OpenStack 和 Redis 集成

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

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对于大规模的实时查询,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OpenStack 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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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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。

Redis 插件允许用户将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Redis。此集成非常适合需要强大的时间序列数据存储和分析的应用程序。

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。随着越来越多的组织采用 OpenStack 作为其云基础设施,此插件在提供对整个云环境中的资源使用情况、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。

Redis

Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个专门用于时间序列数据的 Redis 数据库模块。此插件有助于 Telegraf 与 RedisTimeSeries 的集成,从而可以高效地存储和检索带时间戳的数据。借助 RedisTimeSeries,用户可以利用增强的功能来管理时间序列数据,包括聚合视图和范围查询。该插件提供了各种配置选项,以实现安全连接到您的 Redis 数据库所需的灵活性,包括对身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置的支持。底层技术利用了 Redis 的效率和可扩展性,使其成为高容量指标环境的绝佳选择,在这些环境中,实时处理至关重要。

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

Redis

[[outputs.redistimeseries]]
  ## The address of the RedisTimeSeries server.
  address = "127.0.0.1:6379"

  ## Redis ACL credentials
  # username = ""
  # password = ""
  # database = 0

  ## Timeout for operations such as ping or sending metrics
  # timeout = "10s"

  ## Enable attempt to convert string fields to numeric values
  ## If "false" or in case the string value cannot be converted the string
  ## field will be dropped.
  # convert_string_fields = true

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false

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更多实例,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 插件收集的数据来驱动实时监控仪表板。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。

Redis

  1. 监控物联网传感器数据:利用 Redis Telegraf 插件实时收集和存储来自物联网传感器的数据。通过将插件连接到 RedisTimeSeries 数据库,用户可以分析温度、湿度或其他环境因素的趋势。有效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护并帮助进行资源管理。

  2. 金融市场数据聚合:使用此插件跟踪和存储来自各种来源的时间敏感的金融数据。通过将指标发送到 Redis,金融机构可以聚合和分析市场趋势或长期价格变化,从而为他们提供从可靠的时间序列分析中获得的可操作的见解。

  3. 应用程序性能监控 (APM):实施 Redis 插件以收集应用程序性能指标,例如响应时间和 CPU 使用率。用户可以使用 RedisTimeSeries 可视化其应用程序的长期性能,从而使他们能够快速识别瓶颈并优化资源分配。

  4. 能源消耗跟踪:利用此插件长期监控建筑物中的能源使用情况。通过与智能电表集成并将数据发送到 RedisTimeSeries,市政当局或企业可以分析能源消耗模式,从而帮助实施节能措施和可持续发展实践。

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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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