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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序数据时,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
查看入门方法
输入和输出集成概述
NSQ Telegraf 插件从 NSQD 消息传递系统读取指标,从而实现实时数据处理和监控。
MongoDB Telegraf 插件使用户能够将指标发送到 MongoDB 数据库,自动管理时序集合。
集成详情
NSQ
NSQ 插件与实时消息传递平台 NSQ 接口,从而能够从 NSQD 读取消息。 此插件被归类为服务插件,这意味着它主动侦听指标和事件,而不是按固定时间间隔轮询它们。 该插件注重可靠性,通过跟踪未送达的消息直到它们被输出确认来防止数据丢失。 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,以便在数据处理方面具有灵活性。
MongoDB
此插件将指标发送到 MongoDB,并与其时序功能无缝集成,从而允许在时序集合尚不存在时自动创建时序集合。 它需要 MongoDB 5.0 或更高版本才能使用时序集合功能,这对于高效存储和查询基于时间的数据至关重要。 此插件通过确保所有相关指标都正确存储和组织在 MongoDB 中来增强监控功能,从而使用户能够利用 MongoDB 强大的查询和聚合功能进行时序分析。
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"
MongoDB
[[outputs.mongodb]]
# connection string examples for mongodb
dsn = "mongodb://localhost:27017"
# dsn = "mongodb://mongod1:27017,mongod2:27017,mongod3:27017/admin&replicaSet=myReplSet&w=1"
# overrides serverSelectionTimeoutMS in dsn if set
# timeout = "30s"
# default authentication, optional
# authentication = "NONE"
# for SCRAM-SHA-256 authentication
# authentication = "SCRAM"
# username = "root"
# password = "***"
# for x509 certificate authentication
# authentication = "X509"
# tls_ca = "ca.pem"
# tls_key = "client.pem"
# # tls_key_pwd = "changeme" # required for encrypted tls_key
# insecure_skip_verify = false
# database to store measurements and time series collections
# database = "telegraf"
# granularity can be seconds, minutes, or hours.
# configuring this value will be based on your input collection frequency.
# see https://docs.mongodb.com/manual/core/timeseries-collections/#create-a-time-series-collection
# granularity = "seconds"
# optionally set a TTL to automatically expire documents from the measurement collections.
# ttl = "360h"
输入和输出集成示例
NSQ
-
实时分析仪表板:将此插件与可视化工具集成,以创建一个仪表板,该仪表板显示来自 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运行状况和应用程序性能,从而可以立即洞察任何异常并及时做出响应。
-
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。
-
多服务通信中心:使用 NSQ 插件充当分布式架构中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,同时保持服务交互解耦,从而显着提高可扩展性和弹性。
-
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。 此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。
MongoDB
-
用于物联网设备的 MongoDB 动态日志记录:利用此插件实时收集和存储来自大量物联网设备的指标。 通过将设备日志直接发送到 MongoDB,您可以创建一个集中式数据库,该数据库允许轻松访问和查询运行状况指标和性能数据,从而可以根据历史趋势进行主动维护和故障排除。
-
Web 流量的时序分析:使用 MongoDB Telegraf 插件收集和分析一段时间内的 Web 流量指标。 此应用程序可以帮助您了解高峰使用时间、用户交互和行为模式,从而指导营销策略和基础设施扩展决策,以改善用户体验。
-
自动化监控和警报系统:将 MongoDB 插件集成到跟踪应用程序性能指标的自动化监控系统中。 借助时序集合,您可以根据特定阈值设置警报,使您的团队能够在潜在问题影响用户之前做出响应。 这种主动管理可以提高服务可靠性和整体性能。
-
指标存储中的数据保留和 TTL 管理:利用 MongoDB 集合中文档的 TTL 功能来自动过期过时的指标。 这对于仅最近的性能数据相关的环境尤其有用,它可以防止您的 MongoDB 数据库被旧指标弄乱,并确保高效的数据管理。
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收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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