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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数据并监控来自这些云服务的事件流。
Redis 插件使用户能够将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Redis。此集成非常适合需要强大的时序数据存储和分析的应用程序。
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,允许用户从这些平台高效地摄取数据流。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 IoT 应用程序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、IoT 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的集成。
Redis
Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个专门用于时序数据的 Redis 数据库模块。此插件促进了 Telegraf 与 RedisTimeSeries 的集成,从而可以高效地存储和检索带时间戳的数据。借助 RedisTimeSeries,用户可以利用增强的功能来管理时序数据,包括聚合视图和范围查询。该插件提供了各种配置选项,以实现安全连接到 Redis 数据库所需的灵活性,包括对身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置的支持。底层技术利用了 Redis 的效率和可扩展性,使其成为高容量指标环境的绝佳选择,在这些环境中,实时处理至关重要。
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"
Redis
[[outputs.redistimeseries]]
## The address of the RedisTimeSeries server.
address = "127.0.0.1:6379"
## Redis ACL credentials
# username = ""
# password = ""
# database = 0
## Timeout for operations such as ping or sending metrics
# timeout = "10s"
## Enable attempt to convert string fields to numeric values
## If "false" or in case the string value cannot be converted the string
## field will be dropped.
# convert_string_fields = true
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
输入和输出集成示例
Azure 事件中心
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实时 IoT 设备监控:使用 Azure 事件中心插件来监控来自 IoT 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,提高运营效率并减少停机时间。
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事件驱动的数据处理工作流:利用此插件来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,使企业能够更有效地自动化其工作流。此集成增强了跨系统的响应能力并简化了操作。
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与分析平台集成:实施此插件以将事件数据导入到 Azure Synapse 或 Power BI 等分析平台。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,并创建交互式可视化,为决策提供信息。
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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数据库或云存储等其他系统,组织可以在其整个架构中保持一致和最新的信息,从而实现有凝聚力的数据策略。
Redis
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监控 IoT 传感器数据:利用 Redis Telegraf 插件实时收集和存储来自 IoT 传感器的数据。通过将插件连接到 RedisTimeSeries 数据库,用户可以分析温度、湿度或其他环境因素的趋势。有效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护并帮助资源管理。
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金融市场数据聚合:使用此插件来跟踪和存储来自各种来源的时间敏感型金融数据。通过将指标发送到 Redis,金融机构可以聚合和分析市场趋势或随时间的价格变化,从而为他们提供从可靠的时序分析中得出的可操作的见解。
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应用程序性能监控 (APM):实施 Redis 插件以收集应用程序性能指标,例如响应时间和 CPU 使用率。用户可以使用 RedisTimeSeries 可视化其应用程序随时间的性能,从而使他们能够识别瓶颈并快速优化资源分配。
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能源消耗跟踪:利用此插件来监控建筑物随时间的能源使用情况。通过与智能电表集成并将数据发送到 RedisTimeSeries,市政当局或企业可以分析能源消耗模式,从而帮助实施节能措施和可持续发展实践。
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