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输入和输出集成概述
NATS Consumer 输入插件支持从 NATS 消息主题实时消费数据,无缝集成到 Telegraf 数据管道中,用于监控和指标收集。
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 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。
集成详情
NATS
NATS Consumer 插件允许 Telegraf 从指定的 NATS 主题读取指标,并基于支持的输入数据格式创建指标。利用队列组允许多个 Telegraf 实例并行从 NATS 集群读取数据,从而提高吞吐量和可靠性。此插件还支持各种身份验证方法,包括用户名/密码、NATS 凭据文件和 nkey 种子文件,确保与 NATS 服务器的安全通信。由于 JetStream 等功能有助于消费历史消息,因此该插件在数据持久性和消息可靠性至关重要的环境中尤其有用。此外,配置各种操作参数的能力使此插件适用于高吞吐量场景,同时保持性能完整性。
Prometheus
此插件有助于与 Prometheus 集成,Prometheus 是一种著名的开源监控和警报工具包,专为大型环境中的可靠性和效率而设计。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的间隔抓取这些指标。此插件通过允许各种系统以标准化格式发布性能指标,在监控各种系统中发挥着关键作用,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 以实现安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。该插件还可以与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以满足特定的监控需求。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,它可以通过高级配置(例如指标过期和收集器控制)灵活地进行指标管理,从而为监控和警报工作流程提供完善的解决方案。
配置
NATS
[[inputs.nats_consumer]]
## urls of NATS servers
servers = ["nats://localhost:4222"]
## subject(s) to consume
## If you use jetstream you need to set the subjects
## in jetstream_subjects
subjects = ["telegraf"]
## jetstream subjects
## jetstream is a streaming technology inside of nats.
## With jetstream the nats-server persists messages and
## a consumer can consume historical messages. This is
## useful when telegraf needs to restart it don't miss a
## message. You need to configure the nats-server.
## https://docs.nats.io/nats-concepts/jetstream.
jetstream_subjects = ["js_telegraf"]
## name a queue group
queue_group = "telegraf_consumers"
## Optional authentication with username and password credentials
# username = ""
# password = ""
## Optional authentication with NATS credentials file (NATS 2.0)
# credentials = "/etc/telegraf/nats.creds"
## Optional authentication with nkey seed file (NATS 2.0)
# nkey_seed = "/etc/telegraf/seed.txt"
## Use Transport Layer Security
# secure = false
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
## Sets the limits for pending msgs and bytes for each subscription
## These shouldn't need to be adjusted except in very high throughput scenarios
# pending_message_limit = 65536
# pending_bytes_limit = 67108864
## Max undelivered messages
## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
## broker that have not been written by an output.
##
## This value needs to be picked with awareness of the agent's
## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
## can result in a constant stream of data batches to the output. While
## setting it too low may never flush the broker's messages.
# max_undelivered_messages = 1000
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
data_format = "influx"
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
NATS
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实时分析仪表板:利用 NATS 插件从各种 NATS 主题实时收集指标,并将它们馈送到集中式分析仪表板。此设置允许立即查看实时应用程序性能,使团队能够快速响应操作问题或性能下降。
-
分布式系统监控:在分布式架构中部署配置了 NATS 插件的 Telegraf 的多个实例。这种方法允许团队有效地聚合来自各种微服务的指标,从而提供系统健康状况和性能的整体视图,同时确保在传输过程中不会丢失任何消息。
-
历史消息恢复:利用 NATS JetStream 的功能以及此插件来恢复和处理 Telegraf 重启后的历史消息。此功能对于需要高可靠性的应用程序特别有益,确保即使在服务中断的情况下也不会丢失任何关键指标。
-
动态负载均衡:实施动态负载均衡场景,其中 Telegraf 实例根据负载从 NATS 集群消费消息。调整队列组设置以控制活动消费者的数量,从而在需求波动发生时实现更好的资源利用率和性能扩展。
Prometheus
-
多云部署监控:利用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。此场景允许团队通过单个 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。
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增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。使用 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标、识别瓶颈并维护系统健康检查。此设置支持基于从收集的指标生成的见解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,显着提高了微服务架构的弹性。
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电子商务中的实时异常检测:通过结合此插件和 Prometheus,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,例如突发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。
-
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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