MQTT 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

MQTT Telegraf 插件旨在从指定的 MQTT 主题读取数据并创建指标，使用户能够利用 MQTT 进行实时数据收集和监控。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。

集成详情

MQTT

MQTT 插件允许从指定的 MQTT 主题读取指标，并使用支持的输入数据格式创建指标。 此插件作为服务输入运行，它监听传入的指标或事件，而不是像普通插件那样按设定的时间间隔收集它们。 该插件的灵活性通过支持各种代理 URL、主题和连接功能（包括服务质量 (QoS) 级别和持久会话）得到增强。 其配置选项包含用于修改指标和有效处理启动错误的全局设置。 它还支持用于保护用户名和密码选项的密钥存储配置，确保与 MQTT 服务器的安全连接。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。 此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，从而使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。 它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时保持其完整性和准确性。 配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义，包括管理指标名称中的连字符，BigQuery 的流式插入不支持连字符。 此插件对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织特别有用。

配置

MQTT

[[inputs.mqtt_consumer]]
  servers = ["tcp://127.0.0.1:1883"]
  topics = [
    "telegraf/host01/cpu",
    "telegraf/+/mem",
    "sensors/#",
  ]
  # topic_tag = "topic"
  # qos = 0
  # connection_timeout = "30s"
  # keepalive = "60s"
  # ping_timeout = "10s"
  # max_undelivered_messages = 1000
  # persistent_session = false
  # client_id = ""
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false
  # client_trace = false
  data_format = "influx"
  # [[inputs.mqtt_consumer.topic_parsing]]
  #   topic = ""
  #   measurement = ""
  #   tags = ""
  #   fields = ""
  #   [inputs.mqtt_consumer.topic_parsing.types]
  #      key = type

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

MQTT

1. 智能家居监控：使用 MQTT Consumer 插件来监控智能家居设置中的各种传感器。 在这种情况下，可以将插件配置为订阅不同设备的主题，例如温度、湿度和能源消耗。 通过聚合这些数据，房主可以可视化趋势并接收异常模式的警报，从而提高家庭自动化系统的整体质量和效率。

2. 物联网环境感知：部署 MQTT Consumer 以收集来自分布在不同位置的传感器的环境数据。 例如，这可以包括来自空气质量传感器、温度传感器和噪声水平计的读数。 可以将插件配置为从 MQTT 主题中提取相关的标签和字段，从而可以对大规模环境条件进行详细分析和报告，从而为城市规划或环境倡议提供更好的决策支持。

3. 实时车辆跟踪和遥测：将 MQTT Consumer 插件集成到车辆遥测系统中，该系统实时收集来自各种传感器的数据。 通过该插件，可以将与车辆性能、位置和燃油消耗相关的指标发送到中央监控仪表板。 这种实时遥测数据使车队经理能够通过主动数据分析来优化路线、降低燃油成本并改进车辆维护计划。

4. 农业监控系统：利用此插件从监控土壤湿度、作物健康状况和天气状况的农业传感器收集数据。 MQTT Consumer 可以订阅与农业设备和环境传感器相关的多个主题，使农民能够做出数据驱动的决策，以提高作物产量，同时节约资源，增强农业的可持续性。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。 这种设置将使团队能够实时可视化性能数据，从而深入了解系统健康状况和使用模式。 通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板来满足其特定需求，从而增强决策过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。 分析这些数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。 通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 跨团队监控数据协作：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。 借助此 Telegraf 插件，团队可以将他们的指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。 这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同改进系统性能和可靠性。

4. 用于容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储容量规划必不可少的历史指标数据。 分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。 组织可以创建时序分析并识别为他们的长期战略决策提供信息的模式。

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