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强大的性能,无限的扩展能力
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,它会更有价值。InfluxDB 是排名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
Telegraf 的 Nginx 插件旨在收集来自 Nginx Web 服务器的状态指标,从而提供对服务器运行指标的实时洞察。
Azure Data Explorer 插件允许将指标收集与 Azure Data Explorer 集成,使用户能够高效地分析和查询其遥测数据。借助此插件,用户可以配置摄取设置以满足其需求,并利用 Azure 强大的分析功能。
集成详情
Nginx
此插件收集来自 Nginx 的状态指标。它利用 ngx_http_stub_status_module 收集与服务器性能相关的基本指标。该插件提供了关于活动连接、已处理请求以及各种指标的当前状态的宝贵见解。这种实时数据对于监控 Web 服务器性能和确保最佳运行至关重要。配置允许用户指定 Nginx 状态端点的 URL,设置超时,并在必要时配置 TLS 设置。
Azure Data Explorer
Azure Data Explorer 插件允许用户将从各种 Telegraf 输入插件收集的指标、日志和时间序列数据写入 Azure Data Explorer、Azure Synapse 和 Fabric 中的 Real-Time Analytics。此集成充当桥梁,使应用程序和服务能够有效地监控其性能指标或日志。Azure Data Explorer 针对对大量不同数据类型进行分析进行了优化,使其成为云环境中实时分析和监控解决方案的绝佳选择。该插件使用户能够根据其需求配置指标摄取,动态定义表架构,并设置各种摄取方法,同时保留数据库操作所需的角色和权限方面的灵活性。这支持现代应用程序的可扩展且安全的监控设置,这些应用程序利用云服务。
配置
Nginx
[[inputs.nginx]]
## An array of Nginx stub_status URI to gather stats.
urls = ["http://localhost/server_status"]
## 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
## HTTP response timeout (default: 5s)
response_timeout = "5s"
Azure Data Explorer
[[outputs.azure_data_explorer]]
## The URI property of the Azure Data Explorer resource on Azure
## ex: endpoint_url = https://myadxresource.australiasoutheast.kusto.windows.net
endpoint_url = ""
## The Azure Data Explorer database that the metrics will be ingested into.
## The plugin will NOT generate this database automatically, it's expected that this database already exists before ingestion.
## ex: "exampledatabase"
database = ""
## Timeout for Azure Data Explorer operations
# timeout = "20s"
## Type of metrics grouping used when pushing to Azure Data Explorer.
## Default is "TablePerMetric" for one table per different metric.
## For more information, please check the plugin README.
# metrics_grouping_type = "TablePerMetric"
## Name of the single table to store all the metrics (Only needed if metrics_grouping_type is "SingleTable").
# table_name = ""
## Creates tables and relevant mapping if set to true(default).
## Skips table and mapping creation if set to false, this is useful for running Telegraf with the lowest possible permissions i.e. table ingestor role.
# create_tables = true
## Ingestion method to use.
## Available options are
## - managed -- streaming ingestion with fallback to batched ingestion or the "queued" method below
## - queued -- queue up metrics data and process sequentially
# ingestion_type = "queued"
输入和输出集成示例
Nginx
-
Web 性能监控:使用 Nginx 插件从基础设施中的各种 Nginx 服务器收集性能指标。通过在实时仪表板中可视化这些指标,团队可以跟踪性能趋势、识别瓶颈并增强 Web 应用程序的用户体验。实施此类监控使企业能够在其影响最终用户之前主动解决性能问题。
-
负载均衡器监控:将此插件与您的负载均衡器集成,以跟踪后端 Nginx 服务器的性能。通过收集“活动连接”和“已处理请求”等统计信息,您的运营团队可以确保流量以最佳方式流动,并且没有单个服务器不堪重负。这种主动的负载均衡方法可防止服务停机并增强用户体验。
-
自动化警报系统:将 Nginx 插件与警报服务结合使用,以便在服务器的指标超出预定义阈值时自动通知您的团队。例如,如果活动连接数过高,系统可以触发警报,以便立即采取纠正措施,从而保持服务质量和可靠性。
-
历史数据分析:将 Nginx 插件收集的指标存储在时间序列数据库中,以分析历史性能趋势。此分析可以揭示高流量或低性能的时期,从而为有关基础设施扩展和优化的数据驱动决策提供依据。通过了解过去的趋势,组织可以更好地为未来的需求做好准备。
Azure Data Explorer
-
实时监控仪表板:通过使用此插件将来自各种服务的指标集成到 Azure Data Explorer 中,组织可以构建反映实时性能指标的综合仪表板。这使团队能够主动响应性能问题并优化系统健康状况,而不会延误。
-
集中式日志管理:利用 Azure Data Explorer 来整合来自多个应用程序和服务的日志。通过利用该插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、过滤和从随着时间推移积累的历史数据中获得见解。
-
数据驱动的警报系统:通过根据通过此插件发送的指标配置警报来增强监控功能。组织可以设置阈值并自动化事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。
-
机器学习模型训练:通过利用发送到 Azure Data Explorer 的数据,组织可以执行大规模分析并准备数据以输入机器学习模型。此插件可以构建数据结构,该结构随后可用于预测分析,从而增强决策能力。
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