 集成应用程序指标与 AMQP:使用 AMQP Consumer 插件收集发布到 RabbitMQ 交换机的应用程序指标。通过配置插件以侦听特定队列,团队可以深入了解应用程序性能,跟踪请求率、错误计数和延迟指标,所有这些都是实时的。这种设置不仅有助于异常检测,还可以为容量规划和系统优化提供有价值的数据。

  2. 事件驱动的监控:每当应用程序中满足某些条件时,配置 AMQP Consumer 以触发特定的监控事件。例如,如果收到指示高错误率的消息,插件可以将此数据馈送到监控工具,从而生成警报或扩展事件。这种集成可以提高对问题的响应速度,并自动化部分操作工作流程。

  3. 跨平台数据聚合:利用 AMQP Consumer 插件来整合来自分布在不同平台上的各种应用程序的指标。通过使用 RabbitMQ 作为集中式消息代理,组织可以统一其监控数据,从而通过 Telegraf 进行全面的分析和仪表板显示,从而在异构环境中保持可见性。

  4. 实时日志处理:扩展 AMQP Consumer 的用途,以捕获发送到 RabbitMQ 交换机的日志数据,实时处理日志以进行监控和警报。此应用程序确保通过分析日志模式、趋势和异常情况(在发生时),可以快速检测和解决操作问题。

Cortex

  1. 统一的多租户监控:使用 Telegraf 从不同的团队或环境收集指标,并将它们推送到带有单独的 X-Scope-OrgID 标头的 Cortex。这实现了每个租户的隔离数据摄取和查询,非常适合托管服务和平台团队。

  2. 将 Prometheus 覆盖范围扩展到边缘设备:在边缘或物联网设备上部署 Telegraf 以收集系统指标,并将它们发送到集中的 Cortex 集群。即使对于没有本地 Prometheus 抓取器的环境,此方法也能确保一致的可观测性。

  3. 具有联合租户的全球服务可观测性:通过配置 Telegraf 代理将数据推送到区域 Cortex 集群(每个集群都标记有租户标识符)来聚合来自全球基础设施的指标。Cortex 处理跨区域的重复数据删除和集中访问。

  4. 自定义应用程序遥测管道:通过 Telegraf 的 exechttp 输入插件收集特定于应用程序的遥测数据,并将其转发到 Cortex。这使 DevOps 团队能够以可扩展的、查询高效的格式监控特定于应用程序的 KPI,同时保持指标按租户或服务进行逻辑分组。

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间序列数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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