LDAP 和 Prometheus 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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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 LDAP 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
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。 借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,与 Telegraf 一起构建,实现扩展。

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输入和输出集成概览

LDAP 插件从 LDAP 服务器(包括 OpenLDAP 和 389 Directory Server)收集监控指标。 此插件对于跟踪 LDAP 服务的性能和健康状况至关重要,使管理员能够深入了解其目录操作。

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

集成详情

LDAP

此插件从 LDAP 服务器的监控后端收集指标,特别是来自 cn=Monitor 条目的指标。 它支持两种突出的 LDAP 实现:OpenLDAP 和 389 Directory Server (389ds)。 LDAP 插件专注于收集各种操作指标,使管理员能够实时监控性能、连接状态和服务器健康状况,这对于维护强大的目录服务至关重要。 通过允许可自定义的连接参数和安全配置(例如 TLS 支持),该插件可确保符合安全性和性能的最佳实践。 收集的指标有助于识别趋势、优化服务器配置以及与利益相关者执行服务级别协议。

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,专为大规模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,它可以通过高级配置(例如指标过期和收集器控制)实现灵活的指标管理,从而为监控和警报工作流程提供了一种复杂的解决方案。

配置

LDAP

[[inputs.ldap]]
  ## Server to monitor
  ## The scheme determines the mode to use for connection with
  ##    ldap://...      -- unencrypted (non-TLS) connection
  ##    ldaps://...     -- TLS connection
  ##    starttls://...  --  StartTLS connection
  ## If no port is given, the default ports, 389 for ldap and starttls and
  ## 636 for ldaps, are used.
  server = "ldap://localhost"

  ## Server dialect, can be "openldap" or "389ds"
  # dialect = "openldap"

  # DN and password to bind with
  ## If bind_dn is empty an anonymous bind is performed.
  bind_dn = ""
  bind_password = ""

  ## Reverse the field names constructed from the monitoring DN
  # reverse_field_names = false

  ## Optional TLS Config
  ## Set to true/false to enforce TLS being enabled/disabled. If not set,
  ## enable TLS only if any of the other options are specified.
  # tls_enable =
  ## Trusted root certificates for server
  # tls_ca = "/path/to/cafile"
  ## Used for TLS client certificate authentication
  # tls_cert = "/path/to/certfile"
  ## Used for TLS client certificate authentication
  # tls_key = "/path/to/keyfile"
  ## Password for the key file if it is encrypted
  # tls_key_pwd = ""
  ## Send the specified TLS server name via SNI
  # tls_server_name = "kubernetes.example.com"
  ## Minimal TLS version to accept by the client
  # tls_min_version = "TLS12"
  ## List of ciphers to accept, by default all secure ciphers will be accepted
  ## See https://pkg.go.dev/crypto/tls#pkg-constants for supported values.
  ## Use "all", "secure" and "insecure" to add all support ciphers, secure
  ## suites or insecure suites respectively.
  # tls_cipher_suites = ["secure"]
  ## Renegotiation method, "never", "once" or "freely"
  # tls_renegotiation_method = "never"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = 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

LDAP

  1. 监控目录性能:使用 LDAP Telegraf 插件持续跟踪和分析已完成的操作数、已启动的连接数和服务器响应时间。 通过可视化随时间推移的数据,管理员可以识别目录服务中的性能瓶颈,从而实现主动优化。

  2. 安全事件警报:将插件与警报系统集成,以便在某些指标(例如 bind_security_errorsunauth_binds)超过预定义阈值时通知管理员。 此设置可以通过提供对潜在未经授权的访问尝试的实时洞察来增强安全监控。

  3. 容量规划:利用 LDAP 插件收集的指标来执行容量规划。 分析连接趋势、正在使用的最大线程数和操作统计信息,以预测未来的资源需求,确保 LDAP 服务器可以处理预期的峰值负载而不会降低性能。

  4. 合规性和审计:使用通过此插件获得的操作指标来协助合规性审计。 通过定期检查诸如 anonymous_bindssecurity_errors 之类的指标,组织可以确保其目录服务遵守安全策略和法规要求。

Prometheus

  1. 监控多云部署:使用 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,从而提供混合基础设施中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:实施插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。 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运行状况检查。 此设置支持基于从收集的指标生成的洞察进行自适应扩展和资源利用率优化。 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绩效指标,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,同时确保了服务的可靠性。

  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 仪表板中对其进行可视化。 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,团队可以快速响应性能下降,确保最佳 API 性能并保持高水平的服务可用性。

反馈

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