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强大的性能,无限的扩展能力
收集、组织和处理大量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,这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 Event Hubs 输入插件允许 Telegraf 使用来自 Azure Event Hubs 和 Azure IoT 中枢的数据,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。
此插件使 Telegraf 能够使用 InfluxDB Line 协议将指标高效地直接写入 VictoriaMetrics,从而利用 VictoriaMetrics 在大规模时间序列数据方面的性能和可扩展性功能。
集成详情
Azure Event Hubs
此插件充当 Azure Event Hubs 和 Azure IoT 中枢的消费者,允许用户高效地从这些平台摄取数据流。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 中枢支持物联网应用中安全的设备到云和云到设备通信。Event Hubs 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。主要功能包括动态管理消费者组、消息跟踪以防止数据丢失,以及可自定义的预取计数、用户代理和元数据处理设置。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。
VictoriaMetrics
VictoriaMetrics 支持直接摄取 InfluxDB Line 协议中的指标,使此插件成为高效实时指标存储和检索的理想选择。该集成结合了 Telegraf 广泛的指标收集功能与 VictoriaMetrics 优化的存储和查询功能,包括压缩、快速摄取速率和高效的磁盘利用率。此插件非常适合云原生和大规模监控场景,具有简单性、强大的性能和高可靠性,为大量指标实现高级操作洞察和长期存储解决方案。
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"
VictoriaMetrics
[[outputs.influxdb]]
## URL of the VictoriaMetrics write endpoint
urls = ["http://localhost:8428"]
## VictoriaMetrics accepts InfluxDB line protocol directly
database = "db_name"
## Optional authentication
# username = "username"
# password = "password"
# skip_database_creation = true
# exclude_retention_policy_tag = true
# content_encoding = "gzip"
## Timeout for HTTP requests
timeout = "5s"
## Optional TLS configuration
# tls_ca = "/path/to/ca.pem"
# tls_cert = "/path/to/cert.pem"
# tls_key = "/path/to/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
输入和输出集成示例
Azure Event Hubs
-
实时物联网设备监控:使用 Azure Event Hubs 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:利用此插件根据从 Azure Event Hubs 收到的事件触发数据处理工作流。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操作。
-
与分析平台集成:实施此插件将事件数据导入到 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、推动业务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 Event Hubs 插件跨不同的系统或平台同步数据流。通过从 Azure Event Hubs 使用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。
VictoriaMetrics
-
云原生应用程序监控:将 Kubernetes 上部署的微服务的指标直接流式传输到 VictoriaMetrics。通过集中指标,组织可以在动态演变的云环境中执行实时监控、快速异常检测和无缝扩展。
-
可扩展的物联网数据管理:使用此插件将来自物联网部署的传感器数据摄取到 VictoriaMetrics 中。这种方法有助于实时分析、预测性维护以及以最小的存储开销高效管理大量传感器数据。
-
金融系统性能跟踪:通过此插件利用 VictoriaMetrics 存储和分析来自金融系统的指标,捕获延迟、交易量和错误率。组织可以快速识别和解决性能瓶颈,确保高可用性和法规遵从性。
-
跨环境性能仪表板:将来自不同基础设施组件(例如云实例、容器和物理服务器)的指标集成到 VictoriaMetrics 中。使用可视化工具,团队可以构建全面的仪表板,以实现端到端的性能可见性、主动故障排除和基础设施优化。
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强大的性能,无限的扩展能力
收集、组织和处理大量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,这是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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