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强大的性能,无限的扩展
收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都会变得更有价值。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
Azure 事件中心输入插件允许 Telegraf 从 Azure 事件中心和 Azure IoT 中心消费数据,从而能够高效地处理和监控来自这些云服务的事件流。
OpenTSDB 插件有助于 Telegraf 与 OpenTSDB 的集成,允许用户将时间序列指标无缝推送到 OpenTSDB 后端。
集成详情
Azure 事件中心
此插件充当 Azure 事件中心和 Azure IoT 中心的消费者,允许用户有效地从这些平台摄取数据流。Azure 事件中心是一个高度可扩展的数据流平台和事件摄取服务,能够每秒接收和处理数百万个事件,而 Azure IoT 中心支持物联网应用中安全的设备到云和云到设备通信。事件中心输入插件与这些服务无缝交互,提供可靠的消息消费和流处理能力。主要功能包括消费者组的动态管理、防止数据丢失的消息跟踪以及用于预取计数、用户代理和元数据处理的可自定义设置。此插件旨在支持各种用例,包括实时遥测数据收集、物联网数据处理以及与更广泛的 Azure 生态系统中的各种数据分析和监控工具集成。
OpenTSDB
OpenTSDB 插件旨在通过 telnet 或 HTTP 模式将指标发送到 OpenTSDB 实例。随着 OpenTSDB 2.0 的推出,发送指标的推荐方法是通过 HTTP API,它允许通过配置“http_batch_size”来批量处理指标。该插件支持多种配置选项,包括指标前缀、服务器主机和端口规范、反向代理的 URI 路径自定义以及用于诊断与 OpenTSDB 通信问题的调试选项。此插件在生成时间序列数据并且需要高效存储在可扩展的时间序列数据库(如 OpenTSDB)中的场景中特别有用,使其适用于广泛的监控和分析应用。
配置
Azure 事件中心
[[inputs.eventhub_consumer]]
