OPC UA 和 Splunk 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。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

时序数据库
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序数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

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

此输出插件有助于将 Telegraf 收集的指标直接流式传输到 Splunk,通过 HTTP Event Collector,实现与 Splunk 强大的分析平台的轻松集成。

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,允许您从 OPC UA 服务器收集和监控数据。

Splunk

使用 Telegraf 可以轻松地从许多不同的来源收集和聚合指标,并将它们发送到 Splunk。通过使用 HTTP 输出插件和专门的 Splunk 指标序列化器,此配置确保了将数据高效地摄取到 Splunk 的指标索引中。HEC 是 Splunk 提供的一种高级机制,旨在通过 HTTP 或 HTTPS 可靠地大规模收集数据,为安全性、监控和分析工作负载提供关键功能。Telegraf 与 Splunk HEC 的集成通过利用标准 HTTP 协议、内置身份验证和结构化数据序列化来简化操作,优化指标摄取并实现即时可操作的见解。

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

Splunk

[[outputs.http]]
  ## Splunk HTTP Event Collector endpoint
  url = "https://splunk.example.com:8088/services/collector"

  ## HTTP method to use
  method = "POST"

  ## Splunk authentication token
  headers = {"Authorization" = "Splunk YOUR_SPLUNK_HEC_TOKEN"}

  ## Serializer for formatting metrics specifically for Splunk
  data_format = "splunkmetric"

  ## Optional parameters
  # timeout = "5s"
  # insecure_skip_verify = false
  # tls_ca = "/path/to/ca.pem"
  # tls_cert = "/path/to/cert.pem"
  # tls_key = "/path/to/key.pem"

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,简化对它们的监控——这为该组中的所有节点设置默认值,从而减少设置中的冗余。

Splunk

  1. 实时安全分析:利用此插件将来自各种应用程序的安全相关指标实时流式传输到 Splunk 中。组织可以通过关联跨系统的数据流立即检测到威胁,从而显着缩短检测和响应时间。

  2. 多云基础设施监控:集成 Telegraf 以将来自多云环境的指标直接整合到 Splunk 中,从而实现全面的可见性和运营智能。这种统一的监控使团队能够快速检测性能问题并简化云资源管理。

  3. 动态容量规划:部署该插件以将来自容器编排平台(如 Kubernetes)的资源指标持续推送到 Splunk 中。利用 Splunk 的分析功能,团队可以自动化预测性扩展和资源分配,避免资源瓶颈并最大限度地降低成本。

  4. 自动化事件响应工作流程:将此插件与 Splunk 的警报系统结合使用,以创建自动化事件响应工作流程。Telegraf 收集的指标会触发实时警报和自动化修复脚本,从而确保快速解决问题并保持高系统可用性。

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序数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

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Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许基于这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

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Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供与 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

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