MQTT 和 Prometheus 集成

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

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。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 MQTT 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

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,它都会更有价值。借助 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

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。

Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。此集成允许用户以 Prometheus 可以高效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。

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。其配置选项包含全局设置,可修改指标并有效处理启动错误。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。

Prometheus

此插件促进了与 Prometheus 的集成,Prometheus 是一个著名的开源监控和警报工具包,专为大规模环境中的可靠性和效率而设计。通过作为 Prometheus 客户端工作,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的时间间隔抓取这些指标。此插件在监控各种系统中发挥着关键作用,它允许这些系统以标准化格式发布性能指标,从而实现对系统健康状况和行为的广泛可见性。主要功能包括支持配置各种端点、启用 TLS 以进行安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。该插件还与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以适应特定的监控需求。这促进了不同系统必须有效通信性能数据的环境中的互操作性。利用 Prometheus 的指标格式,它可以通过指标过期和收集器控制等高级配置实现灵活的指标管理,为监控和警报工作流程提供了一个完善的解决方案。

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

Prometheus

[[outputs.prometheus_client]]
  ## Address to listen on.
  ##   ex:
  ##     listen = ":9273"
  ##     listen = "vsock://:9273"
  listen = ":9273"

  ## Maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "10s"
  ## Maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "10s"

  ## Metric version controls the mapping from Prometheus metrics into Telegraf metrics.
  ## See "Metric Format Configuration" in plugins/inputs/prometheus/README.md for details.
  ## Valid options: 1, 2
  # metric_version = 1

  ## Use HTTP Basic Authentication.
  # basic_username = "Foo"
  # basic_password = "Bar"

  ## If set, the IP Ranges which are allowed to access metrics.
  ##   ex: ip_range = ["192.168.0.0/24", "192.168.1.0/30"]
  # ip_range = []

  ## Path to publish the metrics on.
  # path = "/metrics"

  ## Expiration interval for each metric. 0 == no expiration
  # expiration_interval = "60s"

  ## Collectors to enable, valid entries are "gocollector" and "process".
  ## If unset, both are enabled.
  # collectors_exclude = ["gocollector", "process"]

  ## Send string metrics as Prometheus labels.
  ## Unless set to false all string metrics will be sent as labels.
  # string_as_label = true

  ## If set, enable TLS with the given certificate.
  # tls_cert = "/etc/ssl/telegraf.crt"
  # tls_key = "/etc/ssl/telegraf.key"

  ## Set one or more allowed client CA certificate file names to
  ## enable mutually authenticated TLS connections
  # tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]

  ## Export metric collection time.
  # export_timestamp = false

  ## Specify the metric type explicitly.
  ## This overrides the metric-type of the Telegraf metric. Globbing is allowed.
  # [outputs.prometheus_client.metric_types]
  #   counter = []
  #   gauge = []

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. 物联网环境传感: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仪的读数。可以将插件配置为从 MQTT 主题中提取相关的标签和字段,这可以对大规模的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:在车辆遥测系统中集成 MQTT Consumer 插件,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状况。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。

Prometheus

  1. 监控多云部署:利用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同环境抓取指标,从而提供跨混合基础设施的统一性能指标视图。它简化了报告和警报,提高了运营效率,而无需复杂的集成。

  2. 增强微服务可见性:实施此插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。借助 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标、识别瓶颈并维护系统运行状况检查。此设置支持基于从收集的指标生成的洞察进行自适应扩展和资源利用率优化。它增强了对服务交互进行故障排除的能力,从而显着提高了微服务架构的弹性。

  3. 电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 结合使用,电子商务平台可以监控关键绩效指标,例如响应时间和错误率。将异常检测算法与抓取的指标集成,可以识别指示潜在问题的意外模式,例如突然的流量高峰或后端服务故障。这种主动监控增强了业务连续性和运营效率,最大限度地减少了潜在的停机时间,同时确保了服务可靠性。

  4. API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件收集和报告 API 性能指标,然后可以在 Grafana 仪表板中可视化这些指标。此用例支持对 API 响应时间、吞吐量和错误率进行详细分析,从而促进 API 服务的持续改进。通过密切监控这些指标,团队可以快速响应性能下降,确保最佳 API 性能并保持高水平的服务可用性。

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