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强大的性能,无限的扩展能力
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,这是 #1 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
使用 Azure Monitor API 从 Azure 资源收集指标。
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
Azure Monitor
Azure Monitor Telegraf 插件专门用于使用 Azure Monitor API 从各种 Azure 资源收集指标。用户必须提供特定的凭据,例如 client_id
、client_secret
、tenant_id
和 subscription_id
,以进行身份验证并获得对其 Azure 资源的访问权限。此外,该插件还支持从单个资源和资源组或订阅收集指标的功能,从而可以灵活且可扩展地收集指标,以满足用户需求。此插件非常适合利用 Azure 云基础设施的组织,可提供对资源性能和随时间推移的利用率的关键见解,从而促进云资源的积极管理和优化。
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、日志和时间序列数据写入 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 针对对大量不同数据类型进行分析进行了优化,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的灵活性。这支持现代应用程序的可扩展和安全监控设置,这些应用程序利用云服务。
配置
Azure Monitor
# Gather Azure resources metrics from Azure Monitor API
[[inputs.azure_monitor]]
# can be found under Overview->Essentials in the Azure portal for your application/service
subscription_id = "<>"
# can be obtained by registering an application under Azure Active Directory
client_id = "<>"
# can be obtained by registering an application under Azure Active Directory.
# If not specified Default Azure Credentials chain will be attempted:
# - Environment credentials (AZURE_*)
# - Workload Identity in Kubernetes cluster
# - Managed Identity
# - Azure CLI auth
# - Developer Azure CLI auth
client_secret = "<>"
# can be found under Azure Active Directory->Properties
tenant_id = "<>"
# Define the optional Azure cloud option e.g. AzureChina, AzureGovernment or AzurePublic. The default is AzurePublic.
# cloud_option = "AzurePublic"
# resource target #1 to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_target]]
# can be found under Overview->Essentials->JSON View in the Azure portal for your application/service
# must start with 'resourceGroups/...' ('/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxx-xxxxxxxxxxxx'
# must be removed from the beginning of Resource ID property value)
resource_id = "<>"
# the metric names to collect
# leave the array empty to use all metrics available to this resource
metrics = [ "<>", "<>" ]
# metrics aggregation type value to collect
# can be 'Total', 'Count', 'Average', 'Minimum', 'Maximum'
# leave the array empty to collect all aggregation types values for each metric
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# resource target #2 to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_target]]
resource_id = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# resource group target #1 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target]]
# the resource group name
resource_group = "<>"
# defines the resources to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target.resource]]
# the resource type
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# defines the resources to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target.resource]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# resource group target #2 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target]]
resource_group = "<>"
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target.resource]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# subscription target #1 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.subscription_target]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# subscription target #2 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.subscription_target]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
</code></pre>
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
Azure Monitor
-
动态资源监控:使用 Azure Monitor 插件根据特定条件(如标记或资源类型)动态收集 Azure 资源的指标。组织可以自动化加载和卸载资源指标的过程,从而根据资源利用率模式更好地进行性能跟踪和优化。
-
多云监控集成:将从 Azure Monitor 收集的指标与其他云提供商集成,使用集中式监控解决方案。这使组织能够查看和分析跨多个云部署的性能数据,从而全面了解资源性能和成本,并简化运营。
-
异常检测和警报:结合机器学习算法,利用通过 Azure Monitor 插件收集的指标来检测资源利用率的异常。通过建立基线性能指标并自动警报偏差,组织可以在问题升级之前减轻风险并解决性能问题。
-
历史性能分析:通过将数据馈送到数据仓库解决方案中,使用收集的 Azure 指标进行历史分析。这使组织能够跟踪随时间推移的趋势,从而根据历史性能数据进行详细报告和决策。
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优化系统健康状况,而不会延迟。
-
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。通过利用此插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、过滤和从随时间积累的历史数据中获取见解。
-
数据驱动的警报系统:通过根据通过此插件发送的指标配置警报来增强监控功能。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。
-
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。此插件支持构建可随后用于预测分析的数据结构,从而增强决策能力。
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