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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,它会更有价值。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 RabbitMQ 服务器读取指标,提供对消息传递系统性能和状态的重要见解。
此插件使用 HTTP 将 Telegraf 指标直接发送到 Grafana 的 Mimir 数据库,为 Prometheus 兼容指标提供可扩展且高效的长期存储和分析。
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 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,为各种部署场景提供有价值的适应性。
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。这种集成利用了 Prometheus 成熟的标准,允许用户将 Telegraf 广泛的数据收集功能与 Mimir 的高级功能(如查询联合、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,可以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
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 = []
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
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。通过这些信息,团队可以通过分析趋势并就扩展或优化其 RabbitMQ 配置做出数据驱动的决策,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,以在 RabbitMQ 实例中出现潜在问题时通知运营团队。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。
-
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并提高其生态系统中的数据敏捷性。
Mimir
-
企业级 Kubernetes 监控:将 Telegraf 与 Grafana Mimir 集成,以企业级规模流式传输来自 Kubernetes 集群的指标。这实现了跨数百个集群的全面可见性、改进的资源分配和主动故障排除,从而利用了 Mimir 的横向可扩展性和高可用性。
-
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。这种方法提供了可靠的可观测性、高效的成本管理和安全的多租户支持。
-
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。组织可以快速识别性能下降或中断,从而利用 Mimir 的快速查询功能来确保最佳的服务可靠性和用户体验。
-
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 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。
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