Kubernetes 和 Mimir 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。

此插件使用 HTTP 将 Telegraf 指标直接发送到 Grafana 的 Mimir 数据库，为 Prometheus 兼容指标提供可扩展且高效的长期存储和分析。

集成详情

Kubernetes

Kubernetes 输入插件与 Kubelet API 接口交互，以收集在单个主机上运行的 Pod 和容器的指标，最好是作为 Kubernetes 安装中 DaemonSet 的一部分。通过在集群中的每个节点上运行，它从本地运行的 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。需要特别注意的是潜在的高基数序列，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以有效管理此负载。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。

Mimir

Grafana Mimir 支持 Prometheus Remote Write 协议，使 Telegraf 收集的指标能够高效地摄取到 Mimir 集群中，以实现大规模、长期存储。此集成利用 Prometheus 成熟的标准，使用户能够将 Telegraf 广泛的数据收集功能与 Mimir 的高级功能（如查询联邦、多租户、高可用性和经济高效的存储）相结合。Grafana Mimir 的架构经过优化，可以处理大量指标数据并提供快速查询响应，使其成为复杂监控环境和分布式系统的理想选择。

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

Mimir

[[outputs.http]]
  url = "http://data-load-balancer-backend-1:9009/api/v1/push"
  data_format = "prometheusremotewrite"
  username = "*****"
  password = "******"
  [outputs.http.headers]
     Content-Type = "application/x-protobuf"
     Content-Encoding = "snappy"
     X-Scope-OrgID = "****"

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，团队可以针对各种 Pod 和容器的资源使用模式设置警报。这种主动监控方法可以根据特定阈值自动扩展资源，从而帮助优化性能，同时在高峰使用期间最大限度地降低成本。

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 环境整体健康状况和性能的深入了解，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限制，则自动化工作流程可以触发修复操作，例如重启 Pod 或重新分配资源，所有这些都有助于提高系统弹性。

Mimir

1. 企业级 Kubernetes 监控：将 Telegraf 与 Grafana Mimir 集成，以企业级规模从 Kubernetes 集群流式传输指标。这实现了全面的可见性、改进的资源分配以及跨数百个集群的主动故障排除，从而利用 Mimir 的横向可扩展性和高可用性。

2. 多租户 SaaS 应用程序可观测性：使用此插件将来自不同 SaaS 租户的指标集中到 Grafana Mimir 中，从而实现租户隔离和基于资源使用情况的准确计费。这种方法提供可靠的可观测性、高效的成本管理和安全的多租户支持。

3. 全球边缘网络性能跟踪：将来自全球分布式边缘服务器的延迟和可用性指标流式传输到 Grafana Mimir 中。组织可以快速识别性能下降或中断，利用 Mimir 的快速查询功能来确保最佳的服务可靠性和用户体验。

4. 高容量微服务实时分析：在高容量微服务架构中实施 Telegraf 指标收集，将数据馈送到 Grafana Mimir 中，以进行实时分析和异常检测。Mimir 强大的查询功能使团队能够检测异常并快速响应，从而保持高服务可用性和性能。

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