OPC UA 和 Azure 数据资源管理器集成

借助 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf,实现强大的性能和轻松集成。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑OPC UA 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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,它都会更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的旨在与 Telegraf 扩展的时间序列平台。

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输入和输出集成概述

OPC UA 插件提供了一个接口,用于从 OPC UA 服务器设备检索数据,从而促进有效的数据收集和监控。

Azure 数据资源管理器插件允许指标收集与 Azure 数据资源管理器集成,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

OPC UA

OPC UA 插件从使用 OPC UA 协议通信的设备检索数据,使您可以收集和监控来自 OPC UA 服务器的数据。

Azure 数据资源管理器

Azure 数据资源管理器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 数据资源管理器、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 数据资源管理器针对分析大量不同类型的数据进行了优化,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和安全监控设置,这些应用程序利用云服务。

配置

OPC UA


[[inputs.opcua]]
  ## Metric name
  # name = "opcua"
  #
  ## OPC UA Endpoint URL
  # endpoint = "opc.tcp://localhost:4840"
  #
  ## Maximum time allowed to establish a connect to the endpoint.
  # connect_timeout = "10s"
  #
  ## Maximum time allowed for a request over the established connection.
  # request_timeout = "5s"

  # Maximum time that a session shall remain open without activity.
  # session_timeout = "20m"
  #
  ## Security policy, one of "None", "Basic128Rsa15", "Basic256",
  ## "Basic256Sha256", or "auto"
  # security_policy = "auto"
  #
  ## Security mode, one of "None", "Sign", "SignAndEncrypt", or "auto"
  # security_mode = "auto"
  #
  ## Path to cert.pem. Required when security mode or policy isn't "None".
  ## If cert path is not supplied, self-signed cert and key will be generated.
  # certificate = "/etc/telegraf/cert.pem"
  #
  ## Path to private key.pem. Required when security mode or policy isn't "None".
  ## If key path is not supplied, self-signed cert and key will be generated.
  # private_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  #
  ## Authentication Method, one of "Certificate", "UserName", or "Anonymous".  To
  ## authenticate using a specific ID, select 'Certificate' or 'UserName'
  # auth_method = "Anonymous"
  #
  ## Username. Required for auth_method = "UserName"
  # username = ""
  #
  ## Password. Required for auth_method = "UserName"
  # password = ""
  #
  ## Option to select the metric timestamp to use. Valid options are:
  ##     "gather" -- uses the time of receiving the data in telegraf
  ##     "server" -- uses the timestamp provided by the server
  ##     "source" -- uses the timestamp provided by the source
  # timestamp = "gather"
  #
  ## Client trace messages
  ## When set to true, and debug mode enabled in the agent settings, the OPCUA
  ## client's messages are included in telegraf logs. These messages are very
  ## noisey, but essential for debugging issues.
  # client_trace = false
  #
  ## Include additional Fields in each metric
  ## Available options are:
  ##   DataType -- OPC-UA Data Type (string)
  # optional_fields = []
  #
  ## Node ID configuration
  ## name              - field name to use in the output
  ## namespace         - OPC UA namespace of the node (integer value 0 thru 3)
  ## identifier_type   - OPC UA ID type (s=string, i=numeric, g=guid, b=opaque)
  ## identifier        - OPC UA ID (tag as shown in opcua browser)
  ## tags              - extra tags to be added to the output metric (optional); deprecated in 1.25.0; use default_tags
  ## default_tags      - extra tags to be added to the output metric (optional)
  ##
  ## Use either the inline notation or the bracketed notation, not both.
  #
  ## Inline notation (default_tags not supported yet)
  # nodes = [
  #   {name="", namespace="", identifier_type="", identifier="", tags=[["tag1", "value1"], ["tag2", "value2"]},
  #   {name="", namespace="", identifier_type="", identifier=""},
  # ]
  #
  ## Bracketed notation
  # [[inputs.opcua.nodes]]
  #   name = "node1"
  #   namespace = ""
  #   identifier_type = ""
  #   identifier = ""
  #   default_tags = { tag1 = "value1", tag2 = "value2" }
  #
  # [[inputs.opcua.nodes]]
  #   name = "node2"
  #   namespace = ""
  #   identifier_type = ""
  #   identifier = ""
  #
  ## Node Group
  ## Sets defaults so they aren't required in every node.
  ## Default values can be set for:
  ## * Metric name
  ## * OPC UA namespace
  ## * Identifier
  ## * Default tags
  ##
  ## Multiple node groups are allowed
  #[[inputs.opcua.group]]
  ## Group Metric name. Overrides the top level name.  If unset, the
  ## top level name is used.
  # name =
  #
  ## Group default namespace. If a node in the group doesn't set its
  ## namespace, this is used.
  # namespace =
  #
  ## Group default identifier type. If a node in the group doesn't set its
  ## namespace, this is used.
  # identifier_type =
  #
  ## Default tags that are applied to every node in this group. Can be
  ## overwritten in a node by setting a different value for the tag name.
  ##   example: default_tags = { tag1 = "value1" }
  # default_tags = {}
  #
  ## Node ID Configuration.  Array of nodes with the same settings as above.
  ## Use either the inline notation or the bracketed notation, not both.
  #
  ## Inline notation (default_tags not supported yet)
  # nodes = [
  #  {name="node1", namespace="", identifier_type="", identifier=""},
  #  {name="node2", namespace="", identifier_type="", identifier=""},
  #]
  #
  ## Bracketed notation
  # [[inputs.opcua.group.nodes]]
  #   name = "node1"
  #   namespace = ""
  #   identifier_type = ""
  #   identifier = ""
  #   default_tags = { tag1 = "override1", tag2 = "value2" }
  #
  # [[inputs.opcua.group.nodes]]
  #   name = "node2"
  #   namespace = ""
  #   identifier_type = ""
  #   identifier = ""

  ## Enable workarounds required by some devices to work correctly
  # [inputs.opcua.workarounds]
    ## Set additional valid status codes, StatusOK (0x0) is always considered valid
  # additional_valid_status_codes = ["0xC0"]

  # [inputs.opcua.request_workarounds]
    ## Use unregistered reads instead of registered reads
  # use_unregistered_reads = false

Azure 数据资源管理器

[[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

OPC UA

  1. 基本配置:使用您的 OPC UA 服务器端点和所需的指标设置插件。这允许 Telegraf 开始从配置的节点收集指标。

  2. 节点 ID 设置:使用配置指定特定节点,例如温度传感器,以实时监控其值。例如,配置节点 ns=3;s=Temperature 以直接收集温度数据。

  3. 组配置:通过将多个节点分组在单个配置下,简化对多个节点的监控 - 这将为该组中的所有节点设置默认值,从而减少设置中的冗余。

Azure 数据资源管理器

  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 数据资源管理器中,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。

  2. 集中式日志管理:利用 Azure 数据资源管理器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 数据资源管理器的数据,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。此插件支持构建可随后用于预测分析的数据结构,从而增强决策能力。

反馈

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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,它都会更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的旨在与 Telegraf 扩展的时间序列平台。

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