LDAP 和 Redis 集成

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

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这不是实时大规模查询的推荐配置。为了实现查询和压缩优化、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

目录

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间序列数据时,它都会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

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。

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

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。它支持两种著名的 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。通过允许自定义连接参数和安全配置(例如 TLS 支持),该插件确保符合安全和性能的最佳实践。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。

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。此插件有助于 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。该插件提供各种配置选项,以实现安全连接到 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 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

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

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

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。通过可视化随时间变化的数据,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 服务器能够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符合安全策略和法规要求。

Redis

  1. 监控物联网传感器数据:利用 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。高效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护和资源管理。

  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的金融数据。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变化,从而为他们提供从可靠的时间序列分析中获得的可操作的见解。

  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变化的性能,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:利用此插件来监控建筑物随时间变化的能源使用情况。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

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