Azure Monitor 和 Mimir 集成

强大性能,轻松集成,由 Telegraf 驱动,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

info

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 Azure Monitor 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

目录

强大性能,无限扩展

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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

使用 Azure Monitor API 从 Azure 资源收集指标。

此插件使用 HTTP 将 Telegraf 指标直接发送到 Grafana 的 Mimir 数据库,为 Prometheus 兼容的指标提供可扩展且高效的长期存储和分析。

集成详情

Azure Monitor

Azure Monitor Telegraf 插件专为使用 Azure Monitor API 从各种 Azure 资源收集指标而设计。 用户必须提供特定的凭据,例如 client_idclient_secrettenant_idsubscription_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以及资源组或订阅收集指标的功能,从而可以根据用户需求灵活且可扩展地收集指标。 该插件非常适合利用 Azure 云基础设施的组织,它可以深入了解资源性能和长期利用率,从而促进云资源的积极管理和优化。

Mimir

Grafana Mimir 支持 Prometheus Remote Write 协议,使 Telegraf 收集的指标能够高效地摄取到 Mimir 集群中,以实现大规模长期存储。 这种集成利用了 Prometheus 的成熟标准,允许用户将 Telegraf 广泛的数据收集功能与 Mimir 的高级功能(如查询联合、多租户、高可用性和经济高效的存储)相结合。 Grafana Mimir 的架构经过优化,可以处理大量指标数据并提供快速查询响应,使其成为复杂监控环境和分布式系统的理想选择。

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>

Mimir

[[outputs.http]]
  url = "http://data-load-balancer-backend-1:9009/api/v1/push"
  data_format = "prometheusremotewrite"
  username = "*****"
  password = "******"
  [outputs.http.headers]
     Content-Type = "application/x-protobuf"
     Content-Encoding = "snappy"
     X-Scope-OrgID = "****"

输入和输出集成示例

Azure Monitor

  1. 动态资源监控:使用 Azure Monitor 插件根据特定标准(如标签或资源类型)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跟踪和优化性能。

  2. 多云监控集成:使用集中式监控解决方案将从 Azure Monitor 收集的指标与其他云提供商集成。 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。

  3. 异常检测和警报:利用通过 Azure Monitor 插件收集的指标以及机器学习算法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,组织可以减轻风险并在性能问题升级之前解决它们。

  4. 历史性能分析:通过将数据输入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变化的趋势,从而可以根据历史性能数据进行详细的报告和决策。

Mimir

  1. 企业级 Kubernetes 监控:将 Telegraf 与 Grafana Mimir 集成,以企业级规模流式传输来自 Kubernetes 集群的指标。 这实现了全面的可见性、改进的资源分配以及跨数百个集群的主动故障排除,从而利用了 Mimir 的横向可扩展性和高可用性。

  2. 多租户 SaaS 应用程序可观测性:使用此插件将来自不同 SaaS 租户的指标集中到 Grafana Mimir 中,从而实现租户隔离和基于资源使用情况的准确计费。 这种方法提供了可靠的可观测性、高效的成本管理和安全的多租户支持。

  3. 全球边缘网络性能跟踪:将来自全球分布式边缘服务器的延迟和可用性指标流式传输到 Grafana Mimir。 组织可以快速识别性能下降或中断,利用 Mimir 的快速查询功能来确保最佳的服务可靠性和用户体验。

  4. 高容量微服务实时分析:在高容量微服务架构中实施 Telegraf 指标收集,将数据馈送到 Grafana Mimir 以进行实时分析和异常检测。 Mimir 强大的查询功能使团队能够检测异常并快速响应,从而保持高服务可用性和性能。

反馈

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强大性能,无限扩展

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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

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