Mesos 和 Grafana 集成

通过 Telegraf(由 InfluxData 构建的开源数据连接器)提供支持,实现强大的性能和轻松集成。

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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 Mesos 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+

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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,它会更有价值。通过 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

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输入和输出集成概述

此输入插件从 Mesos 收集指标。

此插件使 Telegraf 能够将指标直接流式传输到 Grafana 仪表板,实时利用 Grafana Live 进行即时数据可视化和操作洞察。

集成详细信息

Mesos

Telegraf 的 Mesos 插件旨在收集和报告来自 Apache Mesos 集群的指标,这对于容器编排和资源管理中的监控和可观测性至关重要。Mesos 以其可扩展性和管理多样化工作负载的能力而闻名,它生成有关资源使用、任务、框架和整体系统性能的各种指标。通过使用此插件,用户可以跟踪其 Mesos 集群的健康状况和效率,收集有关资源分配的见解,并确保应用程序及时获得必要的资源。该配置允许用户指定相关的 Mesos 主节点详细信息,以及要收集的所需指标组,使其能够适应不同的部署和监控需求。总的来说,此插件无缝集成到 Telegraf 收集管道中,为云原生环境提供详细的可观测性支持。

Grafana

Telegraf 可以使用 Websocket 输出插件将实时数据发送到 Grafana。Telegraf 收集的指标会立即推送到 Grafana 仪表板,从而实现实时可视化和分析。此插件非常适合需要低延迟、实时数据可视化的用例,例如操作监控、实时分析和即时事件响应场景。它支持身份验证标头、可自定义的数据序列化格式(如 JSON)以及通过 TLS 的安全通信,在动态、交互式仪表板环境中提供灵活性和易用性。

配置

Mesos

[[inputs.mesos]]
  ## Timeout, in ms.
  timeout = 100

  ## A list of Mesos masters.
  masters = ["http://localhost:5050"]

  ## Master metrics groups to be collected, by default, all enabled.
  master_collections = [
    "resources",
    "master",
    "system",
    "agents",
    "frameworks",
    "framework_offers",
    "tasks",
    "messages",
    "evqueue",
    "registrar",
    "allocator",
  ]

  ## A list of Mesos slaves, default is []
  # slaves = []

  ## Slave metrics groups to be collected, by default, all enabled.
  # slave_collections = [
  #   "resources",
  #   "agent",
  #   "system",
  #   "executors",
  #   "tasks",
  #   "messages",
  # ]

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

Grafana

[[outputs.websocket]]
  ## Grafana Live WebSocket endpoint
  url = "ws://localhost:3000/api/live/push/custom_id"

  ## Optional headers for authentication
  # [outputs.websocket.headers]
  #   Authorization = "Bearer YOUR_GRAFANA_API_TOKEN"

  ## Data format to send metrics
  data_format = "influx"

  ## Timeouts (make sure read_timeout is larger than server ping interval or set to zero).
  # connect_timeout = "30s"
  # write_timeout = "30s"
  # read_timeout = "30s"

  ## Optionally turn on using text data frames (binary by default).
  # use_text_frames = false

  ## TLS configuration
  # tls_ca = "/path/to/ca.pem"
  # tls_cert = "/path/to/cert.pem"
  # tls_key = "/path/to/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false

输入和输出集成示例

Mesos

  1. 资源利用率监控:使用 Mesos 插件持续监控 Mesos 集群中的 CPU、内存和磁盘使用率。对于快速扩展的应用程序,跟踪这些指标有助于确保根据工作负载动态分配资源,防止瓶颈并优化性能。

  2. 框架性能分析:集成此插件以衡量在 Mesos 上运行的不同框架的性能。通过比较活动框架及其任务成功率,您可以确定哪些框架提供最佳资源效率或可能需要优化。

  3. 系统健康状况警报:根据 Mesos 插件收集的指标设置警报,以便在资源利用率超过关键阈值或特定任务失败时通知工程团队。这允许在发生严重故障之前进行主动干预和维护。

  4. 容量规划:利用收集的指标分析历史资源使用模式,以协助容量规划。通过了解峰值负载和资源利用率趋势,团队可以就扩展基础设施和根据需要部署额外资源做出明智的决策。

Grafana

  1. 实时基础设施仪表板:部署 Telegraf 将服务器健康状况指标直接流式传输到 Grafana 仪表板,使 IT 团队能够实时可视化基础设施性能。此设置允许立即检测和响应关键系统事件。

  2. 交互式物联网 (IoT) 监控:集成 Telegraf 收集的物联网 (IoT) 设备指标,并将实时数据推送到 Grafana 中,从而创建动态和交互式仪表板,用于监控智慧城市项目或制造流程。这种实时可见性显着提高了响应能力和运营效率。

  3. 即时应用程序性能分析:将来自生产环境的应用程序指标实时流式传输到 Grafana 仪表板,使开发团队能够在部署期间快速检测和诊断性能瓶颈或异常,从而最大限度地减少停机时间并提高可靠性。

  4. 在线活动分析:在大型在线活动期间,利用 Telegraf 捕获和流式传输实时受众或系统指标,直接传输到 Grafana 仪表板。活动组织者可以动态监控并对不断变化的条件或趋势做出反应,从而显着提高受众参与度和运营决策能力。

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