对于大规模实时查询，这不是推荐的配置。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性，您可能需要考虑 Modbus 和 InfluxDB。
50 亿+
Telegraf 下载量
#1
时间序列数据库
来源：DB Engines
10 亿+
InfluxDB 的下载量
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间序列数据时，它都会变得更有价值。 使用 InfluxDB，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
Modbus 插件允许您使用各种通信方法从 Modbus 设备收集数据，从而增强您监控和控制工业流程的能力。
此插件使 Telegraf 能够使用 Prometheus 远程写入协议将指标发送到 Cortex，从而实现无缝摄取到 Cortex 的可扩展、多租户时间序列存储中。
集成详情
Modbus
Modbus 插件通过 Modbus TCP 或 Modbus RTU/ASCII 收集离散输入、线圈、输入寄存器和保持寄存器。
Cortex
借助 Telegraf 的 HTTP 输出插件和 prometheusremotewrite 数据格式，您可以将指标直接发送到 Cortex，这是一个水平可扩展的 Prometheus 长期存储后端。 Cortex 支持多租户，并使用 Prometheus protobuf 格式接受远程写入请求。 通过使用 Telegraf 作为收集代理，并使用远程写入作为传输机制，组织可以将可观测性扩展到 Prometheus 本身不支持的来源（例如 Windows 主机、支持 SNMP 的设备或自定义应用程序指标），同时利用 Cortex 的高可用性和长期保留功能。
配置
Modbus
[[inputs.modbus]]
name = "Device"
slave_id = 1
timeout = "1s"
configuration_type = "register"
discrete_inputs = [
{ name = "start", address = [0]},
{ name = "stop", address = [1]},
{ name = "reset", address = [2]},
{ name = "emergency_stop", address = [3]},
]
coils = [
{ name = "motor1_run", address = [0]},
{ name = "motor1_jog", address = [1]},
{ name = "motor1_stop", address = [2]},
]
holding_registers = [
{ name = "power_factor", byte_order = "AB", data_type = "FIXED", scale=0.01, address = [8]},
{ name = "voltage", byte_order = "AB", data_type = "FIXED", scale=0.1, address = [0]},
{ name = "energy", byte_order = "ABCD", data_type = "FIXED", scale=0.001, address = [5,6]},
{ name = "current", byte_order = "ABCD", data_type = "FIXED", scale=0.001, address = [1,2]},
{ name = "frequency", byte_order = "AB", data_type = "UFIXED", scale=0.1, address = [7]},
{ name = "power", byte_order = "ABCD", data_type = "UFIXED", scale=0.1, address = [3,4]},
{ name = "firmware", byte_order = "AB", data_type = "STRING", address = [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]},
]
input_registers = [
{ name = "tank_level", byte_order = "AB", data_type = "INT16", scale=1.0, address = [0]},
{ name = "tank_ph", byte_order = "AB", data_type = "INT16", scale=1.0, address = [1]},
{ name = "pump1_speed", byte_order = "ABCD", data_type = "INT32", scale=1.0, address = [3,4]},
]
Cortex
[[outputs.http]]
## Cortex Remote Write endpoint
url = "http://cortex.example.com/api/v1/push"
## Use POST to send data
method = "POST"
## Send metrics using Prometheus remote write format
data_format = "prometheusremotewrite"
## Optional HTTP headers for authentication
# [outputs.http.headers]
# X-Scope-OrgID = "your-tenant-id"
# Authorization = "Bearer YOUR_API_TOKEN"
## Optional TLS configuration
# tls_ca = "/path/to/ca.pem"
# tls_cert = "/path/to/cert.pem"
# tls_key = "/path/to/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
## Request timeout
timeout = "10s"输入和输出集成示例
Modbus
- 基本用法：要从单个设备读取数据，请使用设备名称和 IP 地址配置它，指定从站 ID 和感兴趣的寄存器。
- 多个请求：您可以通过指定多个
[[inputs.modbus.request]]部分，在单个配置中定义多个请求以从不同的 Modbus 从站设备获取数据。 - 数据处理：利用缩放功能将原始 Modbus 读数转换为有用的指标，并根据需要调整单位转换。
Cortex
-
统一的多租户监控：使用 Telegraf 从不同的团队或环境收集指标，并将它们推送到带有单独
X-Scope-OrgID标头的 Cortex。 这实现了每个租户隔离的数据摄取和查询，非常适合托管服务和平台团队。 -
将 Prometheus 覆盖范围扩展到边缘设备：在边缘或物联网设备上部署 Telegraf 以收集系统指标，并将它们发送到集中的 Cortex 集群。 即使对于没有本地 Prometheus 抓取器的环境，这种方法也能确保一致的可观测性。
-
具有联合租户的全球服务可观测性：通过配置 Telegraf 代理将数据推送到区域 Cortex 集群（每个集群都标记有租户标识符）来聚合来自全球基础设施的指标。 Cortex 处理跨区域的重复数据删除和集中访问。
-
自定义应用程序遥测管道：通过 Telegraf 的
exec或http输入插件收集特定于应用程序的遥测数据，并将其转发到 Cortex。 这使 DevOps 团队能够以可扩展、查询高效的格式监控特定于应用程序的 KPI，同时保持指标按租户或服务进行逻辑分组。
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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间序列数据时，它都会变得更有价值。 使用 InfluxDB，第一的时间序列平台，旨在与 Telegraf 一起扩展。
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