OpenStack 和 MongoDB 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。

info

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 OpenStack 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

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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

此插件从必要的 OpenStack 服务收集指标,从而促进云基础设施的监控和管理。

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

OpenStack

OpenStack 插件允许用户从各种 OpenStack 服务(如 CINDER、GLANCE、HEAT、KEYSTONE、NEUTRON 和 NOVA)收集性能指标。它支持多个 OpenStack API 来获取与这些服务相关的关键指标,从而实现对云资源的全面监控和管理。随着组织越来越多地采用 OpenStack 作为其云基础设施,此插件在提供对整个云环境中资源使用情况、可用性和性能的洞察方面发挥着至关重要的作用。配置选项允许自定义轮询间隔和过滤不需要的标签,以优化性能和基数。

MongoDB

此插件将指标发送到 MongoDB,并与其时序功能无缝集成,从而允许在尚不存在时自动创建集合作为时序集合。它需要 MongoDB 5.0 或更高版本才能利用时序集合功能,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,从而增强了监控功能,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

OpenStack

[[inputs.openstack]]
  ## The recommended interval to poll is '30m'

  ## The identity endpoint to authenticate against and get the service catalog from.
  authentication_endpoint = "https://my.openstack.cloud:5000"

  ## The domain to authenticate against when using a V3 identity endpoint.
  # domain = "default"

  ## The project to authenticate as.
  # project = "admin"

  ## User authentication credentials. Must have admin rights.
  username = "admin"
  password = "password"

  ## Available services are:
  ## "agents", "aggregates", "cinder_services", "flavors", "hypervisors",
  ## "networks", "nova_services", "ports", "projects", "servers",
  ## "serverdiagnostics", "services", "stacks", "storage_pools", "subnets",
  ## "volumes"
  # enabled_services = ["services", "projects", "hypervisors", "flavors", "networks", "volumes"]

  ## Query all instances of all tenants for the volumes and server services
  ## NOTE: Usually this is only permitted for administrators!
  # query_all_tenants = true

  ## output secrets (such as adminPass(for server) and UserID(for volume)).
  # output_secrets = false

  ## Amount of time allowed to complete the HTTP(s) request.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Proxy support
  # http_proxy_url = ""

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## Options for tags received from Openstack
  # tag_prefix = "openstack_tag_"
  # tag_value = "true"

  ## Timestamp format for timestamp data received from Openstack.
  ## If false format is unix nanoseconds.
  # human_readable_timestamps = false

  ## Measure Openstack call duration
  # measure_openstack_requests = false

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

OpenStack

  1. 跨云管理:利用 OpenStack 插件从单个 Telegraf 实例监控和管理多个 OpenStack 云。通过聚合不同云的指标,组织可以深入了解资源利用率,并优化其云架构以实现成本和性能的平衡。

  2. 基于指标的自动扩展:将从 OpenStack 收集的指标集成到自动化扩展解决方案中。例如,如果插件检测到特定服务的性能下降,它可以触发自动扩展规则以启动其他实例,从而确保系统性能在不同的工作负载下保持最佳状态。

  3. 性能监控仪表板:使用 OpenStack Telegraf 插件收集的数据来支持实时监控仪表板。此设置提供了来自 OpenStack 服务的关键指标的可视化,使利益相关者能够快速识别趋势、查明问题,并在管理其云基础设施时做出数据驱动的决策。

  4. 服务可用性报告和分析:通过利用从各种 OpenStack 服务收集的指标,团队可以生成关于服务可用性和长期性能的详细报告。此信息可以帮助识别重复出现的问题、改进服务交付,并就基础设施或服务配置的更改做出明智的决策。

MongoDB

  1. 面向 IoT 设备的 MongoDB 动态日志记录:利用此插件实时收集和存储来自一组 IoT 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,从而可以轻松访问和查询健康指标和性能数据,从而可以根据历史趋势进行主动维护和故障排除。

  2. Web 流量的时序分析:使用 MongoDB Telegraf 插件收集和分析随时间变化的 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。

  3. 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。

  4. 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特别有用,可防止您的 MongoDB 数据库被旧指标弄乱,并确保高效的数据管理。

反馈

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强大的性能,无限的扩展

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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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