AMQP 和 VictoriaMetrics 集成

借助 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf,实现强大的性能和轻松集成。

info

对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。 为了进行查询和压缩优化、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

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,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 输入插件允许您从符合 AMQP 0-9-1 标准的消息代理(如 RabbitMQ)中摄取数据,从而实现无缝数据收集,以进行监控和分析。

此插件使 Telegraf 能够使用 InfluxDB 行协议将指标高效地写入 VictoriaMetrics,从而利用 VictoriaMetrics 的性能和可扩展性功能来处理大规模时间序列数据。

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来从符合 AMQP 标准的消息传递系统中收集数据。这使用户能够利用现有的 RabbitMQ 实施来有效地监控其应用程序,方法是捕获详细的指标以进行分析和告警。

VictoriaMetrics

VictoriaMetrics 支持直接摄取 InfluxDB 行协议中的指标,这使得此插件成为高效实时指标存储和检索的理想选择。该集成结合了 Telegraf 广泛的指标收集功能与 VictoriaMetrics 优化的存储和查询功能,包括压缩、快速摄取率和高效的磁盘利用率。此插件非常适合云原生和大规模监控场景,它提供了简单性、强大的性能和高可靠性,为大量指标提供高级操作洞察和长期存储解决方案。

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"

VictoriaMetrics

[[outputs.influxdb]]
  ## URL of the VictoriaMetrics write endpoint
  urls = ["http://localhost:8428"]

  ## VictoriaMetrics accepts InfluxDB line protocol directly
  database = "db_name"

  ## Optional authentication
  # username = "username"
  # password = "password"
  # skip_database_creation = true
  # exclude_retention_policy_tag = true
  # content_encoding = "gzip"

  ## Timeout for HTTP requests
  timeout = "5s"

  ## 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

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 插件来收集发布到 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,跟踪请求速率、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: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,则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 的使用范围,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告警。 此应用程序确保通过分析日志模式、趋势和异常(在它们发生时)来快速检测和解决操作问题。

VictoriaMetrics

  1. 云原生应用程序监控:将部署在 Kubernetes 上的微服务中的指标直接流式传输到 VictoriaMetrics。 通过集中化指标,组织可以在动态演变的云环境中执行实时监控、快速异常检测和无缝可扩展性。

  2. 可扩展的物联网数据管理:使用该插件将来自物联网部署的传感器数据摄取到 VictoriaMetrics 中。 这种方法有助于实时分析、预测性维护以及以最小的存储开销高效管理海量传感器数据。

  3. 金融系统性能跟踪:通过此插件利用 VictoriaMetrics 来存储和分析来自金融系统的指标,捕获延迟、交易量和错误率。 组织可以快速识别和解决性能瓶颈,从而确保高可用性和法规遵从性。

  4. 跨环境性能仪表板:将来自各种基础设施组件(例如云实例、容器和物理服务器)的指标集成到 VictoriaMetrics 中。 使用可视化工具,团队可以构建全面的仪表板,以实现端到端性能可见性、主动故障排除和基础设施优化。

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

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