HAProxy 和 InfluxDB 集成

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

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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序数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

此插件收集并报告来自 HAProxy(一个流行的开源负载均衡器和代理服务器)的统计信息,以帮助监控和优化其性能。

InfluxDB 插件将指标写入 InfluxDB HTTP 服务,从而可以高效地存储和检索时序数据。

集成详情

HAProxy

Telegraf 的 HAProxy 插件使用户能够通过其统计信息套接字或 HTTP 统计信息页面直接从 HAProxy 服务器收集统计信息。HAProxy 是一种广泛使用的软件负载均衡器和代理服务器,为 TCP 和 HTTP 应用程序提供高可用性和性能。通过与 HAProxy 集成,此插件允许用户实时监控和分析各种性能指标,例如活动服务器计数、请求率、响应代码和会话状态,从而促进更好的决策制定和网络资源的积极管理。主要功能包括支持基于 HTTP 和套接字的指标收集、与基本身份验证的兼容性以实现安全访问,以及指标字段命名的可配置选项,从而可以根据用户偏好进行自定义。

InfluxDB

InfluxDB Telegraf 插件用于将指标发送到 InfluxDB HTTP API,从而以结构化方式促进时序数据的存储和查询。此插件与 InfluxDB 无缝集成,提供诸如基于令牌的身份验证以及对多个 InfluxDB 集群节点的支持等基本功能,从而确保可靠且可扩展的数据摄取。通过其可配置性,用户可以指定诸如组织、目标存储桶和 HTTP 特定设置等选项,从而灵活地定制数据的发送和存储方式。该插件还支持敏感数据的秘密管理,从而增强了生产环境中的安全性。在实时分析和时序数据存储至关重要的现代可观测性堆栈中,此插件尤其有益。

配置

HAProxy

[[inputs.haproxy]]
  ## List of stats endpoints. Metrics can be collected from both http and socket
  ## endpoints. Examples of valid endpoints:
  ##   - http://myhaproxy.com:1936/haproxy?stats
  ##   - https://myhaproxy.com:8000/stats
  ##   - socket:/run/haproxy/admin.sock
  ##   - /run/haproxy/*.sock
  ##   - tcp://127.0.0.1:1936
  ##
  ## Server addresses not starting with 'http://', 'https://', 'tcp://' will be
  ## treated as possible sockets. When specifying local socket, glob patterns are
  ## supported.
  servers = ["http://myhaproxy.com:1936/haproxy?stats"]

  ## By default, some of the fields are renamed from what haproxy calls them.
  ## Setting this option to true results in the plugin keeping the original
  ## field names.
  # keep_field_names = false

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

InfluxDB

[[outputs.influxdb]]
  ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
  ##
  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
  ## urls will be written to each interval.
  # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
  # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
  # urls = ["http://127.0.0.1:8086"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## The target database for metrics; will be created as needed.
  ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
  # database = "telegraf"

  ## The value of this tag will be used to determine the database.  If this
  ## tag is not set the 'database' option is used as the default.
  # database_tag = ""

  ## If true, the 'database_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_database_tag = false

  ## If true, no CREATE DATABASE queries will be sent.  Set to true when using
  ## Telegraf with a user without permissions to create databases or when the
  ## database already exists.
  # skip_database_creation = false

  ## Name of existing retention policy to write to.  Empty string writes to
  ## the default retention policy.  Only takes effect when using HTTP.
  # retention_policy = ""

  ## The value of this tag will be used to determine the retention policy.  If this
  ## tag is not set the 'retention_policy' option is used as the default.
  # retention_policy_tag = ""

  ## If true, the 'retention_policy_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_retention_policy_tag = false

  ## Write consistency (clusters only), can be: "any", "one", "quorum", "all".
  ## Only takes effect when using HTTP.
  # write_consistency = "any"

  ## Timeout for HTTP messages.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Basic Auth
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"

  ## HTTP User-Agent
  # user_agent = "telegraf"

  ## UDP payload size is the maximum packet size to send.
  # udp_payload = "512B"

  ## Optional TLS Config for use on HTTP connections.
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## HTTP Proxy override, if unset values the standard proxy environment
  ## variables are consulted to determine which proxy, if any, should be used.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Special-Header" = "Special-Value"}

  ## HTTP Content-Encoding for write request body, can be set to "gzip" to
  ## compress body or "identity" to apply no encoding.
  # content_encoding = "gzip"

  ## When true, Telegraf will output unsigned integers as unsigned values,
  ## i.e.: "42u".  You will need a version of InfluxDB supporting unsigned
  ## integer values.  Enabling this option will result in field type errors if
  ## existing data has been written.
  # influx_uint_support = false

  ## When true, Telegraf will omit the timestamp on data to allow InfluxDB
  ## to set the timestamp of the data during ingestion. This is generally NOT
  ## what you want as it can lead to data points captured at different times
  ## getting omitted due to similar data.
  # influx_omit_timestamp = false

输入和输出集成示例

HAProxy

  1. 动态负载调整:利用 HAProxy 插件实时监控流量模式,从而能够自动调整负载均衡算法。通过持续收集服务器负载和请求率的指标,系统管理员可以动态分配资源,确保没有单个服务器成为瓶颈,从而提高整体应用程序性能和可用性。

  2. 历史性能分析:将此插件与时序数据库集成,以随时间推移收集 HAProxy 指标,从而使您能够分析历史性能和流量趋势。这可以促进预测性分析和容量规划,为企业提供对流量高峰期的洞察,并帮助识别潜在的未来资源需求。

  3. 异常告警:实施告警工作流程,以便在 HAProxy 指标中检测到异常模式时触发,例如错误率突然飙升或请求处理能力下降。通过利用此插件,运营团队可以及时收到通知,从而能够快速干预并最大限度地减少潜在停机对最终用户的影响。

InfluxDB

  1. 实时系统监控:利用 InfluxDB 插件捕获和存储来自各种系统组件的指标,例如 CPU 使用率、内存消耗和磁盘 I/O。通过将这些指标推送到 InfluxDB,您可以创建一个实时仪表板,以可视化实时系统性能。这种设置不仅有助于识别性能瓶颈,还有助于通过分析长期趋势来进行主动容量规划。

  2. Web 应用程序的性能跟踪:自动收集与 Web 应用程序性能相关的指标(例如请求持续时间、错误率和用户交互),并将这些指标推送到 InfluxDB。通过在您的监控堆栈中使用此插件,您可以使用存储的指标生成报告和分析,以帮助了解用户行为和应用程序效率,从而指导开发和优化工作。

  3. 物联网数据聚合:利用 InfluxDB Telegraf 插件从各种物联网设备收集传感器数据,并将其存储在集中的 InfluxDB 实例中。此用例使您能够分析环境或机器数据随时间推移的趋势和模式,从而促进更智能的决策和预测性维护策略。通过将物联网数据集成到 InfluxDB 中,组织可以利用历史数据分析的力量来推动创新和运营效率。

  4. 分析历史指标以进行预测:设置 InfluxDB 插件以将历史指标数据发送到 InfluxDB,并使用它来驱动预测模型。通过分析过去的性能指标,您可以创建预测未来趋势和需求的预测模型。此应用程序对于商业智能目的尤其有用,可帮助组织根据历史使用模式为资源需求的波动做好准备。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现任何错误,我们欢迎并鼓励您提供意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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序数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

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