NSQ 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

NSQ Telegraf 插件从 NSQD 消息系统中读取指标，从而实现实时数据处理和监控。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据提供强大的数据分析功能。

集成详情

NSQ

NSQ 插件与实时消息平台 NSQ 接口连接，从而可以从 NSQD 读取消息。此插件归类为服务插件，这意味着它主动监听指标和事件，而不是以固定的时间间隔轮询它们。为了强调可靠性，它会跟踪未传递的消息，直到它们被输出确认，从而防止数据丢失。该插件允许进行配置，例如指定 NSQLookupd 端点、主题和通道，并且它支持多种数据格式，以实现数据处理的灵活性。

Google BigQuery

用于 Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，从而使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，从而确保用户在 BigQuery 表中存储指标时可以维护其指标的完整性和准确性。配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义，包括管理指标名称中的连字符，BigQuery 的流式插入不支持连字符。对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织来说，此插件特别有用。

配置

NSQ

# Read metrics from NSQD topic(s)
[[inputs.nsq_consumer]]
  ## Server option still works but is deprecated, we just prepend it to the nsqd array.
  # server = "localhost:4150"

  ## An array representing the NSQD TCP HTTP Endpoints
  nsqd = ["localhost:4150"]

  ## An array representing the NSQLookupd HTTP Endpoints
  nsqlookupd = ["localhost:4161"]
  topic = "telegraf"
  channel = "consumer"
  max_in_flight = 100

  ## 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"

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

NSQ

1. 实时分析仪表板：将此插件与可视化工具集成，以创建仪表板，显示来自 NSQ 中各种主题的实时指标。通过订阅特定主题，用户可以动态监控系统健康状况和应用程序性能，从而立即获得见解并及时响应任何异常情况。

2. 事件驱动的自动化：将 NSQ 与无服务器架构相结合，以根据传入的消息触发自动化工作流程。此用例可能涉及处理机器学习模型的数据或响应应用程序中的用户操作，从而简化操作并通过快速处理增强用户体验。

3. 多服务通信中心：在分布式架构中使用 NSQ 插件充当不同微服务之间的集中式消息传递中心。通过使服务能够通过 NSQ 进行通信，开发人员可以确保可靠的消息传递，同时保持解耦的服务交互，从而显着提高可扩展性和弹性。

4. 用于增强监控的指标聚合：实施 NSQ 插件以聚合来自多个来源的指标，然后再将它们发送到分析工具。这种设置使企业能够整合来自各种应用程序和服务的数据，从而创建一个统一的视图，以便更好地进行决策和战略规划。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。这种设置将使团队能够实时可视化性能数据，从而深入了解系统健康状况和使用模式。通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板以满足其特定需求，从而增强决策过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。分析这些数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 监控数据上的跨团队协作：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件，团队可以将他们的指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而促使系统性能和可靠性的集体改进。

4. 用于容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储容量规划必不可少的历史指标数据。分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。组织可以创建时间序列分析并识别能够为其长期战略决策提供信息的模式。

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