Jenkins 和 Prometheus 集成

强大的性能和简易的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Jenkins 和 InfluxDB。

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大的性能,无限的扩展

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。使用 InfluxDB,第一的时序平台,它与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

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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。

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。这种集成允许用户以 Prometheus 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。

集成细节

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,该插件检索关于在 Jenkins 环境中运行的节点和作业的信息。这种集成提供了 Jenkins 基础设施的全面概述,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必不可少的工具,确保他们拥有维护最佳性能和可靠性所需的洞察力。

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,专为大型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,从而可以广泛地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,它可以通过诸如指标过期和收集器控制等高级配置来实现灵活的指标管理,从而为监控和警报工作流程提供复杂的解决方案。

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

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

Jenkins

  1. 持续集成监控:使用 Jenkins 插件通过收集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。

  2. 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,可能重新分配代理或调整作业配置以获得更好的性能。

  3. 作业执行趋势:分析历史作业性能指标以识别随时间推移的作业执行趋势。通过这些数据,团队可以在潜在问题扩大之前主动解决,并根据需要调整作业或其配置。

  4. 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。这种主动的方法可以提高操作意识并加快对失败的响应时间,确保有效监控关键作业。

Prometheus

  1. 监控多云部署:利用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。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性能指标的统一视图。它简化了报告和警报,提高了运营效率,而无需复杂的集成。

  2. 增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群内各种微服务的指标。通过使用 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。

  3. 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性能指标,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。

  4. API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件来收集和报告 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,团队可以快速对性能下降做出反应,确保最佳的 API 性能并保持高水平的服务可用性。

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