Apache 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

此插件与 Apache HTTP 服务器的 mod_status 接口，以收集和报告来自服务器的性能指标。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。

集成详情

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与 Apache 运行性能相关的多个指标，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。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。 此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，从而使用户可以更轻松地从其遥测数据执行分析并生成见解。 它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，从而确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时保持其完整性和准确性。 配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义，包括管理指标名称中的连字符，流式插入不支持连字符。 对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织来说，此插件特别有用。

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

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

Apache

1. 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，从而有助于主动管理 Web 流量负载。

2. 服务器问题自动警报：根据此插件收集的指标实施警报，以便在性能下降时通知管理员。 例如，如果 BusyWorkers 指标超过特定阈值，则可以触发自动警报，从而确保及时响应事件，以维护正常运行时间和服务的可靠性。

3. 历史性能分析：将 Apache 插件收集的数据与长期存储解决方案相结合，以跟踪一段时间内的性能趋势。 这种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。

4. 跨系统监控：使用 Telegraf 将从 Apache 收集的指标与来自 Web 堆栈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系统性能。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板。 此设置将允许团队实时可视化性能数据，从而提供对系统运行状况和使用模式的见解。 通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板来满足其特定需求，从而增强决策过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。 分析此数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。 通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 监控数据跨团队协作：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。 借助此 Telegraf 插件，团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。 这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同改进系统性能和可靠性。

4. 容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储容量规划必不可少的历史指标数据。 分析一段时间内的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。 组织可以创建时间序列分析并识别告知其长期战略决策的模式。

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。