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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。
Loki 插件允许用户将日志发送到 Loki 进行聚合和查询,从而利用 Loki 高效的存储能力。
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、主题和连接功能得到增强,包括服务质量 (QoS) 级别和持久会话。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。它还支持密钥存储配置,以保护用户名和密码选项,确保与 MQTT 服务器的安全连接。
Loki
此 Loki 插件与 Grafana Loki 集成,Grafana Loki 是一个强大的日志聚合系统。通过以与 Loki 兼容的格式发送日志,此插件可以高效地存储和查询日志。每个日志条目都以键值格式结构化,其中键表示字段名称,值表示相应的日志信息。按时间戳对日志进行排序可确保日志流在通过 Loki 查询时保持时间顺序。此插件对密钥的支持使得安全管理身份验证参数更加容易,而 HTTP 标头、gzip 编码和 TLS 配置选项增强了日志传输的适应性和安全性,满足各种部署需求。
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
Loki
[[outputs.loki]]
## The domain of Loki
domain = "https://loki.domain.tld"
## Endpoint to write api
# endpoint = "/loki/api/v1/push"
## Connection timeout, defaults to "5s" if not set.
# timeout = "5s"
## Basic auth credential
# username = "loki"
# password = "pass"
## Additional HTTP headers
# http_headers = {"X-Scope-OrgID" = "1"}
## If the request must be gzip encoded
# gzip_request = false
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Sanitize Tag Names
## If true, all tag names will have invalid characters replaced with
## underscores that do not match the regex: ^[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*.
# sanitize_label_names = false
## Metric Name Label
## Label to use for the metric name to when sending metrics. If set to an
## empty string, this will not add the label. This is NOT suggested as there
## is no way to differentiate between multiple metrics.
# metric_name_label = "__name"
输入和输出集成示例
MQTT
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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。
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物联网环境感知:部署 MQTT Consumer 以收集分布在不同位置的传感器环境数据。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仪的读数。可以将插件配置为从 MQTT 主题中提取相关标签和字段,这允许对大规模环境条件进行详细分析和报告,从而支持城市规划或环境倡议的更好决策。
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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。使用该插件,可以将与车辆性能、位置和燃油消耗相关的指标发送到集中监控仪表板。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。
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农业监控系统:利用此插件从农业传感器收集数据,这些传感器监控土壤湿度、作物健康状况和天气条件。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。
Loki
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微服务集中日志记录:利用 Loki 插件从 Kubernetes 集群中运行的多个微服务收集日志。通过将日志定向到集中的 Loki 实例,开发人员可以在一个地方监控、搜索和分析来自所有服务的日志,从而更轻松地进行故障排除和性能监控。此设置简化了操作,并支持对分布式应用程序中问题的快速响应。
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实时日志异常检测:将 Loki 与监控工具结合使用,以实时分析日志输出中可能指示系统错误或安全威胁的异常模式。在日志流上实施异常检测使团队能够主动识别和响应事件,从而提高系统可靠性并增强安全态势。
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使用 Gzip 压缩增强日志处理:配置 Loki 插件以利用 gzip 压缩进行日志传输。这种方法可以减少带宽使用并提高传输速度,尤其是在网络带宽可能受到限制的环境中非常有利。它对于每字节都很重要且性能至关重要的大容量日志记录应用程序特别有用。
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通过自定义标头实现多租户支持:利用添加自定义 HTTP 标头的能力,在多租户应用程序环境中隔离来自不同租户的日志。通过使用 Loki 插件为每个租户发送不同的标头,运营商可以确保适当的日志管理并符合数据隔离要求,使其成为 SaaS 应用程序的通用解决方案。
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