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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 graphite
、carbon2
和 prometheus
。 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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
-
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。
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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。
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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。
-
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。
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