Kubernetes 和 OpenTSDB 集成

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

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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 Kubernetes 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+

贡献者

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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,它都会变得更有价值。 借助 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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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。

OpenTSDB 插件有助于 Telegraf 与 OpenTSDB 的集成,允许用户将时序指标无缝推送到 OpenTSDB 后端。

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 DaemonSet 的一部分。 通过在集群中的每个节点上运行,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。 充分考虑了可能的高基数序列,这可能会给数据库带来负担; 因此,建议用户实施筛选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定制,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。

OpenTSDB

OpenTSDB 插件旨在通过 Telnet 或 HTTP 模式将指标发送到 OpenTSDB 实例。 随着 OpenTSDB 2.0 的推出,发送指标的推荐方法是通过 HTTP API,它允许通过配置“http_batch_size”来批量处理指标。 该插件支持多个配置选项,包括指标前缀、服务器主机和端口规范、反向代理的 URI 路径自定义以及用于诊断与 OpenTSDB 通信问题的调试选项。 此插件在生成时序数据并且需要将其高效存储在可扩展的时序数据库(如 OpenTSDB)中的场景中特别有用,使其适用于广泛的监控和分析应用程序。

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

OpenTSDB

[[outputs.opentsdb]]
  ## prefix for metrics keys
  prefix = "my.specific.prefix."

  ## DNS name of the OpenTSDB server
  ## Using "opentsdb.example.com" or "tcp://opentsdb.example.com" will use the
  ## telnet API. "http://opentsdb.example.com" will use the Http API.
  host = "opentsdb.example.com"

  ## Port of the OpenTSDB server
  port = 4242

  ## Number of data points to send to OpenTSDB in Http requests.
  ## Not used with telnet API.
  http_batch_size = 50

  ## URI Path for Http requests to OpenTSDB.
  ## Used in cases where OpenTSDB is located behind a reverse proxy.
  http_path = "/api/put"

  ## Debug true - Prints OpenTSDB communication
  debug = false

  ## Separator separates measurement name from field
  separator = "_"

输入和输出集成示例

Kubernetes

  1. 动态资源分配监控:通过利用 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。 这种主动监控方法可以根据特定阈值自动扩展资源,从而帮助优化性能,同时最大限度地减少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。 这些仪表板提供了对 Kubernetes 环境的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,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。

OpenTSDB

  1. 实时基础设施监控:利用 OpenTSDB 插件收集和存储来自各种基础设施组件的指标。 通过配置插件以将指标推送到 OpenTSDB,组织可以全面了解其基础设施的长期健康状况和性能。

  2. 自定义应用程序指标跟踪:将 OpenTSDB 插件集成到自定义应用程序中,以跟踪关键绩效指标 (KPI),例如响应时间、错误率和用户交互。 此设置允许开发人员和产品团队可视化应用程序性能趋势并做出数据驱动的决策。

  3. 自动化异常检测:将插件与机器学习算法结合使用,以自动检测发送到 OpenTSDB 的时序数据中的异常。 通过持续监控传入的指标,系统可以训练模型,以便在潜在问题影响应用程序性能之前向用户发出警报。

  4. 历史数据分析:使用 OpenTSDB 插件存储和分析历史性能数据,以进行容量规划和趋势分析。 这提供了对系统长期行为的宝贵见解,帮助团队了解使用模式并为未来的增长做好准备。

反馈

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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,它都会变得更有价值。 借助 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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