SNMP Trap 和 Azure 数据资源管理器集成

借助 Telegraf(由 InfluxData 构建的开源数据连接器)实现的强大性能和简易集成。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 SNMP Trap 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
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间序列数据时,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这个排名第一的时间序列平台专为与 Telegraf 一起扩展而构建。

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输入和输出集成概述

SNMP Trap Telegraf 插件支持接收 SNMP 通知,通过捕获来自网络设备的重要事件来促进全面的网络监控。

Azure Data Explorer 插件允许将指标收集与 Azure Data Explorer 集成,使用户能够高效地分析和查询其遥测数据。借助此插件,用户可以配置摄取设置以满足他们的需求,并利用 Azure 强大的分析功能。

集成详情

SNMP Trap

SNMP Trap 插件充当 SNMP 通知(称为陷阱和信息请求)的接收端点。它通过 UDP 运行,监听传入的通知,这些通知可以配置为在特定端口上到达。此插件是网络监控和管理不可或缺的一部分,使系统能够收集和响应从网络中各种设备(包括路由器、交换机和服务器)发送的 SNMP 陷阱。该插件通过 SNMPv3 支持安全传输选项,从而可以配置身份验证和加密参数以保护敏感数据。此外,它还为用户提供了配置 SNMP 多个方面的灵活性,例如 MIB 文件位置,使其能够适应各种环境和用例。建议从已弃用的 netsnmp 后端过渡到更新的 gosmi 后端,以利用其增强的功能和支持。实施此插件的用户可以有效地监控网络事件、自动响应陷阱并维护强大的网络监控基础设施。

Azure Data Explorer

Azure Data Explorer 插件允许用户将从各种 Telegraf 输入插件收集的指标、日志和时间序列数据写入 Azure Data Explorer、Azure Synapse 和 Fabric 中的实时分析。此集成充当桥梁,使应用程序和服务能够有效地监控其性能指标或日志。Azure Data Explorer 针对大量不同数据类型的分析进行了优化,使其成为云环境中实时分析和监控解决方案的绝佳选择。该插件使用户能够根据其需求配置指标摄取,动态定义表架构,并设置各种摄取方法,同时保留数据库操作所需的角色和权限的灵活性。这支持现代应用程序(使用云服务)的可扩展且安全的监控设置。

配置

SNMP Trap

[[inputs.snmp_trap]]
  ## Transport, local address, and port to listen on.  Transport must
  ## be "udp://".  Omit local address to listen on all interfaces.
  ##   example: "udp://127.0.0.1:1234"
  ##
  ## Special permissions may be required to listen on a port less than
  ## 1024.  See README.md for details
  ##
  # service_address = "udp://:162"
  ##
  ## Path to mib files
  ## Used by the gosmi translator.
  ## To add paths when translating with netsnmp, use the MIBDIRS environment variable
  # path = ["/usr/share/snmp/mibs"]
  ##
  ## Deprecated in 1.20.0; no longer running snmptranslate
  ## Timeout running snmptranslate command
  # timeout = "5s"
  ## Snmp version; one of "1", "2c" or "3".
  # version = "2c"
  ## SNMPv3 authentication and encryption options.
  ##
  ## Security Name.
  # sec_name = "myuser"
  ## Authentication protocol; one of "MD5", "SHA", "SHA224", "SHA256", "SHA384", "SHA512" or "".
  # auth_protocol = "MD5"
  ## Authentication password.
  # auth_password = "pass"
  ## Security Level; one of "noAuthNoPriv", "authNoPriv", or "authPriv".
  # sec_level = "authNoPriv"
  ## Privacy protocol used for encrypted messages; one of "DES", "AES", "AES192", "AES192C", "AES256", "AES256C" or "".
  # priv_protocol = ""
  ## Privacy password used for encrypted messages.
  # priv_password = ""

Azure Data Explorer

[[outputs.azure_data_explorer]]
  ## The URI property of the Azure Data Explorer resource on Azure
  ## ex: endpoint_url = https://myadxresource.australiasoutheast.kusto.windows.net
  endpoint_url = ""

  ## The Azure Data Explorer database that the metrics will be ingested into.
  ## The plugin will NOT generate this database automatically, it's expected that this database already exists before ingestion.
  ## ex: "exampledatabase"
  database = ""

  ## Timeout for Azure Data Explorer operations
  # timeout = "20s"

  ## Type of metrics grouping used when pushing to Azure Data Explorer.
  ## Default is "TablePerMetric" for one table per different metric.
  ## For more information, please check the plugin README.
  # metrics_grouping_type = "TablePerMetric"

  ## Name of the single table to store all the metrics (Only needed if metrics_grouping_type is "SingleTable").
  # table_name = ""

  ## Creates tables and relevant mapping if set to true(default).
  ## Skips table and mapping creation if set to false, this is useful for running Telegraf with the lowest possible permissions i.e. table ingestor role.
  # create_tables = true

  ##  Ingestion method to use.
  ##  Available options are
  ##    - managed  --  streaming ingestion with fallback to batched ingestion or the "queued" method below
  ##    - queued   --  queue up metrics data and process sequentially
  # ingestion_type = "queued"

输入和输出集成示例

SNMP Trap

  1. 集中式网络监控:将 SNMP Trap 插件集成到集中式监控解决方案中,以实时接收有关网络设备的警报。通过配置插件以监听来自各种路由器和交换机的陷阱,网络管理员可以快速响应问题,例如设备中断或超出关键阈值。此设置实现了主动管理和网络问题的快速解决,从而最大限度地减少停机时间。

  2. 自动化事件响应:每当收到特定陷阱时,使用 SNMP Trap 插件触发自动化事件响应工作流程。例如,如果检测到指示硬件故障的陷阱,则可以启动自动化脚本来收集诊断信息、通知支持人员,甚至尝试补救措施。此方法通过减少人工干预并加快响应时间来提高 IT 运营效率。

  3. 网络性能分析:部署 SNMP Trap 插件以收集性能指标以及陷阱,以全面了解网络运行状况。通过将此数据聚合到分析平台中,网络团队可以分析趋势、识别瓶颈并根据历史数据优化性能。这有助于围绕网络升级或更改做出明智的决策和战略规划。

  4. 与警报系统集成:将 SNMP Trap 插件连接到 PagerDuty 或 Slack 等第三方警报系统。收到预定义的陷阱后,插件可以将警报发送到这些系统,使团队能够立即收到重要网络事件的通知。这种集成确保在正确的时间通知正确的人员,从而有助于维持高服务水平和快速解决问题。

Azure Data Explorer

  1. 实时监控仪表板:通过使用此插件将来自各种服务的指标集成到 Azure Data Explorer 中,组织可以构建反映实时性能指标的综合仪表板。这使团队能够主动响应性能问题并立即优化系统运行状况。

  2. 集中式日志管理:利用 Azure Data Explorer 来整合来自多个应用程序和服务的日志。通过利用该插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、筛选和从随着时间推移积累的历史数据中获得见解。

  3. 数据驱动的警报系统:通过根据通过此插件发送的指标配置警报来增强监控功能。组织可以设置阈值并自动执行事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。

  4. 机器学习模型训练:通过利用发送到 Azure Data Explorer 的数据,组织可以执行大规模分析并准备数据以馈送到机器学习模型中。此插件能够构建数据结构,这些数据结构随后可用于预测分析,从而提高决策能力。

反馈

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强大的性能,无限的扩展能力

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