Kubernetes 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

此插件通过与 Kubelet API 通信来捕获 Kubernetes Pod 和容器的指标。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据启用强大的数据分析功能。

集成详情

Kubernetes

Kubernetes 输入插件与 Kubelet API 接口，以收集在单个主机上运行的 Pod 和容器的指标，理想情况下作为 Kubernetes 安装中的 DaemonSet 的一部分。通过在集群内的每个节点上运行，它可以从本地运行的 kubelet 收集指标，确保数据反映环境的实时状态。作为一个快速发展的项目，Kubernetes 经常进行更新，此插件遵循主要云提供商支持的版本，在有限的时间跨度内保持跨多个版本的兼容性。我们非常重视可能出现的高基数时间序列，这可能会给数据库带来负担；因此，建议用户实施过滤技术和保留策略来有效管理此负载。配置选项提供了插件行为的灵活自定义，以无缝集成到不同的设置中，从而增强其在监控 Kubernetes 环境中的实用性。

Google BigQuery

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，使用户可以更轻松地从其遥测数据中执行分析并生成见解。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，确保用户在将指标存储在 BigQuery 表中时可以维护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。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来说，此插件特别有用。

配置

Kubernetes

[[inputs.kubernetes]]
  ## URL for the kubelet, if empty read metrics from all nodes in the cluster
  url = "http://127.0.0.1:10255"

  ## Use bearer token for authorization. ('bearer_token' takes priority)
  ## If both of these are empty, we'll use the default serviceaccount:
  ## at: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  ##
  ## To re-read the token at each interval, please use a file with the
  ## bearer_token option. If given a string, Telegraf will always use that
  ## token.
  # bearer_token = "/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token"
  ## OR
  # bearer_token_string = "abc_123"

  ## Kubernetes Node Metric Name
  ## The default Kubernetes node metric name (i.e. kubernetes_node) is the same
  ## for the kubernetes and kube_inventory plugins. To avoid conflicts, set this
  ## option to a different value.
  # node_metric_name = "kubernetes_node"

  ## Pod labels to be added as tags.  An empty array for both include and
  ## exclude will include all labels.
  # label_include = []
  # label_exclude = ["*"]

  ## Set response_timeout (default 5 seconds)
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = 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

Kubernetes

1. 动态资源分配监控：通过使用 Kubernetes 插件，团队可以为各种 Pod 和容器的资源使用模式设置警报。这种主动监控方法能够自动扩展资源以响应特定阈值，从而帮助优化性能，同时最大限度地降低高峰使用期间的成本。

2. 多租户资源隔离分析：使用 Kubernetes 的组织可以利用此插件来跟踪每个命名空间的资源消耗。在多租户场景中，了解不同团队之间的资源分配和使用情况对于确保公平访问和性能保证至关重要，从而带来更好的资源管理策略。

3. 实时健康状况仪表板：将 Kubernetes 插件捕获的数据集成到 Grafana 等可视化工具中，以创建实时仪表板。这些仪表板提供对 Kubernetes 环境总体健康状况和性能的洞察，使团队能够快速识别和纠正跨集群、Pod 和容器的问题。

4. 自动化事件响应工作流程：通过将 Kubernetes 插件与警报管理系统相结合，团队可以根据实时指标自动化事件响应程序。如果 Pod 的资源使用量超过预定义的限制，自动化工作流程可以触发补救措施，例如重新启动 Pod 或重新分配资源，所有这些都有助于提高系统弹性。

Google BigQuery

1. 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。此设置将允许团队实时可视化性能数据，从而深入了解系统健康状况和使用模式。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。

2. 成本管理和优化分析：利用此插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。分析此数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。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。

3. 监控数据方面的跨团队协作：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件，团队可以将他们的指标推送到中央 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。

4. 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容量规划必不可少的历史指标数据。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为长期战略决策提供信息的模式。

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