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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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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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。
OpenTSDB 插件促进了 Telegraf 与 OpenTSDB 的集成,允许用户无缝地将时间序列指标推送到 OpenTSDB 后端。
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。 此插件非常适合利用 Azure 云基础设施的组织,可以深入了解资源性能和长期利用率,从而促进云资源的积极管理和优化。
OpenTSDB
OpenTSDB 插件旨在通过 telnet 或 HTTP 模式将指标发送到 OpenTSDB 实例。 随着 OpenTSDB 2.0 的推出,发送指标的推荐方法是通过 HTTP API,它允许通过配置“http_batch_size”来批量处理指标。 该插件支持多种配置选项,包括指标前缀、服务器主机和端口规范、反向代理的 URI 路径自定义以及用于诊断与 OpenTSDB 通信问题的调试选项。 此插件在生成时间序列数据且需要有效地存储在可扩展的时间序列数据库(如 OpenTSDB)中的场景中特别有用,使其适用于广泛的监控和分析应用程序。
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>
OpenTSDB
[[outputs.opentsdb]]
## prefix for metrics keys
prefix = "my.specific.prefix."
## DNS name of the OpenTSDB server
## Using "opentsdb.example.com" or "tcp://opentsdb.example.com" will use the
## telnet API. "http://opentsdb.example.com" will use the Http API.
host = "opentsdb.example.com"
## Port of the OpenTSDB server
port = 4242
## Number of data points to send to OpenTSDB in Http requests.
## Not used with telnet API.
http_batch_size = 50
## URI Path for Http requests to OpenTSDB.
## Used in cases where OpenTSDB is located behind a reverse proxy.
http_path = "/api/put"
## Debug true - Prints OpenTSDB communication
debug = false
## Separator separates measurement name from field
separator = "_"
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。
-
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。 这使组织可以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。
-
历史性能分析:通过将数据馈送到数据仓库解决方案,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。
OpenTSDB
-
实时基础设施监控:利用 OpenTSDB 插件收集和存储来自各种基础设施组件的指标。 通过配置插件以将指标推送到 OpenTSDB,组织可以集中查看其基础设施的健康状况和长期性能。
-
自定义应用程序指标跟踪:将 OpenTSDB 插件集成到自定义应用程序中,以跟踪关键绩效指标 (KPI),例如响应时间、错误率和用户交互。 这种设置允许开发人员和产品团队可视化应用程序性能趋势并做出数据驱动的决策。
-
自动化异常检测:结合机器学习算法,利用该插件自动检测发送到 OpenTSDB 的时间序列数据中的异常。 通过持续监控传入的指标,系统可以训练模型,在潜在问题影响应用程序性能之前向用户发出警报。
-
历史数据分析:使用 OpenTSDB 插件存储和分析历史性能数据,用于容量规划和趋势分析。 这提供了对系统长期行为的宝贵见解,帮助团队了解使用模式并为未来增长做好准备。
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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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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