Hashicorp Nomad 和 Prometheus 集成

强大的性能,轻松集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

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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 Nomad 和 InfluxDB

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#1

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来源:DB Engines

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2,800+

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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。

Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在一个 HTTP 端点上公开指标,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

Hashicorp Nomad

Hashicorp Nomad 输入插件旨在收集集群中每个 Nomad 代理的指标。通过在每个节点上部署 Telegraf,它可以连接到本地 Nomad 代理,通常在 ‘http://127.0.0.1:4646’ 上可用。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,确保他们保持健康高效的集群运行状态。此插件实现了对 Nomad 运行方面的可见性,这对于维护可靠的云基础设施至关重要。

Prometheus

此插件促进了与 Prometheus 的集成,Prometheus 是一种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。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 Prometheus 可以在指定间隔抓取的 HTTP 服务器公开一组定义的指标。此插件通过允许各种系统以标准化格式发布性能指标,从而在监控各种系统中发挥着至关重要的作用,从而可以广泛地了解系统健康状况和行为。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复杂的解决方案。

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

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

Hashicorp Nomad

  1. 集群健康状况监控: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状况指标,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、优化任务性能并展示随时间推移的趋势,最终提高效率并降低资源分配成本。

  3. 关键状况警报:根据从 Nomad 代理抓取的指标实施警报机制。通过为 CPU 使用率或失败的作业分配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 环境的直观洞察力促进更好的决策和战略规划。

Prometheus

  1. 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。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同的环境抓取指标,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洞察力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 一起使用,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,同时确保了服务的可靠性。

  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。此用例可以详细分析 API 响应时间、吞吐量和错误率,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。

反馈

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