Azure 事件中心和 Sumo Logic 集成

强大性能,易于集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

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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Azure 事件中心和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大性能,无限扩展

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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,一流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 使用来自 Azure 事件中心和 Azure IoT 中心的数据,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。

Sumo Logic 插件旨在促进将指标从 Telegraf 发送到 Sumo Logic 的 HTTP 源。 通过使用此插件,用户可以在 Sumo Logic 平台上分析其指标数据,从而利用各种输出数据格式。

集成详细信息

Azure 事件中心

此插件充当 Azure 事件中心和 Azure IoT 中心的使用者,允许用户高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 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功能。 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。

Sumo Logic

此插件有助于将指标传输到 Sumo Logic 的 HTTP 源,并采用指定的 HTTP 消息数据格式。 Telegraf(必须是 1.16.0 或更高版本)可以发送以多种格式编码的指标,包括 graphitecarbon2prometheus。 这些格式对应于 Sumo Logic 识别的不同内容类型,确保指标得到正确解释以进行分析。 与 Sumo Logic 集成使用户能够利用全面的分析平台,从而从其指标数据中获得丰富的可视化效果和见解。 该插件提供配置选项,例如设置 HTTP 指标源的 URL、选择数据格式以及指定超时和请求大小等其他参数,这些参数增强了数据监控工作流程的灵活性和控制力。

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"

Sumo Logic

[[outputs.sumologic]]
  ## Unique URL generated for your HTTP Metrics Source.
  ## This is the address to send metrics to.
  # url = "https://events.sumologic.net/receiver/v1/http/"

  ## Data format to be used for sending metrics.
  ## This will set the "Content-Type" header accordingly.
  ## Currently supported formats:
  ## * graphite - for Content-Type of application/vnd.sumologic.graphite
  ## * carbon2 - for Content-Type of application/vnd.sumologic.carbon2
  ## * prometheus - for Content-Type of application/vnd.sumologic.prometheus
  ##
  ## More information can be found at:
  ## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#content-type-headers-for-metrics
  ##
  ## NOTE:
  ## When unset, telegraf will by default use the influx serializer which is currently unsupported
  ## in HTTP Source.
  data_format = "carbon2"

  ## Timeout used for HTTP request
  # timeout = "5s"

  ## Max HTTP request body size in bytes before compression (if applied).
  ## By default 1MB is recommended.
  ## NOTE:
  ## Bear in mind that in some serializer a metric even though serialized to multiple
  ## lines cannot be split any further so setting this very low might not work
  ## as expected.
  # max_request_body_size = 1000000

  ## Additional, Sumo specific options.
  ## Full list can be found here:
  ## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#supported-http-headers

  ## Desired source name.
  ## Useful if you want to override the source name configured for the source.
  # source_name = ""

  ## Desired host name.
  ## Useful if you want to override the source host configured for the source.
  # source_host = ""

  ## Desired source category.
  ## Useful if you want to override the source category configured for the source.
  # source_category = ""

  ## Comma-separated key=value list of dimensions to apply to every metric.
  ## Custom dimensions will allow you to query your metrics at a more granular level.
  # dimensions = ""
</code></pre>

输入和输出集成示例

Azure 事件中心

  1. 实时 IoT 设备监控:使用 Azure 事件中心插件来监控来自传感器和执行器等 IoT 设备的遥测数据。 通过将设备数据流式传输到监控仪表板中,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。 这种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。

  2. 事件驱动的数据处理工作流程:利用此插件来响应从 Azure 事件中心接收的事件而触发数据处理工作流程。 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程。 这种集成增强了响应能力并简化了跨系统的运营。

  3. 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交互式可视化效果,从而为决策提供信息。

  4. 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。 通过使用来自 Azure 事件中心的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。

Sumo Logic

  1. 实时系统监控仪表板:利用 Sumo Logic 插件将来自服务器的性能指标持续馈送到 Sumo Logic 仪表板。 这种设置允许技术团队实时可视化系统运行状况和负载,从而通过详细的图形和指标更快地识别任何性能瓶颈或系统故障。

  2. 自动化警报系统:配置插件以发送在 Sumo Logic 中针对特定阈值(例如 CPU 使用率或内存消耗)触发警报的指标。 通过设置自动化警报,团队可以在问题升级为严重故障之前主动解决问题,从而显着提高响应时间并提高整体系统可靠性。

  3. 跨系统指标聚合:集成跨不同环境(开发、测试、生产)的多个 Telegraf 实例,并使用此插件将所有指标输送到中央 Sumo Logic 实例。 这种聚合实现了跨环境的全面分析,从而促进更好的监控和在软件开发生命周期中做出更明智的决策。

  4. 具有维度跟踪的自定义指标:使用 Sumo Logic 插件发送自定义指标,其中包括标识基础设施各个方面的维度(例如,环境、服务类型)。 这种精细的跟踪允许进行更定制化的分析,使您的团队能够剖析跨不同应用程序层或业务功能的性能。

反馈

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强大性能,无限扩展

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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,一流的时间序列平台旨在与 Telegraf 一起扩展。

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