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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 进行实时数据采集和监控。
OpenSearch 输出插件允许用户使用 HTTP 将指标直接发送到 OpenSearch 实例,从而促进 OpenSearch 生态系统内有效的数据管理和分析。
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,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。其配置选项包含全局设置,可有效修改指标和处理启动错误。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。
OpenSearch
OpenSearch Telegraf 插件通过 HTTP 与 OpenSearch 数据库集成,从而实现指标的流线型收集和存储。作为专为 OpenSearch 2.x 版本设计的强大工具,该插件提供了强大的功能,同时通过原始 Elasticsearch 插件提供与 1.x 版本的兼容性。此插件有助于在 OpenSearch 中创建和管理索引,自动管理模板并确保数据结构化以实现高效分析。该插件支持各种配置选项,例如索引名称、身份验证、运行状况检查和值处理,使其可以根据不同的操作要求进行定制。其功能使其对于希望利用 OpenSearch 的强大功能进行指标存储和查询的组织至关重要。
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
OpenSearch
[[outputs.opensearch]]
## URLs
## The full HTTP endpoint URL for your OpenSearch instance. Multiple URLs can
## be specified as part of the same cluster, but only one URLs is used to
## write during each interval.
urls = ["http://node1.os.example.com:9200"]
## Index Name
## Target index name for metrics (OpenSearch will create if it not exists).
## This is a Golang template (see https://pkg.go.dev/text/template)
## You can also specify
## metric name (`{{.Name}}`), tag value (`{{.Tag "tag_name"}}`), field value (`{{.Field "field_name"}}`)
## If the tag does not exist, the default tag value will be empty string "".
## the timestamp (`{{.Time.Format "xxxxxxxxx"}}`).
## For example: "telegraf-{{.Time.Format \"2006-01-02\"}}-{{.Tag \"host\"}}" would set it to telegraf-2023-07-27-HostName
index_name = ""
## Timeout
## OpenSearch client timeout
# timeout = "5s"
## Sniffer
## Set to true to ask OpenSearch a list of all cluster nodes,
## thus it is not necessary to list all nodes in the urls config option
# enable_sniffer = false
## GZIP Compression
## Set to true to enable gzip compression
# enable_gzip = false
## Health Check Interval
## Set the interval to check if the OpenSearch nodes are available
## Setting to "0s" will disable the health check (not recommended in production)
# health_check_interval = "10s"
## Set the timeout for periodic health checks.
# health_check_timeout = "1s"
## HTTP basic authentication details.
# username = ""
# password = ""
## HTTP bearer token authentication details
# auth_bearer_token = ""
## Optional TLS Config
## Set to true/false to enforce TLS being enabled/disabled. If not set,
## enable TLS only if any of the other options are specified.
# tls_enable =
## Trusted root certificates for server
# tls_ca = "/path/to/cafile"
## Used for TLS client certificate authentication
# tls_cert = "/path/to/certfile"
## Used for TLS client certificate authentication
# tls_key = "/path/to/keyfile"
## Send the specified TLS server name via SNI
# tls_server_name = "kubernetes.example.com"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
## Template Config
## Manage templates
## Set to true if you want telegraf to manage its index template.
## If enabled it will create a recommended index template for telegraf indexes
# manage_template = true
## Template Name
## The template name used for telegraf indexes
# template_name = "telegraf"
## Overwrite Templates
## Set to true if you want telegraf to overwrite an existing template
# overwrite_template = false
## Document ID
## If set to true a unique ID hash will be sent as
## sha256(concat(timestamp,measurement,series-hash)) string. It will enable
## data resend and update metric points avoiding duplicated metrics with
## different id's
# force_document_id = false
## Value Handling
## Specifies the handling of NaN and Inf values.
## This option can have the following values:
## none -- do not modify field-values (default); will produce an error
## if NaNs or infs are encountered
## drop -- drop fields containing NaNs or infs
## replace -- replace with the value in "float_replacement_value" (default: 0.0)
## NaNs and inf will be replaced with the given number, -inf with the negative of that number
# float_handling = "none"
# float_replacement_value = 0.0
## Pipeline Config
## To use a ingest pipeline, set this to the name of the pipeline you want to use.
# use_pipeline = "my_pipeline"
## Pipeline Name
## Additionally, you can specify a tag name using the notation (`{{.Tag "tag_name"}}`)
## which will be used as the pipeline name (e.g. "{{.Tag \"os_pipeline\"}}").
## If the tag does not exist, the default pipeline will be used as the pipeline.
## If no default pipeline is set, no pipeline is used for the metric.
# default_pipeline = ""
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。
-
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。
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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。借助该插件,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:利用此插件收集来自农业传感器的数据,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,从而提高农业的可持续性。
OpenSearch
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时序数据的动态索引:利用 OpenSearch Telegraf 插件为时序指标动态创建索引,确保以有组织的方式存储数据,从而有利于基于时间的查询。通过使用 Go 模板定义索引模式,用户可以利用该插件创建每日或每月索引,这可以大大简化数据管理和随时间推移的检索,从而提高分析性能。
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多租户应用程序的集中日志记录:在多租户应用程序中实施 OpenSearch 插件,其中每个租户的日志都发送到单独的索引。这使得可以针对每个租户进行有针对性的分析和监控,同时保持数据隔离。通过利用索引名称模板功能,用户可以自动创建特定于租户的索引,这不仅简化了流程,而且还提高了租户数据的安全性和可访问性。
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与机器学习集成以进行异常检测:将 OpenSearch 插件与机器学习工具结合使用,以自动检测指标数据中的异常。通过配置插件以将实时指标发送到 OpenSearch,用户可以将机器学习模型应用于传入的数据流,以识别异常值或异常模式,从而促进主动监控和快速补救措施。
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使用 OpenSearch 增强监控仪表板:使用从 OpenSearch 收集的指标创建实时仪表板,以深入了解系统性能。通过将指标馈送到 OpenSearch,组织可以利用 OpenSearch Dashboards 可视化关键绩效指标,使运营团队能够快速评估运行状况和性能,并做出数据驱动的决策。
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