DNS 和 Azure 数据资源管理器集成

输入和输出集成概述

DNS 插件使用户能够监控和收集 DNS 查询时间的统计信息，从而有助于 DNS 解析的性能分析。

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其遥测数据。 借助此插件，用户可以配置摄取设置以满足其需求，并利用 Azure 强大的分析功能。

集成详细信息

DNS

此插件收集以毫秒为单位的 DNS 查询时间，利用类似于 Dig 命令的 DNS 查询功能。 它提供了一种通过测量来自指定 DNS 服务器的响应时间来监控和分析 DNS 性能的方法，使网络管理员和工程师能够确保最佳 DNS 解析时间。 该插件可以配置为以特定服务器为目标，并自定义查询的记录类型，涵盖各种 DNS 功能，例如将域名解析为 IP 地址，或根据需要从特定记录中检索详细信息，同时还清楚地报告每次查询的成功或失败，以及相关的元数据。

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，使应用程序和服务能够高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进行分析进行了优化，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要求配置指标摄取，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方面的灵活性。 这支持现代应用程序（使用云服务）的可扩展且安全的监控设置。

配置

DNS

[[inputs.dns_query]]
  servers = ["8.8.8.8"]

  # network = "udp"

  # domains = ["."]

  # record_type = "A"

  # port = 53

  # timeout = "2s"

  # include_fields = []
  

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

DNS

1. 监控多个服务器的 DNS 性能：通过部署 DNS 插件，用户可以通过在 servers 数组中指定不同的 DNS 服务器（例如 Google DNS 和 Cloudflare DNS）来同时监控它们的性能。 这种情况可以比较不同 DNS 提供商之间的响应时间和可靠性，从而有助于根据经验数据选择最佳选项。

2. 分析高流量域的查询时间：集成该插件以专门测量与组织运营相关的高流量域（例如内部服务或面向客户的站点）的响应时间。 通过关注这些域的性能指标，组织可以主动解决延迟问题，确保服务可靠性并改善用户体验。

3. DNS 超时警报：将插件与警报系统结合使用，以便在 DNS 查询超过定义的超时阈值时通知管理员。 此设置可以帮助主动排除网络问题或服务器配置错误，从而促进对潜在停机情况的快速响应。

4. 收集历史数据以了解性能趋势：使用该插件收集 DNS 查询时间在较长一段时间内的历史数据。 此数据可用于分析 DNS 性能的趋势和模式，从而更好地进行容量规划、识别周期性问题以及证明基础设施升级或 DNS 架构变更的合理性。

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运行状况，而不会出现延迟。

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。 通过使用该插件，组织可以简化其日志分析流程，从而更轻松地搜索、筛选和从随时间累积的历史数据中获取见解。

3. 数据驱动的警报系统：通过根据通过此插件发送的指标配置警报，增强监控功能。 组织可以设置阈值并自动执行事件响应，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。 此插件支持构建数据结构，随后可用于预测分析，从而提高决策能力。

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