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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,它会更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 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 Event Hubs 输入插件允许 Telegraf 从 Azure Event Hubs 和 Azure IoT 中心消费数据,从而能够高效地处理数据和监控来自这些云服务的事件流。
此输出插件通过 HTTP 将指标从 Telegraf 直接流式传输到 ServiceNow MID Server,利用 nowmetric
序列化器与 ServiceNow 的 Operational Intelligence 和 Event Management 进行高效集成。
集成详情
Azure Event Hubs
此插件充当 Azure Event Hubs 和 Azure IoT 中心的消费者,允许用户有效地摄取来自这些平台的数据流。Azure Event Hubs 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。Event Hub 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集成。
ServiceNow
Telegraf 可用于将指标数据直接发送到 ServiceNow MID Server REST 端点。指标使用 ServiceNow 的 Operational Intelligence (OI) 格式或 JSONv2 格式进行格式化,从而实现与 ServiceNow 的 Event Management 和 Operational Intelligence 平台的无缝集成。序列化器有效地批量处理指标,通过最大限度地减少 HTTP POST 请求的数量来减少网络开销。此集成允许用户在 ServiceNow 中快速利用指标,以增强可观察性、主动事件管理和性能监控以及 ServiceNow 的运营智能功能。
配置
Azure Event Hubs
[[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"
ServiceNow
[[outputs.http]]
## ServiceNow MID Server metrics endpoint
url = "http://mid-server.example.com:9082/api/mid/sa/metrics"
## HTTP request method
method = "POST"
## Basic Authentication credentials
username = "evt.integration"
password = "P@$$w0rd!"
## Data serialization format for ServiceNow
data_format = "nowmetric"
## Metric format type: "oi" (default) or "jsonv2"
nowmetric_format = "oi"
## HTTP Headers
[outputs.http.headers]
Content-Type = "application/json"
Accept = "application/json"
## Optional timeout
# timeout = "5s"
## TLS configuration options
# 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 Event Hubs
-
实时 IoT 设备监控:使用 Azure Event Hubs 插件监控来自 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,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:利用此插件来触发响应从 Azure Event Hubs 接收的事件的数据处理工作流。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 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 Event Hubs 插件在不同的系统或平台之间同步数据流。通过从 Azure Event Hubs 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维护一致且最新的信息,从而实现有凝聚力的数据策略。
ServiceNow
-
主动事件管理:利用 Telegraf 和 ServiceNow 集成将基础设施和应用程序指标实时流式传输到 ServiceNow Event Management。根据阈值自动触发事件或补救工作流,从而显着缩短事件检测和响应时间。
-
端到端应用程序监控:在应用程序堆栈的多个层部署 Telegraf 代理,将性能指标直接发送到 ServiceNow。利用 ServiceNow 的 Operational Intelligence,团队可以关联跨组件的指标,快速识别性能瓶颈。
-
动态 CI 性能跟踪:通过使用此插件推送性能数据,将 Telegraf 指标与 ServiceNow 的 CMDB 集成,从而允许基于实时指标自动更新配置项 (CI) 健康状态。这确保了 ServiceNow 中基础设施运行状况的准确和当前状态。
-
云资源优化:使用 Telegraf 收集来自混合云和多云基础设施的指标,直接流式传输到 ServiceNow。利用这些指标进行实时分析、预测容量规划和资源优化,从而实现主动管理并降低运营成本。
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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,它会更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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