AMQP 和 Mimir 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 集成

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

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)摄取数据,从而为监控和分析目的实现无缝数据收集。

此插件使用 HTTP 将 Telegraf 指标直接发送到 Grafana 的 Mimir 数据库,为兼容 Prometheus 的指标提供可扩展且高效的长期存储和分析。

集成详情

AMQP

此插件为 AMQP 0-9-1 提供了一个消费者,其中一个突出的实现是 RabbitMQ。AMQP,或高级消息队列协议,最初开发用于在网络中不同系统之间实现可靠的、可互操作的消息传递。该插件使用配置的队列和绑定键从主题交换中读取指标,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 部署,通过捕获用于分析和警报的详细指标,有效地监控他们的应用程序。

Mimir

Grafana Mimir 支持 Prometheus Remote Write 协议,使 Telegraf 收集的指标能够有效地摄取到 Mimir 集群中,以进行大规模、长期存储。此集成利用 Prometheus 成熟的标准,允许用户将 Telegraf 广泛的数据收集能力与 Mimir 的高级功能相结合,例如查询联邦、多租户、高可用性和经济高效的存储。Grafana Mimir 的架构经过优化,可以处理大量的指标数据并提供快速的查询响应,使其成为复杂监控环境和分布式系统的理想选择。

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"

Mimir

[[outputs.http]]
  url = "http://data-load-balancer-backend-1:9009/api/v1/push"
  data_format = "prometheusremotewrite"
  username = "*****"
  password = "******"
  [outputs.http.headers]
     Content-Type = "application/x-protobuf"
     Content-Encoding = "snappy"
     X-Scope-OrgID = "****"

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。通过配置插件以侦听特定队列,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。这种设置不仅有助于异常检测,而且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某些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,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,从而可以通过 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 的使用以捕获发送到 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、趋势和异常情况来快速检测和解决操作问题。

Mimir

  1. 企业级 Kubernetes 监控:将 Telegraf 与 Grafana Mimir 集成,以流式传输来自企业级 Kubernetes 集群的指标。这实现了全面的可见性、改进的资源分配以及跨数百个集群的主动故障排除,从而利用 Mimir 的横向可扩展性和高可用性。

  2. 多租户 SaaS 应用程序可观测性:使用此插件将来自不同 SaaS 租户的指标集中到 Grafana Mimir 中,从而实现租户隔离和基于资源使用情况的准确计费。这种方法提供了可靠的可观测性、高效的成本管理和安全的多租户支持。

  3. 全球边缘网络性能跟踪:将来自全球分布式边缘服务器的延迟和可用性指标流式传输到 Grafana Mimir 中。组织可以快速识别性能下降或中断,利用 Mimir 的快速查询功能来确保最佳的服务可靠性和用户体验。

  4. 高容量微服务实时分析:在高容量微服务架构中实施 Telegraf 指标收集,将数据馈送到 Grafana Mimir 以进行实时分析和异常检测。Mimir 强大的查询功能使团队能够检测异常并快速响应,从而保持高服务可用性和性能。

反馈

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强大的性能,无限的扩展

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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