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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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输入和输出集成概述
使用 Azure Monitor API 从 Azure 资源收集指标。
此插件使 Telegraf 能够将指标直接流式传输到 Grafana 仪表板,利用 Grafana Live 实现即时数据可视化和操作洞察。
集成详情
Azure Monitor
Azure Monitor Telegraf 插件专门设计用于使用 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,可以深入了解资源在一段时间内的性能和利用率,从而促进云资源的积极管理和优化。
Grafana
Telegraf 可以通过 Websocket 输出插件将实时数据发送到 Grafana。 Telegraf 收集的指标会立即推送到 Grafana 仪表板,从而实现实时可视化和分析。 此插件非常适合需要低延迟、实时数据可视化的用例,例如操作监控、实时分析和即时事件响应场景。 它支持身份验证标头、可自定义的数据序列化格式(如 JSON)以及通过 TLS 的安全通信,在动态、交互式仪表板环境中提供灵活性和易于集成。
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>
Grafana
[[outputs.websocket]]
## Grafana Live WebSocket endpoint
url = "ws://localhost:3000/api/live/push/custom_id"
## Optional headers for authentication
# [outputs.websocket.headers]
# Authorization = "Bearer YOUR_GRAFANA_API_TOKEN"
## Data format to send metrics
data_format = "influx"
## Timeouts (make sure read_timeout is larger than server ping interval or set to zero).
# connect_timeout = "30s"
# write_timeout = "30s"
# read_timeout = "30s"
## Optionally turn on using text data frames (binary by default).
# use_text_frames = false
## 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
Azure Monitor
-
动态资源监控:使用 Azure Monitor 插件根据特定条件(如标签或资源类型)动态收集 Azure 资源的指标。 组织可以自动执行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跟踪和优化性能。
-
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:利用通过 Azure Monitor 插件收集的指标,结合机器学习算法来检测资源利用率的异常情况。 通过建立基准性能指标并自动发出偏差警报,组织可以在风险升级之前减轻风险并解决性能问题。
-
历史性能分析:通过将收集的 Azure 指标输入到数据仓库解决方案中,以进行历史分析。 这使组织能够跟踪随时间变化的趋势,从而根据历史性能数据进行详细报告和决策。
Grafana
-
实时基础设施仪表板:部署 Telegraf 以将服务器运行状况指标直接流式传输到 Grafana 仪表板,使 IT 团队能够实时可视化基础设施性能。 此设置允许立即检测和响应关键系统事件。
-
交互式物联网监控:集成 Telegraf 收集的物联网设备指标,并将实时数据推送到 Grafana,为监控智慧城市项目或制造流程创建动态和交互式仪表板。 这种实时可见性显着提高了响应能力和运营效率。
-
即时应用程序性能分析:将生产环境中的应用程序指标实时流式传输到 Grafana 仪表板,使开发团队能够在部署期间快速检测和诊断性能瓶颈或异常情况,从而最大限度地减少停机时间并提高可靠性。
-
实时事件分析:在大型现场活动期间,利用 Telegraf 捕获和流式传输实时受众或系统指标,直接传输到 Grafana 仪表板。 活动组织者可以动态监控并对不断变化的条件或趋势做出反应,从而显着提高受众参与度和运营决策能力。
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