OpenTelemetry 和 Mimir 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。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 OpenTelemetry 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。 借助 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

此插件通过 gRPC 接收来自 OpenTelemetry 客户端和代理的跟踪、指标和日志,从而实现对应用程序的全面可观测性。

此插件使用 HTTP 将 Telegraf 指标直接发送到 Grafana 的 Mimir 数据库,为 Prometheus 兼容的指标提供可扩展且高效的长期存储和分析。

集成详情

OpenTelemetry

OpenTelemetry 插件旨在通过 gRPC 接收来自实施 OpenTelemetry 的客户端和代理的遥测数据,例如跟踪、指标和日志。 此插件启动一个 gRPC 服务来侦听传入的遥测数据,这使其与标准插件不同,标准插件以定义的间隔收集指标。 OpenTelemetry 生态系统通过提供一种供应商中立的方式来检测、生成、收集和导出遥测数据,帮助开发人员观察和了解其应用程序的性能。 此插件的关键功能包括可自定义的连接超时、传入数据的可调最大消息大小以及用于指定跨度、日志和配置文件维度以标记传入指标的选项。 凭借这种灵活性,组织可以定制其遥测数据收集,以满足精确的可观测性要求,并确保与 InfluxDB 等系统的无缝数据集成。

Mimir

Grafana Mimir 支持 Prometheus Remote Write 协议,使 Telegraf 收集的指标能够高效地摄取到 Mimir 集群中,以实现大规模、长期存储。 此集成利用 Prometheus 的成熟标准,允许用户将 Telegraf 广泛的数据收集功能与 Mimir 的高级功能(如查询联邦、多租户、高可用性和经济高效的存储)相结合。 Grafana Mimir 的架构经过优化,可处理大量指标数据并提供快速查询响应,使其成为复杂监控环境和分布式系统的理想选择。

配置

OpenTelemetry

[[inputs.opentelemetry]]
  ## Override the default (0.0.0.0:4317) destination OpenTelemetry gRPC service
  ## address:port
  # service_address = "0.0.0.0:4317"

  ## Override the default (5s) new connection timeout
  # timeout = "5s"

  ## gRPC Maximum Message Size
  # max_msg_size = "4MB"

  ## Override the default span attributes to be used as line protocol tags.
  ## These are always included as tags:
  ## - trace ID
  ## - span ID
  ## Common attributes can be found here:
  ## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
  # span_dimensions = ["service.name", "span.name"]

  ## Override the default log record attributes to be used as line protocol tags.
  ## These are always included as tags, if available:
  ## - trace ID
  ## - span ID
  ## Common attributes can be found here:
  ## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
  ## When using InfluxDB for both logs and traces, be certain that log_record_dimensions
  ## matches the span_dimensions value.
  # log_record_dimensions = ["service.name"]

  ## Override the default profile attributes to be used as line protocol tags.
  ## These are always included as tags, if available:
  ## - profile_id
  ## - address
  ## - sample
  ## - sample_name
  ## - sample_unit
  ## - sample_type
  ## - sample_type_unit
  ## Common attributes can be found here:
  ## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
  # profile_dimensions = []

  ## Override the default (prometheus-v1) metrics schema.
  ## Supports: "prometheus-v1", "prometheus-v2"
  ## For more information about the alternatives, read the Prometheus input
  ## plugin notes.
  # metrics_schema = "prometheus-v1"

  ## Optional TLS Config.
  ## For advanced options: https://github.com/influxdata/telegraf/blob/v1.18.3/docs/TLS.md
  ##
  ## Set one or more allowed client CA certificate file names to
  ## enable mutually authenticated TLS connections.
  # tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
  ## Add service certificate and key.
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"

Mimir

[[outputs.http]]
  url = "http://data-load-balancer-backend-1:9009/api/v1/push"
  data_format = "prometheusremotewrite"
  username = "*****"
  password = "******"
  [outputs.http.headers]
     Content-Type = "application/x-protobuf"
     Content-Encoding = "snappy"
     X-Scope-OrgID = "****"

输入和输出集成示例

OpenTelemetry

  1. 跨服务统一监控:使用 OpenTelemetry 插件收集和整合 Kubernetes 环境中各种微服务的遥测数据。 通过使用 OpenTelemetry 检测每个服务,您可以利用此插件收集应用程序性能和依赖关系的整体视图,从而更快地排除故障并提高复杂系统的可靠性。

  2. 通过跟踪增强调试:实施此插件以捕获流经多个服务的请求的端到端跟踪。 例如,当用户启动一个事务,该事务触发多个后端服务时,OpenTelemetry 插件可以记录详细的跟踪,突出显示性能瓶颈,从而为开发人员提供调试问题和优化代码所需的见解。

  3. 动态负载测试和性能监控:通过在模拟更高负载下收集实时指标和跟踪,在负载测试阶段利用此插件的功能。 这种方法有助于评估应用程序组件的弹性,并抢先识别潜在的性能下降,从而确保在生产环境中获得流畅的用户体验。

  4. 用于实时监控的集成日志记录和指标:将 OpenTelemetry 插件与日志记录框架结合使用,以收集实时日志以及指标数据,从而创建一个强大的可观测性平台。 例如,将其集成到 CI/CD 管道中以监控构建和部署,同时收集有助于实时诊断故障或性能问题的日志。

Mimir

  1. 企业级 Kubernetes 监控:将 Telegraf 与 Grafana Mimir 集成,以企业规模流式传输来自 Kubernetes 集群的指标。 这实现了全面的可见性、改进的资源分配以及跨数百个集群的主动故障排除,从而利用 Mimir 的水平可扩展性和高可用性。

  2. 多租户 SaaS 应用程序可观测性:使用此插件将来自不同 SaaS 租户的指标集中到 Grafana Mimir 中,从而实现租户隔离和基于资源使用情况的准确计费。 这种方法提供可靠的可观测性、高效的成本管理和安全的多租户支持。

  3. 全球边缘网络性能跟踪:将来自全球分布式边缘服务器的延迟和可用性指标流式传输到 Grafana Mimir 中。 组织可以快速识别性能下降或中断,利用 Mimir 的快速查询功能来确保最佳服务可靠性和用户体验。

  4. 高容量微服务的实时分析:在高容量微服务架构中实施 Telegraf 指标收集,将数据馈送到 Grafana Mimir 中以进行实时分析和异常检测。 Mimir 强大的查询功能使团队能够检测异常并快速响应,从而保持高服务可用性和性能。

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。 借助 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

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