## The default behavior is to create a new Event Hub client from environment variables.
## This requires one of the following sets of environment variables to be set:
##
## 1) Expected Environment Variables:
## - "EVENTHUB_CONNECTION_STRING"
##
## 2) Expected Environment Variables:
## - "EVENTHUB_NAMESPACE"
## - "EVENTHUB_NAME"
## - "EVENTHUB_KEY_NAME"
## - "EVENTHUB_KEY_VALUE"
## 3) Expected Environment Variables:
## - "EVENTHUB_NAMESPACE"
## - "EVENTHUB_NAME"
## - "AZURE_TENANT_ID"
## - "AZURE_CLIENT_ID"
## - "AZURE_CLIENT_SECRET"
## Uncommenting the option below will create an Event Hub client based solely on the connection string.
## This can either be the associated environment variable or hard coded directly.
## If this option is uncommented, environment variables will be ignored.
## Connection string should contain EventHubName (EntityPath)
# connection_string = ""
## Set persistence directory to a valid folder to use a file persister instead of an in-memory persister
# persistence_dir = ""
## Change the default consumer group
# consumer_group = ""
## By default the event hub receives all messages present on the broker, alternative modes can be set below.
## The timestamp should be in https://github.com/toml-lang/toml#offset-date-time format (RFC 3339).
## The 3 options below only apply if no valid persister is read from memory or file (e.g. first run).
# from_timestamp =
# latest = true
## Set a custom prefetch count for the receiver(s)
# prefetch_count = 1000
## Add an epoch to the receiver(s)
# epoch = 0
## Change to set a custom user agent, "telegraf" is used by default
# user_agent = "telegraf"
## To consume from a specific partition, set the partition_ids option.
## An empty array will result in receiving from all partitions.
# partition_ids = ["0","1"]
## Max undelivered messages
## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
## broker that have not been written by an output.
##
## This value needs to be picked with awareness of the agent's
## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
## can result in a constant stream of data batches to the output. While
## setting it too low may never flush the broker's messages.
# max_undelivered_messages = 1000
## Set either option below to true to use a system property as timestamp.
## You have the choice between EnqueuedTime and IoTHubEnqueuedTime.
## It is recommended to use this setting when the data itself has no timestamp.
# enqueued_time_as_ts = true
# iot_hub_enqueued_time_as_ts = true
## Tags or fields to create from keys present in the application property bag.
## These could for example be set by message enrichments in Azure IoT Hub.
# application_property_tags = []
# application_property_fields = []
## Tag or field name to use for metadata
## By default all metadata is disabled
# sequence_number_field = "SequenceNumber"
# enqueued_time_field = "EnqueuedTime"
# offset_field = "Offset"
# partition_id_tag = "PartitionID"
# partition_key_tag = "PartitionKey"
# iot_hub_device_connection_id_tag = "IoTHubDeviceConnectionID"
# iot_hub_auth_generation_id_tag = "IoTHubAuthGenerationID"
# iot_hub_connection_auth_method_tag = "IoTHubConnectionAuthMethod"
# iot_hub_connection_module_id_tag = "IoTHubConnectionModuleID"
# iot_hub_enqueued_time_field = "IoTHubEnqueuedTime"
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
data_format = "influx"
OpenTSDB
[[outputs.opentsdb]]
## prefix for metrics keys
prefix = "my.specific.prefix."
## DNS name of the OpenTSDB server
## Using "opentsdb.example.com" or "tcp://opentsdb.example.com" will use the
## telnet API. "http://opentsdb.example.com" will use the Http API.
host = "opentsdb.example.com"
## Port of the OpenTSDB server
port = 4242
## Number of data points to send to OpenTSDB in Http requests.
## Not used with telnet API.
http_batch_size = 50
## URI Path for Http requests to OpenTSDB.
## Used in cases where OpenTSDB is located behind a reverse proxy.
http_path = "/api/put"
## Debug true - Prints OpenTSDB communication
debug = false
## Separator separates measurement name from field
separator = "_"
输入和输出集成示例
Azure 事件中心
-
实时物联网设备监控:使用 Azure 事件中心插件监控来自物联网设备(如传感器和执行器)的遥测数据。通过将设备数据流式传输到监控仪表板,组织可以深入了解系统性能、跟踪使用模式并快速响应异常情况。此设置允许对设备进行主动管理,从而提高运营效率并减少停机时间。
-
事件驱动的数据处理工作流:利用此插件触发数据处理工作流,以响应从 Azure 事件中心接收的事件。例如,当新事件到达时,它可以启动数据转换、聚合或存储过程,从而使企业能够更有效地自动化其工作流。此集成增强了响应能力并简化了跨系统的运营。
-
与分析平台集成:实施该插件以将事件数据导入分析平台,如 Azure Synapse 或 Power BI。通过将实时流数据集成到分析工具中,组织可以执行全面的数据分析、推动商业智能工作并创建信息丰富的交互式可视化效果,从而为决策提供依据。
-
跨平台数据同步:利用 Azure 事件中心插件在不同的系统或平台之间同步数据流。通过从 Azure 事件中心消费数据并将其转发到其他系统(如数据库或云存储),组织可以在其整个架构中维护一致且最新的信息,从而实现有凝聚力的数据策略。
OpenTSDB
-
实时基础设施监控:利用 OpenTSDB 插件收集和存储来自各种基础设施组件的指标。通过配置插件将指标推送到 OpenTSDB,组织可以集中查看其基础设施的健康状况和随时间变化的性能。
-
自定义应用指标跟踪:将 OpenTSDB 插件集成到自定义应用中,以跟踪关键绩效指标 (KPI),如响应时间、错误率和用户交互。此设置允许开发人员和产品团队可视化应用性能趋势并做出数据驱动的决策。
-
自动异常检测:结合机器学习算法利用该插件自动检测发送到 OpenTSDB 的时间序列数据中的异常。通过持续监控传入的指标,系统可以训练模型,以便在潜在问题影响应用性能之前向用户发出警报。
-
历史数据分析:使用 OpenTSDB 插件存储和分析历史性能数据,以进行容量规划和趋势分析。这提供了对系统随时间变化的行为的宝贵见解,帮助团队了解使用模式并为未来的增长做好准备。
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