目录
输入和输出集成概述
此插件与 Apache HTTP 服务器的 mod_status 接口,以收集和报告服务器的性能指标。
Azure Data Explorer 插件允许与 Azure Data Explorer 集成指标收集,使用户能够高效地分析和查询其遥测数据。借助此插件,用户可以配置摄取设置以满足其需求,并利用 Azure 强大的分析功能。
集成详细信息
Apache
Apache 插件使用 Apache HTTP 服务器的 mod_status 模块收集服务器性能信息。它依赖于 mod_status 功能,该功能必须在 Apache 配置中显式启用才能访问机器可读的状态页面。此插件允许用户获取多个与 Apache 运行性能相关的指标,包括工作进程状态、连接统计信息和服务器负载,从而有助于实时有效地监控和排除 Web 服务器性能故障。
Azure Data Explorer
Azure Data Explorer 插件允许用户将从各种 Telegraf 输入插件收集的指标、日志和时序数据写入 Azure Data Explorer、Azure Synapse 和 Fabric 中的 Real-Time Analytics。此集成充当桥梁,使应用程序和服务能够有效地监控其性能指标或日志。Azure Data Explorer 针对大量不同数据类型的分析进行了优化,使其成为云环境中实时分析和监控解决方案的绝佳选择。该插件使用户能够根据其要求配置指标摄取,动态定义表架构,并设置各种摄取方法,同时保留数据库操作所需的角色和权限方面的灵活性。这支持利用云服务的现代应用程序的可扩展且安全的监控设置。
配置
Apache
[[inputs.apache]]
## An array of URLs to gather from, must be directed at the machine
## readable version of the mod_status page including the auto query string.
## Default is "http://localhost/server-status?auto".
urls = ["http://localhost/server-status?auto"]
## Credentials for basic HTTP authentication.
# username = "myuser"
# password = "mypassword"
## 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
Azure Data Explorer
[[outputs.azure_data_explorer]]
## The URI property of the Azure Data Explorer resource on Azure
## ex: endpoint_url = https://myadxresource.australiasoutheast.kusto.windows.net
endpoint_url = ""
## The Azure Data Explorer database that the metrics will be ingested into.
## The plugin will NOT generate this database automatically, it's expected that this database already exists before ingestion.
## ex: "exampledatabase"
database = ""
## Timeout for Azure Data Explorer operations
# timeout = "20s"
## Type of metrics grouping used when pushing to Azure Data Explorer.
## Default is "TablePerMetric" for one table per different metric.
## For more information, please check the plugin README.
# metrics_grouping_type = "TablePerMetric"
## Name of the single table to store all the metrics (Only needed if metrics_grouping_type is "SingleTable").
# table_name = ""
## Creates tables and relevant mapping if set to true(default).
## Skips table and mapping creation if set to false, this is useful for running Telegraf with the lowest possible permissions i.e. table ingestor role.
# create_tables = true
## Ingestion method to use.
## Available options are
## - managed -- streaming ingestion with fallback to batched ingestion or the "queued" method below
## - queued -- queue up metrics data and process sequentially
# ingestion_type = "queued"
输入和输出集成示例
Apache
-
实时性能监控:使用 Apache 输入插件设置实时仪表板,显示 Apache 服务器的关键性能指标。通过可视化 BusyWorkers 和平均负载等指标,您可以快速识别性能瓶颈和服务器运行状况问题,从而帮助主动管理 Web 流量负载。
-
服务器问题自动告警:根据此插件收集的指标实施告警,以便在性能下降时通知管理员。例如,如果
BusyWorkers
指标超过某个阈值,则可以触发自动告警,确保及时响应事件,以维护正常运行时间和服务的可靠性。 -
历史性能分析:将 Apache 插件收集的数据与长期存储解决方案结合使用,以跟踪一段时间内的性能趋势。这些累积的数据有助于了解使用模式、预测资源需求以及就服务器扩展或优化做出明智的决策。
-
跨系统监控:使用 Telegraf 的功能将从 Apache 收集的指标与 Web 堆栈的其他组件的指标集成,以将数据发送到集中式监控解决方案。这种整体视图可以简化不同技术之间的故障排除和协调,从而确保整个系统的最佳性能。
Azure Data Explorer
-
实时监控仪表板:通过使用此插件将来自各种服务的指标集成到 Azure Data Explorer 中,组织可以构建反映实时性能指标的综合仪表板。这使团队能够主动响应性能问题并立即优化系统运行状况。
-
集中式日志管理:利用 Azure Data Explorer 来整合来自多个应用程序和服务的日志。通过使用该插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、筛选和从随时间累积的历史数据中获取见解。
-
数据驱动的告警系统:通过根据通过此插件发送的指标配置告警来增强监控功能。组织可以设置阈值并自动执行事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。
-
机器学习模型训练:通过利用发送到 Azure Data Explorer 的数据,组织可以执行大规模分析并准备数据以供馈送到机器学习模型中。此插件支持构建可以随后用于预测分析的数据结构,从而提高决策能力。
反馈
感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。