AMQP 和 Graphite 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。为了查询和压缩优化、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

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大的性能,无限扩展

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

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

Graphite 插件使用户能够通过 TCP 将 Telegraf 收集的指标发送到 Graphite 中。此集成允许使用 Graphite 的强大功能高效地存储和可视化时序数据。

集成详情

AMQP

此插件为 AMQP 0-9-1 提供了一个消费者,RabbitMQ 是其一个突出的实现。AMQP 或高级消息队列协议最初是为了在网络中不同的系统之间实现可靠的、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 实现,通过捕获详细的指标进行分析和警报,从而有效地监控他们的应用程序。

Graphite

此插件通过原始 TCP 将指标写入 Graphite,从而可以将 Telegraf 收集的指标无缝集成到 Graphite 生态系统中。借助此插件,用户可以配置多个 TCP 端点以进行负载均衡,从而确保指标传输的高可用性和可靠性。使用前缀自定义指标命名以及利用各种模板选项的能力增强了数据在 Graphite 中表示的灵活性。此外,对 Graphite 标签的支持以及对指标名称进行严格清理的选项允许进行强大的数据管理,以满足用户的各种需求。对于希望利用 Graphite 强大的指标存储和可视化功能,同时保持对数据表示的控制的企业来说,此功能至关重要。

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"

Graphite

# Configuration for Graphite server to send metrics to
[[outputs.graphite]]
  ## TCP endpoint for your graphite instance.
  ## If multiple endpoints are configured, the output will be load balanced.
  ## Only one of the endpoints will be written to with each iteration.
  servers = ["localhost:2003"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## Prefix metrics name
  prefix = ""

  ## Graphite output template
  ## see https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_OUTPUT.md
  template = "host.tags.measurement.field"

  ## Strict sanitization regex
  ## This is the default sanitization regex that is used on data passed to the
  ## graphite serializer. Users can add additional characters here if required.
  ## Be aware that the characters, '/' '@' '*' are always replaced with '_',
  ## '..' is replaced with '.', and '\' is removed even if added to the
  ## following regex.
  # graphite_strict_sanitize_regex = '[^a-zA-Z0-9-:._=\p{L}]'

  ## Enable Graphite tags support
  # graphite_tag_support = false

  ## Applied sanitization mode when graphite tag support is enabled.
  ## * strict - uses the regex specified above
  ## * compatible - allows for greater number of characters
  # graphite_tag_sanitize_mode = "strict"

  ## Character for separating metric name and field for Graphite tags
  # graphite_separator = "."

  ## Graphite templates patterns
  ## 1. Template for cpu
  ## 2. Template for disk*
  ## 3. Default template
  # templates = [
  #  "cpu tags.measurement.host.field",
  #  "disk* measurement.field",
  #  "host.measurement.tags.field"
  #]

  ## timeout in seconds for the write connection to graphite
  # timeout = "2s"

  ## 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

输入和输出集成示例

AMQP

  1. 将应用程序指标与 AMQP 集成:使用 AMQP Consumer 插件收集发布到 RabbitMQ 交换机的应用程序指标。通过配置插件以监听特定的队列,团队可以深入了解应用程序性能,实时跟踪请求率、错误计数和延迟指标。此设置不仅有助于异常检测,还为容量规划和系统优化提供有价值的数据。

  2. 事件驱动监控:配置 AMQP Consumer 以在应用程序中满足特定条件时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中,从而生成警报或扩展事件。此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,组织可以统一他们的监控数据,从而通过 Telegraf 进行全面的分析和仪表板展示,从而在异构环境中保持可见性。

  4. 实时日志处理:扩展 AMQP Consumer 的使用,以捕获发送到 RabbitMQ 交换机的日志数据,实时处理日志以用于监控和警报目的。此应用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。

Graphite

  1. 动态指标可视化:Graphite 插件可用于将来自各种来源(如应用程序性能数据或服务器运行状况指标)的实时指标馈送到 Graphite 中。这种动态集成允许团队创建交互式仪表板,可视化关键绩效指标,跟踪随时间变化的趋势,并做出数据驱动的决策以增强系统性能。

  2. 负载均衡指标收集:通过在插件中配置多个 TCP 端点,组织可以为指标传输实施负载均衡。此用例确保指标交付既具有弹性又高效,从而降低了在高流量期间数据丢失的风险,并保持了到 Graphite 的可靠信息流。

  3. 自定义指标标记:借助对 Graphite 标签的支持,用户可以使用 Graphite 插件来增强其指标的粒度。使用相关信息(如应用程序环境或服务类型)标记指标,可以进行更精细的查询和分析,使团队能够深入研究感兴趣的特定领域,以获得更好的运营洞察力。

  4. 增强的数据清理:利用插件的严格清理选项,用户可以确保他们的指标名称符合 Graphite 的要求。这种主动措施消除了指标名称中无效字符可能引起的问题,从而实现了更清洁的数据管理和更准确的可视化。

反馈

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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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