RabbitMQ 和 Datadog 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。为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 RabbitMQ 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,第一时序平台构建为可与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概述

此插件从 RabbitMQ 服务器读取指标,提供对消息传递系统的性能和状态的重要见解。

Datadog Telegraf 插件能够将指标提交到 Datadog Metrics API,通过可靠的指标摄取过程促进高效的监控和数据分析。

集成详情

RabbitMQ

Telegraf 的 RabbitMQ 插件允许用户通过 RabbitMQ Management Plugin 从 RabbitMQ 服务器收集指标。此功能对于监控 RabbitMQ 实例的性能和运行状况至关重要,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、队列深度和节点运行状况统计信息,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 secret-stores 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,为不同的部署场景提供有价值的适应性。

Datadog

此插件写入 Datadog Metrics API,使用户能够发送指标以进行监控和性能分析。通过使用 Datadog API 密钥,用户可以将插件配置为与 Datadog 的 v1 API 建立连接。该插件支持各种配置选项,包括连接超时、HTTP 代理设置和数据压缩方法,确保适应不同的部署环境。将计数指标转换为速率的能力增强了 Telegraf 与 Datadog 代理的集成,特别有利于依赖实时性能指标的应用程序。

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 = []

Datadog

[[outputs.datadog]]
  ## Datadog API key
  apikey = "my-secret-key"

  ## Connection timeout.
  # timeout = "5s"

  ## Write URL override; useful for debugging.
  ## This plugin only supports the v1 API currently due to the authentication
  ## method used.
  # url = "https://app.datadoghq.com/api/v1/series"

  ## Set http_proxy
  # use_system_proxy = false
  # http_proxy_url = "http://localhost:8888"

  ## Override the default (none) compression used to send data.
  ## Supports: "zlib", "none"
  # compression = "none"

  ## When non-zero, converts count metrics submitted by inputs.statsd
  ## into rate, while dividing the metric value by this number.
  ## Note that in order for metrics to be submitted simultaenously alongside
  ## a Datadog agent, rate_interval has to match the interval used by the
  ## agent - which defaults to 10s
  # rate_interval = 0s

输入和输出集成示例

RabbitMQ

  1. 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。这涉及到设置监控仪表板,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。借助这些信息,团队可以通过分析趋势并根据数据做出关于扩展或优化其 RabbitMQ 配置的明智决策,从而主动解决任何瓶颈或性能问题。

  2. 系统运行状况警报:将 RabbitMQ 插件与警报系统集成,以通知运营团队 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,或者队列变得不堪重负,则可以触发警报,从而可以立即进行调查并采取快速补救措施以维护消息流的运行状况。

  3. 分析消息处理指标:使用插件来收集有关消息处理性能的详细指标,例如已发布、已确认和已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。

  4. 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,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。

Datadog

  1. 实时基础设施监控:使用 Datadog 插件通过将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog 来实时监控服务器指标。此集成允许 IT 团队在集中式仪表板中可视化和分析系统性能指标,从而能够主动响应任何新兴问题,例如资源瓶颈或服务器过载。

  2. 应用程序性能跟踪:利用此插件将特定于应用程序的指标(例如请求计数和错误率)提交到 Datadog。通过与应用程序监控工具集成,团队可以将基础设施指标与应用程序性能相关联,从而提供洞察力,使其能够优化代码性能并改善用户体验。

  3. 指标中的异常检测:配置 Datadog 插件以发送指标,这些指标可以根据 Datadog 的机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知。这种主动监控有助于团队在客户受到影响之前迅速对潜在的中断或性能下降做出反应。

  4. 与云服务集成:通过利用 Datadog 插件从云资源发送指标,IT 团队可以了解云应用程序的性能。监控延迟和错误率等指标有助于确保满足服务级别协议 (SLA),并有助于优化跨云环境的资源分配。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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,第一时序平台构建为可与 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。

查看集成

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。

查看集成

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,并提供使用 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成