Consul 和 Google BigQuery 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。

info

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

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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序数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

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。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery,从而为遥测数据提供强大的数据分析能力。

集成详情

Consul

Consul 输入插件旨在收集从所有在 Consul(一种用于服务发现和基础设施管理的工具)注册的服务的健康检查状态。通过查询 Consul API,此插件帮助用户监控其服务的健康状况,并确保它们正常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、管理身份验证以及指定如何处理从健康检查派生的标签。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务(流行的数据仓库和分析平台)的无缝集成。此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中,从而使用户可以更轻松地从其遥测数据中执行分析并生成见解。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,确保用户可以在将其指标存储在 BigQuery 表中时保持其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。此插件对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织特别有用。

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 = ":"

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

Consul

  1. 服务健康监控仪表板:利用 Consul 输入插件为所有在 Consul 中注册的服务创建全面的健康监控仪表板。这使运营团队可以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,以便在服务状态更改为严重时触发通知。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关键性来优先处理事件,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。

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。此设置将允许团队实时可视化性能数据,从而提供对系统健康状况和使用模式的洞察。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。借助此 Telegraf 插件,团队可以将他们的指标推送到中央 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。组织可以创建时序分析并识别模式,从而为他们的长期战略决策提供信息。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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序数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许基于这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供带有 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成