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输入和输出集成概述
Telegraf 的 Hashicorp Vault 插件允许从 Hashicorp Vault 服务收集指标,从而促进监控和运营洞察。
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。 通过此插件,用户可以配置摄取设置以满足其需求,并利用 Azure 强大的分析功能。
集成详情
Hashicorp Vault
Hashicorp Vault 插件旨在从集群内运行的 Vault 代理收集指标。 它使 Telegraf(一种用于收集和报告指标的代理)能够与 Vault 服务接口,通常监听本地地址,例如 http://127.0.0.1:8200
。 此插件需要有效的令牌进行授权,以确保对 Vault API 的安全访问。 用户必须直接配置令牌或提供令牌文件路径,从而增强身份验证方法的灵活性。 超时和可选 TLS 设置的正确配置进一步关系到指标收集过程的安全性和响应性。 由于 Vault 是管理密钥和保护敏感数据的关键工具,因此通过此插件监控其性能和健康状况对于维护运营安全和效率至关重要。
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、日志和时序数据写入 Azure Data Explorer、Azure Synapse 和 Fabric 中的实时分析。 这种集成充当桥梁,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。 这支持利用云服务的现代应用程序的可扩展且安全的监控设置。
配置
Hashicorp Vault
[[inputs.vault]]
## URL for the Vault agent
# url = "http://127.0.0.1:8200"
## Use Vault token for authorization.
## Vault token configuration is mandatory.
## If both are empty or both are set, an error is thrown.
# token_file = "/path/to/auth/token"
## OR
token = "s.CDDrgg5zPv5ssI0Z2P4qxJj2"
## Set response_timeout (default 5 seconds)
# response_timeout = "5s"
## Optional TLS Config
# tls_ca = /path/to/cafile
# tls_cert = /path/to/certfile
# tls_key = /path/to/keyfile
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
Hashicorp Vault
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**集中式密钥管理监控**:利用 Vault 插件监控分布式系统中的多个 Vault 实例,从而实现密钥访问模式和系统健康状况的统一视图。 这种设置可以帮助 DevOps 团队快速识别密钥访问中的任何异常,从而为不同环境中的安全态势提供重要的见解。
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**审计日志集成**:配置此插件以将监控指标馈送到审计日志系统,使组织能够全面了解其 Vault 交互。 通过将审计日志与指标关联,团队可以更有效地调查问题、优化性能并确保符合安全策略。
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**部署期间的性能基准测试**:在与 Vault 交互的应用程序部署期间,使用该插件监控这些部署对 Vault 性能的影响。 这使工程团队能够了解更改如何影响密钥管理工作流程,并主动解决性能瓶颈,从而确保部署过程顺利进行。
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**阈值超出的警报**:将此插件与警报机制集成,以便在指标超过预定义阈值时通知管理员。 这种主动监控可以帮助团队快速响应潜在问题,通过允许他们在任何严重事件发生之前采取行动来维护系统可靠性和正常运行时间。
Azure Data Explorer
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**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优化系统健康状况,而不会延误。
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**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、过滤和从随着时间推移累积的历史数据中获取见解。
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**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化事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。
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**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。 此插件支持构建可随后用于预测分析的数据结构,从而增强决策能力。
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