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强大的性能,无限的扩展能力
收集、组织和处理海量高速数据。 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、基于 Telegraf 构建的可扩展时间序列平台。
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输入和输出集成概述
Jenkins 插件通过其 API 从 Jenkins 实例收集关于作业和节点的关键信息,从而促进全面的监控和分析。
Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery,从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。
集成详情
Jenkins
Jenkins Telegraf 插件允许用户从 Jenkins 实例收集指标,而无需在 Jenkins 本身安装任何额外的插件。 通过利用 Jenkins API,该插件检索有关 Jenkins 环境中运行的节点和作业的信息。 这种集成提供了 Jenkins 基础设施的全面概览,包括可用于监控和分析的实时指标。 主要功能包括用于作业和节点选择的可配置过滤器、可选的 TLS 安全设置以及有效管理请求超时和连接限制的能力。 这使其成为依赖 Jenkins 进行持续集成和交付的团队的重要工具,确保他们拥有维护最佳性能和可靠性所需的洞察力。
Google BigQuery
用于 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,确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时保持其指标的完整性和准确性。 配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义,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。 此插件对于利用 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特别有用。
配置
Jenkins
[[inputs.jenkins]]
## The Jenkins URL in the format "schema://host:port"
url = "http://my-jenkins-instance:8080"
# username = "admin"
# password = "admin"
## Set response_timeout
response_timeout = "5s"
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use SSL but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
## Optional Max Job Build Age filter
## Default 1 hour, ignore builds older than max_build_age
# max_build_age = "1h"
## Optional Sub Job Depth filter
## Jenkins can have unlimited layer of sub jobs
## This config will limit the layers of pulling, default value 0 means
## unlimited pulling until no more sub jobs
# max_subjob_depth = 0
## Optional Sub Job Per Layer
## In workflow-multibranch-plugin, each branch will be created as a sub job.
## This config will limit to call only the lasted branches in each layer,
## empty will use default value 10
# max_subjob_per_layer = 10
## Jobs to include or exclude from gathering
## When using both lists, job_exclude has priority.
## Wildcards are supported: [ "jobA/*", "jobB/subjob1/*"]
# job_include = [ "*" ]
# job_exclude = [ ]
## Nodes to include or exclude from gathering
## When using both lists, node_exclude has priority.
# node_include = [ "*" ]
# node_exclude = [ ]
## Worker pool for jenkins plugin only
## Empty this field will use default value 5
# max_connections = 5
## When set to true will add node labels as a comma-separated tag. If none,
## are found, then a tag with the value of 'none' is used. Finally, if a
## label contains a comma it is replaced with an underscore.
# node_labels_as_tag = false
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
Jenkins
-
持续集成监控:使用 Jenkins 插件通过收集有关作业持续时间和失败率的指标来监控持续集成管道的性能。 这可以帮助团队识别管道中的瓶颈并提高整体构建效率。
-
资源分配分析:利用 Jenkins 节点指标来评估不同代理之间的资源使用情况。 通过了解资源的分配方式,团队可以优化其 Jenkins 架构,从而可能重新分配代理或调整作业配置以获得更好的性能。
-
作业执行趋势:分析历史作业性能指标以识别作业执行随时间变化的趋势。 通过这些数据,团队可以主动解决潜在问题,并在问题扩大之前做出调整,根据需要调整作业或其配置。
-
作业失败警报:实施利用 Jenkins 作业指标的警报,以便在作业失败时通知团队成员。 这种主动方法可以提高运营意识并加快对失败的响应时间,确保有效监控关键作业。
Google BigQuery
-
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。 这种设置将允许团队实时可视化性能数据,从而深入了解系统运行状况和使用模式。 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,从而增强决策过程。
-
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率。 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。
-
监控数据的跨团队协作:允许组织内的不同团队使用 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,从而共同改进系统性能和可靠性。
-
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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强大的性能,无限的扩展能力
收集、组织和处理海量高速数据。 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、基于 Telegraf 构建的可扩展时间序列平台。
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