Azure 监视器和 SQLite 集成

由 Telegraf(InfluxData 构建的开源数据连接器)驱动的强大性能和简易集成。

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 监视器和 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,它都会更有价值。 使用 InfluxDB,这是排名第一的、旨在与 Telegraf 一起扩展的时序平台。

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输入和输出集成概述

使用 Azure 监视器 API 从 Azure 资源收集指标。

Telegraf 的 SQL 输出插件通过为每种指标类型动态创建表,将指标存储在 SQL 数据库中。 当配置为 SQLite 时,它使用基于文件的 DSN 和为轻量级嵌入式数据库使用量身定制的最小 SQL 模式。

集成详情

Azure 监视器

Azure 监视器 Telegraf 插件专为使用 Azure 监视器 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和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针对用户需求的指标。 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。

SQLite

SQL 输出插件使用动态模式将 Telegraf 指标写入 SQL 数据库,其中每种指标类型对应于一个表。 对于 SQLite,该插件使用 modernc.org/sqlite 驱动程序,并且需要 DSN 采用文件 URI 格式(例如,“file:/path/to/telegraf.db?cache=shared”)。 此配置利用标准 ANSI SQL 进行表创建和数据插入,确保与 SQLite 的功能兼容。

配置

Azure 监视器

# 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>

SQLite

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
  driver = "sqlite"

  ## Data source name
  ## For SQLite, the DSN is a filename or URL with the scheme "file:".
  ## Example: "file:/path/to/telegraf.db?cache=shared"
  data_source_name = "file:/path/to/telegraf.db?cache=shared"

  ## Timestamp column name
  timestamp_column = "timestamp"

  ## Table creation template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE}        - table name as a quoted identifier
  ##  {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
  ##  {COLUMNS}      - column definitions (list of quoted identifiers and types)
  table_template = "CREATE TABLE {TABLE} ({COLUMNS})"

  ## Table existence check template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE} - table name as a quoted identifier
  table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"

  ## Initialization SQL (optional)
  init_sql = ""

  ## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are never closed due to idle time.
  connection_max_idle_time = "0s"

  ## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections are never closed due to age.
  connection_max_lifetime = "0s"

  ## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
  connection_max_idle = 2

  ## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
  connection_max_open = 0

  ## Metric type to SQL type conversion
  ## The values on the left are the data types Telegraf has and the values on the right are the SQL types used when writing to SQLite.
  #[outputs.sql.convert]
  #  integer       = "INT"
  #  real          = "DOUBLE"
  #  text          = "TEXT"
  #  timestamp     = "TIMESTAMP"
  #  defaultvalue  = "TEXT"
  #  unsigned      = "UNSIGNED"
  #  bool          = "BOOL"

输入和输出集成示例

Azure 监视器

  1. 动态资源监控: 使用 Azure 监视器插件根据特定标准(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实现更好的性能跟踪和优化。

  2. 多云监控集成: 使用集中式监控解决方案,将从 Azure 监视器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: 利用通过 Azure 监视器插件收集的指标,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警报偏差,组织可以降低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。 这使组织能够跟踪长期趋势,从而可以根据历史性能数据进行详细的报告和决策。

SQLite

  1. 本地监控存储: 配置插件以将指标写入本地 SQLite 数据库文件。 这非常适合不需要设置全面数据库服务器的轻量级部署。
  2. 嵌入式应用: 将 SQLite 用作嵌入在边缘设备中的应用程序的后端,受益于其基于文件的架构和最低的资源需求。
  3. 快速设置以进行测试: 利用 SQLite 的易用性,快速为 Telegraf 指标收集设置测试环境,而无需外部数据库服务。
  4. 自定义模式管理: 如果您需要特定的列类型或索引,请调整表创建模板以预定义您的模式,以确保与您的应用程序的需求兼容。

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,它都会更有价值。 使用 InfluxDB,这是排名第一的、旨在与 Telegraf 一起扩展的时序平台。

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