Azure Monitor 和 New Relic 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。

info

这不是大规模实时查询的推荐配置。为了进行查询和压缩优化、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

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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。

此插件允许使用 Metrics API 将指标发送到 New Relic Insights,从而实现对应用程序性能的有效监控和分析。

集成详情

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_idclient_secrettenant_idsubscription_id,以进行身份验证并访问其 Azure 资源。此外,该插件还支持从单个资源以及资源组或订阅中收集指标的功能,从而可以灵活且可扩展地收集根据用户需求定制的指标。此插件非常适合利用 Azure 云基础设施的组织,可深入了解资源性能和随时间推移的利用率,从而促进云资源的积极管理和优化。

New Relic

此插件利用 Metrics API 将指标写入 New Relic Insights,Metrics API 提供了一种将时序数据发送到 New Relic 平台的强大机制。用户必须首先获取 Insights API 密钥才能对其数据提交进行身份验证和授权。该插件旨在促进与 New Relic 监控和分析功能的轻松集成,支持各种指标类型,并允许高效的数据处理。核心功能包括为指标添加前缀以更好地识别、API 请求的可自定义超时以及对代理设置的支持以增强连接性。用户必须根据其要求配置这些选项,以实现数据无缝流入 New Relic,从而进行全面的实时分析和洞察。

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>

New Relic

[[outputs.newrelic]]
  ## The 'insights_key' parameter requires a NR license key.
  ## New Relic recommends you create one
  ## with a convenient name such as TELEGRAF_INSERT_KEY.
  ## reference: https://docs.newrelic.com/docs/apis/intro-apis/new-relic-api-keys/#ingest-license-key
  # insights_key = "New Relic License Key Here"

  ## Prefix to add to add to metric name for easy identification.
  ## This is very useful if your metric names are ambiguous.
  # metric_prefix = ""

  ## Timeout for writes to the New Relic API.
  # timeout = "15s"

  ## HTTP Proxy override. If unset use values from the standard
  ## proxy environment variables to determine proxy, if any.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Metric URL override to enable geographic location endpoints.
  # If not set use values from the standard
  # metric_url = "https://metric-api.newrelic.com/metric/v1"

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: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,从而提供资源性能和成本的整体概览,并简化运营。

  3. 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情况。通过建立基准性能指标并在出现偏差时自动发出警报,组织可以在风险升级之前缓解风险并解决性能问题。

  4. 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的报告和决策。

New Relic

  1. 应用程序性能监控:使用 New Relic Telegraf 插件将 Web 服务的应用程序性能指标发送到 New Relic Insights。通过集成此插件,开发人员可以收集响应时间、错误率和吞吐量等数据,使团队能够实时监控应用程序的运行状况,并在问题影响用户之前快速解决问题。此设置有助于主动管理应用程序性能和用户体验。

  2. 基础设施指标聚合:利用此插件聚合来自各种服务器的系统级指标(CPU 使用率、内存消耗等)并将其发送到 New Relic。这有助于系统管理员维护基础设施性能的全面视图,从而促进容量规划并识别潜在的瓶颈。通过将指标集中在 New Relic 中,团队可以可视化随时间推移的趋势,并就资源分配做出明智的决策。

  3. 多租户应用程序的动态指标命名:使用 metric_prefix 选项实现动态前缀,以区分多租户应用程序中的不同租户。通过配置插件以在指标名称中包含每个租户的唯一标识符,团队可以分析每个租户的使用模式和性能指标。这提供了对租户行为的宝贵见解,支持定制的优化并提高跨不同客户群的服务质量。

  4. 实时异常检测:将 New Relic 插件与警报机制相结合,以根据异常指标模式触发通知。通过发送请求计数和响应时间等指标,团队可以在 New Relic 中设置阈值,当超出阈值时,将自动向责任方发出警报。这种用户驱动的方法支持对潜在问题做出立即响应,防止其升级为更大的事件。

反馈

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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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