Hashicorp Nomad 和 Azure Data Explorer 集成

输入和输出集成概述

此插件允许用户从分布式环境中的 Hashicorp Nomad 代理收集指标。

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

Hashicorp Nomad

Hashicorp Nomad 输入插件旨在从集群中的每个 Nomad 代理收集指标。通过在每个节点上部署 Telegraf，它可以连接到本地 Nomad 代理，通常可在“http://127.0.0.1:4646”上访问。通过这种设置，用户可以系统地收集和监控与其 Nomad 环境的性能和状态相关的指标，确保他们维护健康高效的集群运行状态。此插件可以洞察 Nomad 的运行方面，这对于维护可靠的云基础设施至关重要。

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 中的实时分析。此集成充当桥梁，使应用程序和服务能够高效地监控其性能指标或日志。Azure Data Explorer 针对各种数据类型的大量数据分析进行了优化，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，同时保持数据库操作所需的角色和权限的灵活性。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

Hashicorp Nomad

[[inputs.nomad]]
  ## URL for the Nomad agent
  # url = "http://127.0.0.1:4646"

  ## Set response_timeout (default 5 seconds)
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile

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

Hashicorp Nomad

1. 集群健康监控：使用 Hashicorp Nomad 插件聚合 Nomad 部署中所有节点的指标。通过监控分配状态、作业性能和资源利用率等健康指标，运营团队可以深入了解其部署的整体健康状况，快速识别和解决问题，并根据实时数据优化资源分配。

2. 作业执行的性能分析：利用 Nomad 提供的指标来分析作业执行时间和资源消耗。此用例使开发人员能够有效地调整作业参数、优化任务性能并说明随时间推移的趋势，最终提高效率并降低资源分配成本。

3. 关键条件警报：基于从 Nomad 代理抓取的指标实施警报机制。通过为 CPU 使用率或作业分配失败等关键指标设置阈值，团队可以在潜在问题升级之前主动响应，从而确保在 Nomad 平台上运行的应用程序具有更高的正常运行时间和可靠性。

4. 与可视化工具集成：使用 Hashicorp Nomad 插件收集的数据来馈送到可视化工具以实现实时仪表板。此设置允许团队一目了然地监控集群工作负载、作业状态和系统性能，从而根据对 Nomad 环境的可视化洞察力促进更好的决策和战略规划。

Azure Data Explorer

1. 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立即优化系统健康状况。

2. 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、筛选和从随时间积累的历史数据中获取见解。

3. 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。

4. 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馈送到机器学习模型中。此插件支持数据结构化，随后可用于预测分析，从而增强决策能力。

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