RabbitMQ 和 OpenSearch 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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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了优化查询和压缩、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

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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,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,与 Telegraf 协同扩展。

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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。

OpenSearch 输出插件允许用户使用 HTTP 将指标直接发送到 OpenSearch 实例,从而促进 OpenSearch 生态系统内有效的数据管理和分析。

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 实例的性能和健康状况至关重要,这些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,从而使操作员能够保持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。配置选项允许灵活地指定要监控的节点、队列和交换机,为各种部署场景提供宝贵的适应性。

OpenSearch

OpenSearch Telegraf 插件通过 HTTP 与 OpenSearch 数据库集成,从而实现指标的简化收集和存储。作为一个专为 OpenSearch 2.x 版本设计的强大工具,该插件提供强大的功能,同时通过原始 Elasticsearch 插件提供与 1.x 的兼容性。此插件有助于在 OpenSearch 中创建和管理索引,自动管理模板并确保数据结构化以进行高效分析。该插件支持各种配置选项,例如索引名称、身份验证、健康检查和值处理,使其可以根据不同的操作要求进行定制。其功能使其对于希望利用 OpenSearch 的强大功能进行指标存储和查询的组织至关重要。

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 = []

OpenSearch

[[outputs.opensearch]]
  ## URLs
  ## The full HTTP endpoint URL for your OpenSearch instance. Multiple URLs can
  ## be specified as part of the same cluster, but only one URLs is used to
  ## write during each interval.
  urls = ["http://node1.os.example.com:9200"]

  ## Index Name
  ## Target index name for metrics (OpenSearch will create if it not exists).
  ## This is a Golang template (see https://pkg.go.dev/text/template)
  ## You can also specify
  ## metric name (`{{.Name}}`), tag value (`{{.Tag "tag_name"}}`), field value (`{{.Field "field_name"}}`)
  ## If the tag does not exist, the default tag value will be empty string "".
  ## the timestamp (`{{.Time.Format "xxxxxxxxx"}}`).
  ## For example: "telegraf-{{.Time.Format \"2006-01-02\"}}-{{.Tag \"host\"}}" would set it to telegraf-2023-07-27-HostName
  index_name = ""

  ## Timeout
  ## OpenSearch client timeout
  # timeout = "5s"

  ## Sniffer
  ## Set to true to ask OpenSearch a list of all cluster nodes,
  ## thus it is not necessary to list all nodes in the urls config option
  # enable_sniffer = false

  ## GZIP Compression
  ## Set to true to enable gzip compression
  # enable_gzip = false

  ## Health Check Interval
  ## Set the interval to check if the OpenSearch nodes are available
  ## Setting to "0s" will disable the health check (not recommended in production)
  # health_check_interval = "10s"

  ## Set the timeout for periodic health checks.
  # health_check_timeout = "1s"
  ## HTTP basic authentication details.
  # username = ""
  # password = ""
  ## HTTP bearer token authentication details
  # auth_bearer_token = ""

  ## Optional TLS Config
  ## Set to true/false to enforce TLS being enabled/disabled. If not set,
  ## enable TLS only if any of the other options are specified.
  # tls_enable =
  ## Trusted root certificates for server
  # tls_ca = "/path/to/cafile"
  ## Used for TLS client certificate authentication
  # tls_cert = "/path/to/certfile"
  ## Used for TLS client certificate authentication
  # tls_key = "/path/to/keyfile"
  ## Send the specified TLS server name via SNI
  # tls_server_name = "kubernetes.example.com"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## Template Config
  ## Manage templates
  ## Set to true if you want telegraf to manage its index template.
  ## If enabled it will create a recommended index template for telegraf indexes
  # manage_template = true

  ## Template Name
  ## The template name used for telegraf indexes
  # template_name = "telegraf"

  ## Overwrite Templates
  ## Set to true if you want telegraf to overwrite an existing template
  # overwrite_template = false

  ## Document ID
  ## If set to true a unique ID hash will be sent as
  ## sha256(concat(timestamp,measurement,series-hash)) string. It will enable
  ## data resend and update metric points avoiding duplicated metrics with
  ## different id's
  # force_document_id = false

  ## Value Handling
  ## Specifies the handling of NaN and Inf values.
  ## This option can have the following values:
  ##    none    -- do not modify field-values (default); will produce an error
  ##               if NaNs or infs are encountered
  ##    drop    -- drop fields containing NaNs or infs
  ##    replace -- replace with the value in "float_replacement_value" (default: 0.0)
  ##               NaNs and inf will be replaced with the given number, -inf with the negative of that number
  # float_handling = "none"
  # float_replacement_value = 0.0

  ## Pipeline Config
  ## To use a ingest pipeline, set this to the name of the pipeline you want to use.
  # use_pipeline = "my_pipeline"

  ## Pipeline Name
  ## Additionally, you can specify a tag name using the notation (`{{.Tag "tag_name"}}`)
  ## which will be used as the pipeline name (e.g. "{{.Tag \"os_pipeline\"}}").
  ## If the tag does not exist, the default pipeline will be used as the pipeline.
  ## If no default pipeline is set, no pipeline is used for the metric.
  # default_pipeline = ""

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. 系统健康状况警报:将 RabbitMQ 插件与警报系统集成,以通知操作团队 RabbitMQ 实例中潜在的问题。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,以便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。

  3. 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 与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。

OpenSearch

  1. 时序数据的动态索引:利用 OpenSearch Telegraf 插件为时序指标动态创建索引,确保数据以有组织的方式存储,从而有利于基于时间的查询。通过使用 Go 模板定义索引模式,用户可以利用该插件创建每日或每月索引,这可以大大简化数据管理和长期检索,从而提高分析性能。

  2. 多租户应用程序的集中日志记录:在多租户应用程序中实施 OpenSearch 插件,其中每个租户的日志都发送到单独的索引。这使得能够对每个租户进行有针对性的分析和监控,同时保持数据隔离。通过利用索引名称模板功能,用户可以自动创建租户特定的索引,这不仅简化了流程,还增强了租户数据的安全性和可访问性。

  3. 与机器学习集成以进行异常检测:将 OpenSearch 插件与机器学习工具结合使用,以自动检测指标数据中的异常。通过配置插件以将实时指标发送到 OpenSearch,用户可以将机器学习模型应用于传入的数据流,以识别异常值或异常模式,从而促进主动监控和快速补救措施。

  4. 使用 OpenSearch 增强监控仪表板:使用从 OpenSearch 收集的指标创建实时仪表板,以提供对系统性能的洞察。通过将指标馈送到 OpenSearch,组织可以利用 OpenSearch Dashboards 可视化关键绩效指标,使操作团队能够快速评估健康状况和性能,并做出数据驱动的决策。

反馈

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