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强大的性能,无限的扩展性
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。借助 InfluxDB,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 RabbitMQ 服务器读取指标,提供有关消息传递系统性能和状态的重要见解。
Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery,从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。
集成详情
RabbitMQ
Telegraf 的 RabbitMQ 插件允许用户通过 RabbitMQ 管理插件从 RabbitMQ 服务器收集指标。此功能对于监控 RabbitMQ 实例的性能和健康状况至关重要,RabbitMQ 实例广泛用于各种应用程序中的消息队列和处理。该插件提供对关键 RabbitMQ 指标的全面洞察,包括消息速率、队列深度和节点健康统计信息,从而使操作员能够维护其消息传递基础设施的最佳性能和稳健性。此外,它还支持密钥存储库,以安全地管理敏感凭据,从而使与现有系统的集成更加顺畅。配置选项允许灵活指定要监控的节点、队列和交换机,为各种部署场景提供有价值的适应性。
Google BigQuery
Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成,BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。 此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中,从而使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证,并且旨在处理各种数据类型,从而确保用户在指标存储在 BigQuery 表中时可以保持其指标的完整性和准确性。配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义,包括管理指标名称中的连字符,流式插入不支持连字符。对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大查询功能来分析大量监控数据的组织而言,此插件尤其有用。
配置
RabbitMQ
[[inputs.rabbitmq]]
## Management Plugin url. (default: http://localhost:15672)
# url = "http://localhost:15672"
## Tag added to rabbitmq_overview series; deprecated: use tags
# name = "rmq-server-1"
## Credentials
# username = "guest"
# password = "guest"
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
## Optional request timeouts
## ResponseHeaderTimeout, if non-zero, specifies the amount of time to wait
## for a server's response headers after fully writing the request.
# header_timeout = "3s"
##
## client_timeout specifies a time limit for requests made by this client.
## Includes connection time, any redirects, and reading the response body.
# client_timeout = "4s"
## A list of nodes to gather as the rabbitmq_node measurement. If not
## specified, metrics for all nodes are gathered.
# nodes = ["rabbit@node1", "rabbit@node2"]
## A list of queues to gather as the rabbitmq_queue measurement. If not
## specified, metrics for all queues are gathered.
## Deprecated in 1.6: Use queue_name_include instead.
# queues = ["telegraf"]
## A list of exchanges to gather as the rabbitmq_exchange measurement. If not
## specified, metrics for all exchanges are gathered.
# exchanges = ["telegraf"]
## Metrics to include and exclude. Globs accepted.
## Note that an empty array for both will include all metrics
## Currently the following metrics are supported: "exchange", "federation", "node", "overview", "queue"
# metric_include = []
# metric_exclude = []
## Queues to include and exclude. Globs accepted.
## Note that an empty array for both will include all queues
# queue_name_include = []
# queue_name_exclude = []
## Federation upstreams to include and exclude specified as an array of glob
## pattern strings. Federation links can also be limited by the queue and
## exchange filters.
# federation_upstream_include = []
# federation_upstream_exclude = []
Google BigQuery
# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
## Credentials File
credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"
## Google Cloud Platform Project
# project = ""
## The namespace for the metric descriptor
dataset = "telegraf"
## Timeout for BigQuery operations.
# timeout = "5s"
## Character to replace hyphens on Metric name
# replace_hyphen_to = "_"
## Write all metrics in a single compact table
# compact_table = ""
输入和输出集成示例
RabbitMQ
-
监控队列性能指标:使用 RabbitMQ 插件来跟踪队列性能随时间的变化。 这包括设置监控仪表板,以可视化关键队列指标,例如消息速率、消费者数量和消息传递速率。借助此信息,团队可以通过分析趋势并根据数据做出有关扩展或优化其 RabbitMQ 配置的明智决策,从而主动解决任何瓶颈或性能问题。
-
系统健康状况警报:将 RabbitMQ 插件与警报系统集成,以向运营团队通知 RabbitMQ 实例中可能存在的问题。例如,如果未确认消息的数量达到临界阈值,或者队列不堪重负,则可以触发警报,从而可以立即进行调查并迅速采取补救措施以维护消息流的健康状况。
-
分析消息处理指标:使用该插件收集有关消息处理性能的详细指标,例如已发布、已确认和重新传递的消息的速率。通过分析这些指标,团队可以评估其消息消费者应用程序的效率,并在必要时调整配置或代码,从而提高整体系统吞吐量和弹性。
-
跨系统数据集成:利用 RabbitMQ 插件收集的指标来集成 RabbitMQ 和其他系统或服务之间的数据流。 例如,使用收集的指标来驱动自动化工作流程或分析管道,这些管道利用在 RabbitMQ 中处理的消息,从而使组织能够优化工作流程并提高其生态系统中的数据敏捷性。
Google BigQuery
-
实时分析仪表板:利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。 这种设置将使团队能够实时可视化性能数据,从而深入了解系统健康状况和使用模式。通过使用 BigQuery 的查询功能,用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板以满足其特定需求,从而增强决策制定流程。
-
成本管理和优化分析:利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。 分析此数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询,组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。
-
团队间关于监控数据的协作:使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件,团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例,从而促进协作。这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识,从而共同改进系统性能和可靠性。
-
用于容量规划的历史分析:通过使用 BigQuery 插件,公司可以收集和存储对于容量规划至关重要的历史指标数据。 分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。组织可以创建时间序列分析并识别模式,这些模式可以为其长期战略决策提供信息。
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