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强大的性能,无限扩展
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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这个排名第一的时序平台,它与 Telegraf 一起构建,可实现扩展。
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输入和输出集成概述
此插件从 Memcached 服务器收集统计数据。
Azure Data Explorer 插件允许将指标收集与 Azure Data Explorer 集成,使用户能够高效地分析和查询其遥测数据。 通过此插件,用户可以配置摄取设置以满足其需求,并利用 Azure 强大的分析功能。
集成详情
Memcached
Telegraf Memcached 插件旨在从 Memcached 服务器收集统计数据,从而使用户能够监控其缓存层的性能和运行状况。 Memcached 是一种分布式内存缓存系统,通常用于通过减轻数据库负载并将频繁访问的数据存储在内存中以进行快速检索来加速动态 Web 应用程序。 此插件收集各种指标,例如连接数、已用字节数和命中/未命中次数,使管理员能够分析缓存性能、排除问题并优化资源分配。 该配置支持多个 Memcached 服务器地址并提供可选的 TLS 设置,从而确保网络中的灵活性和安全数据传输。 通过利用此插件,组织可以深入了解其缓存策略并提高应用程序的响应速度和效率。
Azure Data Explorer
Azure Data Explorer 插件允许用户将从各种 Telegraf 输入插件收集的指标、日志和时序数据写入 Azure Data Explorer、Azure Synapse 和 Fabric 中的 Real-Time Analytics。 这种集成充当桥梁,使应用程序和服务能够有效地监控其性能指标或日志。 Azure Data Explorer 针对对大量不同数据类型进行分析进行了优化,使其成为云环境中实时分析和监控解决方案的绝佳选择。 该插件使用户能够根据其需求配置指标摄取,动态定义表架构,并设置各种摄取方法,同时保留数据库操作所需的角色和权限方面的灵活性。 这为利用云服务的现代应用程序支持可扩展且安全的监控设置。
配置
Memcached
[[inputs.memcached]]
# An array of address to gather stats about. Specify an ip on hostname
# with optional port. ie localhost, 10.0.0.1:11211, etc.
servers = ["localhost:11211"]
# An array of unix memcached sockets to gather stats about.
# unix_sockets = ["/var/run/memcached.sock"]
## Optional TLS Config
# enable_tls = false
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## If false, skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = true
Azure Data Explorer
[[outputs.azure_data_explorer]]
## The URI property of the Azure Data Explorer resource on Azure
## ex: endpoint_url = https://myadxresource.australiasoutheast.kusto.windows.net
endpoint_url = ""
## The Azure Data Explorer database that the metrics will be ingested into.
## The plugin will NOT generate this database automatically, it's expected that this database already exists before ingestion.
## ex: "exampledatabase"
database = ""
## Timeout for Azure Data Explorer operations
# timeout = "20s"
## Type of metrics grouping used when pushing to Azure Data Explorer.
## Default is "TablePerMetric" for one table per different metric.
## For more information, please check the plugin README.
# metrics_grouping_type = "TablePerMetric"
## Name of the single table to store all the metrics (Only needed if metrics_grouping_type is "SingleTable").
# table_name = ""
## Creates tables and relevant mapping if set to true(default).
## Skips table and mapping creation if set to false, this is useful for running Telegraf with the lowest possible permissions i.e. table ingestor role.
# create_tables = true
## Ingestion method to use.
## Available options are
## - managed -- streaming ingestion with fallback to batched ingestion or the "queued" method below
## - queued -- queue up metrics data and process sequentially
# ingestion_type = "queued"
输入和输出集成示例
Memcached
-
动态缓存性能监控:使用 Memcached 插件设置性能监控仪表板,该仪表板显示有关缓存命中率、连接计数和内存使用情况的实时统计信息。 此设置可以帮助开发人员和系统管理员快速识别性能瓶颈并优化缓存策略以提高应用程序速度。
-
缓存性能指标警报:实施警报系统,以便在超出某些阈值时触发通知,例如缓存命中率下降或拒绝的连接数增加。 这种主动方法可以帮助团队在潜在问题影响用户体验之前做出响应,并保持最佳应用程序性能。
-
将缓存指标与业务分析集成:将 Memcached 指标与商业智能工具结合使用,以分析缓存对用户参与度和交易量的影响。 通过将缓存性能与关键业务指标相关联,团队可以深入了解缓存策略如何为整体业务目标做出贡献并改进决策流程。
Azure Data Explorer
-
实时监控仪表板:通过使用此插件将来自各种服务的指标集成到 Azure Data Explorer 中,组织可以构建反映实时性能指标的综合仪表板。 这使团队能够主动响应性能问题并立即优化系统运行状况。
-
集中式日志管理:利用 Azure Data Explorer 来整合来自多个应用程序和服务的日志。 通过利用该插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、过滤和从随时间累积的历史数据中获取见解。
-
数据驱动的警报系统:通过根据通过此插件发送的指标配置警报来增强监控功能。 组织可以设置阈值并自动化事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。
-
机器学习模型训练:通过利用发送到 Azure Data Explorer 的数据,组织可以执行大规模分析并准备数据以馈送到机器学习模型中。 此插件支持构建数据结构,这些数据结构随后可用于预测分析,从而增强决策能力。
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