AWS Data Firehose 和 Azure Data Explorer 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 AWS Data Firehose 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+

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,它会更有价值。使用 InfluxDB,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

此插件监听通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 以支持的数据格式发送的指标,提供实时数据摄取功能。

Azure Data Explorer 插件允许将指标收集与 Azure Data Explorer 集成,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。

集成详情

AWS Data Firehose

AWS Data Firehose Telegraf 插件旨在通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 接收指标。此插件监听各种格式的传入数据,并根据 AWS 官方文档中概述的请求-响应模式对其进行处理。与以固定间隔运行的标准输入插件不同,此服务插件初始化一个保持活动的侦听器,等待传入的指标。这允许从 AWS Data Firehose 实时摄取数据,使其适用于需要立即进行数据处理的场景。主要功能包括指定服务地址、路径以及支持 TLS 连接以实现安全数据传输的能力。此外,该插件还支持可选的身份验证密钥和自定义标签,从而增强了其在涉及数据流和处理的各种用例中的灵活性。

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 中的实时分析。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需求配置指标摄取,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。这为利用云服务的现代应用程序提供可扩展且安全的监控设置。

配置

AWS Data Firehose

[[inputs.firehose]]
  ## Address and port to host HTTP listener on
  service_address = ":8080"

  ## Paths to listen to.
  # paths = ["/telegraf"]

  ## maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "5s"
  ## maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "5s"

  ## Set one or more allowed client CA certificate file names to
  ## enable mutually authenticated TLS connections
  # tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]

  ## Add service certificate and key
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"

  ## Minimal TLS version accepted by the server
  # tls_min_version = "TLS12"

  ## Optional access key to accept for authentication.
  ## AWS Data Firehose uses "x-amz-firehose-access-key" header to set the access key.
  ## If no access_key is provided (default), authentication is completely disabled and
  ## this plugin will accept all request ignoring the provided access-key in the request!
  # access_key = "foobar"

  ## Optional setting to add parameters as tags
  ## If the http header "x-amz-firehose-common-attributes" is not present on the
  ## request, no corresponding tag will be added. The header value should be a
  ## json and should follow the schema as describe in the official documentation:
  ## https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/httpdeliveryrequestresponse.html#requestformat
  # parameter_tags = ["env"]

  ## 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"

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

AWS Data Firehose

  1. 实时数据分析:通过使用 AWS Data Firehose 插件,组织可以将来自各种来源(例如应用程序日志或物联网设备)的数据实时流式传输到分析平台。这使数据团队能够在生成传入数据时对其进行分析,从而根据最新的指标快速获得洞察并进行操作调整。

  2. 分析访问模式以进行优化:通过 AWS Data Firehose 收集有关客户端如何与应用程序交互的数据,企业可以获得有关用户行为的宝贵见解。这可以推动内容个性化策略或根据流量模式优化服务器架构以获得更好的性能。

  3. 自动化警报机制:通过此插件将 AWS Data Firehose 与警报系统集成,团队可以根据收集的特定指标设置自动警报。例如,如果在输入数据中达到特定阈值,警报可以触发运维团队调查潜在问题,以防问题升级。

Azure Data Explorer

  1. 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健康状况。

  2. 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。通过使用此插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、过滤和从长期积累的历史数据中获得洞察。

  3. 数据驱动的警报系统:通过基于通过此插件发送的指标配置警报来增强监控能力。组织可以设置阈值并自动化事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。

  4. 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馈送到机器学习模型中。此插件能够构建数据结构,这些数据结构随后可用于预测分析,从而增强决策能力。

反馈

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强大的性能,无限的扩展

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