Google Cloud PubSub 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

此插件从 Google Cloud PubSub 摄取指标，从而实现实时数据处理和集成到监控设置中。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据提供强大的数据分析能力。

集成详情

Google Cloud PubSub

Google Cloud PubSub 输入插件旨在从 Google Cloud PubSub 摄取指标。Google Cloud PubSub 是一种消息传递服务，可促进不同系统之间的实时通信。它允许用户通过从 Google Cloud 项目中的指定订阅中拉取消息来创建和处理指标。此插件的关键功能之一是它能够作为服务输入运行，主动监听传入消息，而不是仅仅以设定的时间间隔轮询指标。通过各种配置选项，用户可以自定义消息摄取的行为，例如处理凭据、管理消息大小以及调整确认设置，以确保仅在成功处理后才确认消息。通过利用 Google PubSub 的优势，此插件与云原生架构无缝集成，使用户能够构建强大且可扩展的应用程序，这些应用程序可以实时响应事件。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，从而使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，确保用户在将指标存储在 BigQuery 表中时可以保持指标的完整性和准确性。配置选项允许自定义数据集规范和处理指标，包括管理指标名称中的连字符，BigQuery 的流式插入不支持连字符。对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织来说，此插件特别有用。

配置

Google Cloud PubSub

[[inputs.cloud_pubsub]]
  project = "my-project"
  subscription = "my-subscription"
  data_format = "influx"
  # credentials_file = "path/to/my/creds.json"
  # retry_delay_seconds = 5
  # max_message_len = 1000000
  # max_undelivered_messages = 1000
  # max_extension = 0
  # max_outstanding_messages = 0
  # max_outstanding_bytes = 0
  # max_receiver_go_routines = 0
  # base64_data = false
  # content_encoding = "identity"
  # max_decompression_size = "500MB"

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

Google Cloud PubSub

1. 物联网设备的实时分析：利用 Google Cloud PubSub 插件聚合来自分布在各个位置的物联网设备的指标。通过将设备数据流式传输到 Google PubSub 并使用此插件摄取指标，组织可以创建一个用于实时监控和警报的集中式仪表板。此设置允许立即了解设备性能，从而促进主动维护和运营效率。

2. 动态日志处理和监控：通过 Google Cloud PubSub 将来自众多来源的日志摄取到 Telegraf 管道中，利用该插件解析和分析日志消息。这可以帮助团队快速识别日志中的异常或模式，并简化跨分布式系统的问题排查过程。通过整合日志数据，组织可以增强其可观察性和响应能力。

3. 事件驱动的工作流集成：使用 Google Cloud PubSub 插件连接各种云函数或服务。每次新消息推送到订阅时，都可以在云架构的其他部分触发操作，例如启动数据处理作业、通知，甚至是报告更新。这种事件驱动的方法允许构建更具反应性的系统架构，可以适应不断变化的业务需求。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。此设置将允许团队实时可视化性能数据，从而深入了解系统健康状况和使用模式。通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板以满足其特定需求，从而增强决策制定过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。分析这些数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 监控数据的跨团队协作：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件，团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同提高系统性能和可靠性。

4. 用于容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储对于容量规划至关重要的历史指标数据。分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。组织可以创建时间序列分析并识别模式，从而为他们的长期战略决策提供信息。

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