Ceph 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

Telegraf 的 Ceph 插件有助于从 Ceph 存储集群中的 MON 和 OSD 节点收集性能指标，以便进行有效的监控和管理。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。

集成详情

Ceph

Ceph Storage Telegraf 插件旨在从 Ceph 存储集群中的 Monitor (MON) 和 Object Storage Daemon (OSD) 节点收集性能指标。 Ceph 是一种高度可扩展的存储系统，通过此插件集成其指标收集功能，从而方便地监控其组件。 随着 13.x Mimic 版本中引入此插件，用户可以有效地收集有关其 Ceph 基础设施的性能和运行状况的详细见解。 它的工作原理是扫描配置的套接字目录以查找特定的 Ceph 服务套接字文件，通过 Ceph 管理界面执行命令，并解析返回的 JSON 数据以获取指标。 指标根据顶级键进行组织，从而可以有效地监控和分析集群性能。 通过允许管理员了解系统行为并主动识别潜在问题，此插件为管理和维护 Ceph 集群的性能提供了宝贵的功能。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。 此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。 它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时维护指标的完整性和准确性。 配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义，包括管理指标名称中的连字符，BigQuery 的流式插入不支持连字符。 对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大查询功能来分析大量监控数据的组织来说，此插件特别有用。

配置

Ceph

[[inputs.ceph]]
  ## This is the recommended interval to poll. Too frequent and you
  ## will lose data points due to timeouts during rebalancing and recovery
  interval = '1m'

  ## All configuration values are optional, defaults are shown below

  ## location of ceph binary
  ceph_binary = "/usr/bin/ceph"

  ## directory in which to look for socket files
  socket_dir = "/var/run/ceph"

  ## prefix of MON and OSD socket files, used to determine socket type
  mon_prefix = "ceph-mon"
  osd_prefix = "ceph-osd"
  mds_prefix = "ceph-mds"
  rgw_prefix = "ceph-client"

  ## suffix used to identify socket files
  socket_suffix = "asok"

  ## Ceph user to authenticate as, ceph will search for the corresponding
  ## keyring e.g. client.admin.keyring in /etc/ceph, or the explicit path
  ## defined in the client section of ceph.conf for example:
  ##
  ##     [client.telegraf]
  ##         keyring = /etc/ceph/client.telegraf.keyring
  ##
  ## Consult the ceph documentation for more detail on keyring generation.
  ceph_user = "client.admin"

  ## Ceph configuration to use to locate the cluster
  ceph_config = "/etc/ceph/ceph.conf"

  ## Whether to gather statistics via the admin socket
  gather_admin_socket_stats = true

  ## Whether to gather statistics via ceph commands, requires ceph_user
  ## and ceph_config to be specified
  gather_cluster_stats = false

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

Ceph

1. 动态监控仪表板：利用 Ceph 插件创建实时监控仪表板，以可视化表示 Ceph 集群的性能指标。 通过将这些指标集成到集中式仪表板中，系统管理员可以立即深入了解存储基础设施的运行状况，这有助于快速识别和解决潜在问题，防止问题升级。

2. 自动化警报系统：结合警报解决方案实施 Ceph 插件，以自动通知管理员 Ceph 集群内的性能下降或运行问题。 通过为关键指标定义阈值，组织可以确保及时的响应操作，从而提高整体系统可靠性和性能。

3. 性能基准测试：使用此插件收集的指标，对 Ceph 存储集群的不同配置或硬件设置进行性能基准测试。 此过程可以帮助组织识别最佳配置，从而提高性能和资源利用率，从而促进更高效的存储环境。

4. 容量规划和预测：将从 Ceph 存储插件收集的指标集成到更广泛的数据分析和报告工具中，以促进容量规划。 通过分析历史指标，组织可以预测未来的利用率趋势，从而为有效扩展存储资源做出明智的决策。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。 此设置将允许团队实时可视化性能数据，从而深入了解系统运行状况和使用模式。 通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板，以满足其特定需求，从而增强决策制定过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。 分析此数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。 通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 跨团队协作处理监控数据：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。 在此 Telegraf 插件的帮助下，团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。 这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同改进系统性能和可靠性。

4. 用于容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储对于容量规划至关重要的历史指标数据。 分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。 组织可以创建时间序列分析并识别模式，从而为他们的长期战略决策提供信息。

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