Consul 和 Azure 数据资源管理器集成

强大的性能和简单的集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。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Consul 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

2,800+

贡献者

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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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

Consul 输入插件从 Consul 服务器收集健康检查指标,使用户能够有效地监控服务状态。

Azure 数据资源管理器插件允许将指标收集与 Azure 数据资源管理器集成,使用户能够高效地分析和查询他们的遥测数据。借助此插件,用户可以配置摄取设置以满足他们的需求,并利用 Azure 强大的分析功能。

集成详情

Consul

Consul 输入插件旨在收集从所有在 Consul 注册的服务的健康检查状态,Consul 是一个用于服务发现和基础设施管理的工具。通过查询 Consul API,此插件帮助用户监控其服务的健康状况,并确保它们正在运行并满足服务级别协议。它不提供遥测数据,但如果用户想要收集这些指标,可以使用 StatsD。该插件提供配置选项以连接到 Consul 服务器、管理身份验证,并指定如何处理从健康检查派生的标签。

Azure 数据资源管理器

Azure 数据资源管理器插件允许用户将从各种 Telegraf 输入插件收集的指标、日志和时间序列数据写入 Azure 数据资源管理器、Azure Synapse 和 Fabric 中的实时分析。此集成充当桥梁,允许应用程序和服务有效地监控其性能指标或日志。Azure 数据资源管理器针对对大量不同数据类型的分析进行了优化,使其成为云环境中实时分析和监控解决方案的绝佳选择。该插件使用户能够根据其需求配置指标摄取,动态定义表架构,并设置各种摄取方法,同时保留数据库操作所需的角色和权限的灵活性。这支持利用云服务的现代应用程序的可扩展且安全的监控设置。

配置

Consul

[[inputs.consul]]
  ## Consul server address
  # address = "localhost:8500"

  ## URI scheme for the Consul server, one of "http", "https"
  # scheme = "http"

  ## Metric version controls the mapping from Consul metrics into
  ## Telegraf metrics. Version 2 moved all fields with string values
  ## to tags.
  ##
  ##   example: metric_version = 1; deprecated in 1.16
  ##            metric_version = 2; recommended version
  # metric_version = 1

  ## ACL token used in every request
  # token = ""

  ## HTTP Basic Authentication username and password.
  # username = ""
  # password = ""

  ## Data center to query the health checks from
  # datacenter = ""

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = true

  ## Consul checks' tag splitting
  # When tags are formatted like "key:value" with ":" as a delimiter then
  # they will be split and reported as proper key:value in Telegraf
  # tag_delimiter = ":"

Azure 数据资源管理器

[[outputs.azure_data_explorer]]
  ## The URI property of the Azure Data Explorer resource on Azure
  ## ex: endpoint_url = https://myadxresource.australiasoutheast.kusto.windows.net
  endpoint_url = ""

  ## The Azure Data Explorer database that the metrics will be ingested into.
  ## The plugin will NOT generate this database automatically, it's expected that this database already exists before ingestion.
  ## ex: "exampledatabase"
  database = ""

  ## Timeout for Azure Data Explorer operations
  # timeout = "20s"

  ## Type of metrics grouping used when pushing to Azure Data Explorer.
  ## Default is "TablePerMetric" for one table per different metric.
  ## For more information, please check the plugin README.
  # metrics_grouping_type = "TablePerMetric"

  ## Name of the single table to store all the metrics (Only needed if metrics_grouping_type is "SingleTable").
  # table_name = ""

  ## Creates tables and relevant mapping if set to true(default).
  ## Skips table and mapping creation if set to false, this is useful for running Telegraf with the lowest possible permissions i.e. table ingestor role.
  # create_tables = true

  ##  Ingestion method to use.
  ##  Available options are
  ##    - managed  --  streaming ingestion with fallback to batched ingestion or the "queued" method below
  ##    - queued   --  queue up metrics data and process sequentially
  # ingestion_type = "queued"

输入和输出集成示例

Consul

  1. 服务健康监控仪表板:使用 Consul 输入插件为所有在 Consul 注册的服务创建全面的健康监控仪表板。这使运营团队能够实时可视化健康状态,从而快速识别服务问题并促进对服务中断或性能下降的快速响应。

  2. 自动化警报系统:实施一个自动化警报系统,该系统使用 Consul 输入插件收集的健康检查数据,以便在服务状态变为严重时触发通知。此设置可以与 Slack 或电子邮件等通知系统集成,确保团队成员立即收到警报以解决潜在问题。

  3. 与事件管理集成:利用 Consul 输入插件中的健康检查数据来馈送到事件管理系统。通过分析健康状态趋势,团队可以根据受影响服务的严重性对事件进行优先级排序,并简化其解决流程,从而提高整体服务可靠性和客户满意度。

Azure 数据资源管理器

  1. 实时监控仪表板:通过使用此插件将来自各种服务的指标集成到 Azure 数据资源管理器中,组织可以构建反映实时性能指标的综合仪表板。这使团队能够主动响应性能问题并优化系统健康状况,而不会延误。

  2. 集中式日志管理:利用 Azure 数据资源管理器来整合来自多个应用程序和服务的日志。通过利用该插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、过滤和从随时间累积的历史数据中提取见解。

  3. 数据驱动的警报系统:通过基于通过此插件发送的指标配置警报来增强监控功能。组织可以设置阈值并自动化事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。

  4. 机器学习模型训练:通过利用发送到 Azure 数据资源管理器的数据,组织可以执行大规模分析并准备数据以馈送到机器学习模型中。此插件支持数据结构化,这些数据随后可用于预测分析,从而增强决策能力。

反馈

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强大的性能,无限的扩展能力

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