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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并集成到监控设置中。
Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。此集成允许用户以 Prometheus 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。
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,此插件可以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。
Prometheus
此插件有助于与 Prometheus 集成,Prometheus 是一种著名的开源监控和警报工具包,专为大规模环境中的可靠性和效率而设计。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的间隔抓取这些指标。此插件通过允许各种系统以标准化格式发布性能指标,从而在监控各种系统中发挥着至关重要的作用,从而可以广泛了解系统健康状况和行为。主要功能包括支持配置各种端点、启用 TLS 以进行安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。该插件还可以与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以适应特定的监控需求。这促进了不同系统必须有效通信性能数据的环境中的互操作性。利用 Prometheus 的指标格式,它允许通过高级配置(例如指标过期和收集器控制)进行灵活的指标管理,从而为监控和警报工作流程提供完善的解决方案。
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"
Prometheus
[[outputs.prometheus_client]]
## Address to listen on.
## ex:
## listen = ":9273"
## listen = "vsock://:9273"
listen = ":9273"
## Maximum duration before timing out read of the request
# read_timeout = "10s"
## Maximum duration before timing out write of the response
# write_timeout = "10s"
## Metric version controls the mapping from Prometheus metrics into Telegraf metrics.
## See "Metric Format Configuration" in plugins/inputs/prometheus/README.md for details.
## Valid options: 1, 2
# metric_version = 1
## Use HTTP Basic Authentication.
# basic_username = "Foo"
# basic_password = "Bar"
## If set, the IP Ranges which are allowed to access metrics.
## ex: ip_range = ["192.168.0.0/24", "192.168.1.0/30"]
# ip_range = []
## Path to publish the metrics on.
# path = "/metrics"
## Expiration interval for each metric. 0 == no expiration
# expiration_interval = "60s"
## Collectors to enable, valid entries are "gocollector" and "process".
## If unset, both are enabled.
# collectors_exclude = ["gocollector", "process"]
## Send string metrics as Prometheus labels.
## Unless set to false all string metrics will be sent as labels.
# string_as_label = true
## If set, enable TLS with the given certificate.
# tls_cert = "/etc/ssl/telegraf.crt"
# tls_key = "/etc/ssl/telegraf.key"
## Set one or more allowed client CA certificate file names to
## enable mutually authenticated TLS connections
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Export metric collection time.
# export_timestamp = false
## Specify the metric type explicitly.
## This overrides the metric-type of the Telegraf metric. Globbing is allowed.
# [outputs.prometheus_client.metric_types]
# counter = []
# gauge = []
输入和输出集成示例
Google Cloud PubSub
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物联网设备的实时分析:利用 Google Cloud PubSub 插件来聚合来自分布在各个位置的物联网设备的指标。通过将设备的数据流式传输到 Google PubSub 并使用此插件摄取指标,组织可以创建一个集中式仪表板,用于实时监控和警报。此设置可以立即深入了解设备性能,从而促进主动维护和运营效率。
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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,利用该插件来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。
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事件驱动型工作流集成:使用 Google Cloud PubSub 插件连接各种云函数或服务。每次有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,该架构可以适应不断变化的业务需求。
Prometheus
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监控多云部署:利用 Prometheus 插件收集跨多个云提供商运行的应用程序的指标。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同环境抓取指标,从而提供跨混合基础设施的统一性能指标视图。它简化了报告和警报,从而提高了运营效率,而无需复杂的集成。
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增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。借助 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标、识别瓶颈并维护系统健康检查。此设置支持基于从收集的指标生成的见解进行自适应扩展和资源利用率优化。它增强了对服务交互进行故障排除的能力,从而显着提高了微服务架构的弹性。
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电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 一起使用,电子商务平台可以监控关键绩效指标,例如响应时间和错误率。将异常检测算法与抓取的指标集成在一起,可以识别指示潜在问题的意外模式,例如突然的流量高峰或后端服务故障。这种主动监控增强了业务连续性和运营效率,最大限度地减少了潜在的停机时间,同时确保了服务可靠性。
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API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件收集和报告 API 性能指标,然后可以在 Grafana 仪表板中可视化这些指标。此用例可以详细分析 API 响应时间、吞吐量和错误率,从而促进 API 服务的持续改进。通过密切监控这些指标,团队可以快速响应性能下降,确保最佳 API 性能并保持高水平的服务可用性。
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