Jenkins 和 Redis 集成

借助 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf,实现强大的性能和轻松集成。

info

对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。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

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

2,800+

贡献者

目录

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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

查看入门方法

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重要信息,从而促进全面的监控和分析。

Redis 插件使用户能够将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Redis。此集成非常适合需要强大的时间序列数据存储和分析的应用程序。

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,该插件检索关于 Jenkins 环境中运行的节点和作业的信息。此集成提供了 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。

Redis

Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个专门用于时间序列数据的 Redis 数据库模块。此插件促进了 Telegraf 与 RedisTimeSeries 的集成,从而可以高效地存储和检索带时间戳的数据。借助 RedisTimeSeries,用户可以利用增强的功能来管理时间序列数据,包括聚合视图和范围查询。该插件提供了各种配置选项,以实现安全连接到您的 Redis 数据库所需的灵活性,包括对身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置的支持。底层技术利用了 Redis 的效率和可扩展性,使其成为高容量指标环境的绝佳选择,在这些环境中,实时处理至关重要。

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

Redis

[[outputs.redistimeseries]]
  ## The address of the RedisTimeSeries server.
  address = "127.0.0.1:6379"

  ## Redis ACL credentials
  # username = ""
  # password = ""
  # database = 0

  ## Timeout for operations such as ping or sending metrics
  # timeout = "10s"

  ## Enable attempt to convert string fields to numeric values
  ## If "false" or in case the string value cannot be converted the string
  ## field will be dropped.
  # convert_string_fields = true

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false

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。通过了解资源如何分配,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。

  3. 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。借助这些数据,团队可以主动解决潜在问题,并在问题扩大之前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。这种主动方法可以增强操作意识并加快对失败的响应时间,从而确保有效监控关键作业。

Redis

  1. 监控物联网传感器数据:使用 Redis Telegraf 插件实时收集和存储来自物联网传感器的数据。通过将插件连接到 RedisTimeSeries 数据库,用户可以分析温度、湿度或其他环境因素的趋势。有效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护并帮助进行资源管理。

  2. 金融市场数据聚合:使用此插件跟踪和存储来自各种来源的时间敏感金融数据。通过将指标发送到 Redis,金融机构可以聚合和分析市场趋势或价格随时间的变化,从而为他们提供从可靠的时间序列分析中得出的可操作见解。

  3. 应用程序性能监控 (APM):实施 Redis 插件以收集应用程序性能指标,例如响应时间和 CPU 使用率。用户可以使用 RedisTimeSeries 可视化其应用程序随时间的性能,从而使他们能够快速识别瓶颈并优化资源分配。

  4. 能源消耗跟踪:使用此插件监控建筑物随时间的能源使用情况。通过与智能电表集成并将数据发送到 RedisTimeSeries,市政当局或企业可以分析能源消耗模式,从而帮助实施节能措施和可持续发展实践。

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出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许根据这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供带有 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成