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
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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的性能和状态的重要见解。
此输出插件有助于将 Telegraf 收集的指标通过 HTTP 事件收集器直接流式传输到 Splunk，从而轻松集成到 Splunk 强大的分析平台。
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，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 指标的全面见解，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。配置选项允许灵活地指定要监控的节点、队列和交换机，为各种部署场景提供有价值的适应性。
Splunk
使用 Telegraf 可以轻松地从许多不同的来源收集和聚合指标，并将它们发送到 Splunk。利用 HTTP 输出插件和专门的 Splunk 指标序列化器，此配置确保高效地将数据摄取到 Splunk 的指标索引中。HEC 是 Splunk 提供的一种高级机制，旨在通过 HTTP 或 HTTPS 可靠地大规模收集数据，为安全、监控和分析工作负载提供关键功能。Telegraf 与 Splunk HEC 的集成通过利用标准 HTTP 协议、内置身份验证和结构化数据序列化来简化操作，优化指标摄取并实现即时可操作的见解。
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 = []
Splunk
[[outputs.http]]
## Splunk HTTP Event Collector endpoint
url = "https://splunk.example.com:8088/services/collector"
## HTTP method to use
method = "POST"
## Splunk authentication token
headers = {"Authorization" = "Splunk YOUR_SPLUNK_HEC_TOKEN"}
## Serializer for formatting metrics specifically for Splunk
data_format = "splunkmetric"
## Optional parameters
# timeout = "5s"
# insecure_skip_verify = false
# tls_ca = "/path/to/ca.pem"
# tls_cert = "/path/to/cert.pem"
# tls_key = "/path/to/key.pem"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。
-
系统健康状况警报：将 RabbitMQ 插件与警报系统集成，以通知运维团队 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，从而可以立即进行调查和快速补救措施，以维护消息流的健康状况。
-
分析消息处理指标：使用该插件收集关于消息处理性能的详细指标，例如消息发布、确认和重新传递的速率。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，并在必要时对配置或代码进行调整，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，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。
Splunk
-
实时安全分析：利用此插件将来自各种应用程序的安全相关指标实时流式传输到 Splunk。组织可以通过关联跨系统的数据流立即检测到威胁，从而显著缩短检测和响应时间。
-
多云基础设施监控：集成 Telegraf 以将来自多云环境的指标直接整合到 Splunk 中，从而实现全面的可见性和运营情报。这种统一的监控使团队能够快速检测性能问题并简化云资源管理。
-
动态容量规划：部署插件以将来自容器编排平台（如 Kubernetes）的资源指标持续推送到 Splunk。利用 Splunk 的分析能力，团队可以自动化预测性扩展和资源分配，避免资源瓶颈并最大限度地降低成本。
-
自动化事件响应工作流程：将此插件与 Splunk 的警报系统结合使用，以创建自动化事件响应工作流程。Telegraf 收集的指标触发实时警报和自动化修复脚本，确保快速解决问题并保持系统高可用性。
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