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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间序列数据时,它会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的、旨在与 Telegraf 一起扩展的时间序列平台。
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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,从而促进监控和操作洞察。
Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。此集成允许用户以 Prometheus 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。
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,这些服务通常在本地地址(如 http://127.0.0.1:8200
)上侦听。此插件需要有效的令牌进行授权,以确保安全访问 Vault API。用户必须直接配置令牌或提供令牌文件路径,从而增强了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运行状况对于维护操作安全性和效率至关重要。
Prometheus
此插件促进了与 Prometheus 的集成,Prometheus 是一种著名的开源监控和警报工具包,专为大规模环境中的可靠性和效率而设计。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的时间间隔抓取这些指标。此插件通过允许各种系统以标准化格式发布性能指标,从而在监控各种系统中发挥着至关重要的作用,从而可以广泛了解系统运行状况和行为。主要功能包括支持配置各种端点、启用 TLS 以实现安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。该插件还与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以适应特定的监控需求。这促进了不同系统必须有效通信性能数据的环境中的互操作性。利用 Prometheus 的指标格式,它可以通过指标过期和收集器控制等高级配置来实现灵活的指标管理,为监控和警报工作流程提供了一种复杂的解决方案。
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
Prometheus
[[outputs.prometheus_client]]
## Address to listen on.
## ex:
## listen = ":9273"
## listen = "vsock://:9273"
listen = ":9273"
## Maximum duration before timing out read of the request
# read_timeout = "10s"
## Maximum duration before timing out write of the response
# write_timeout = "10s"
## Metric version controls the mapping from Prometheus metrics into Telegraf metrics.
## See "Metric Format Configuration" in plugins/inputs/prometheus/README.md for details.
## Valid options: 1, 2
# metric_version = 1
## Use HTTP Basic Authentication.
# basic_username = "Foo"
# basic_password = "Bar"
## If set, the IP Ranges which are allowed to access metrics.
## ex: ip_range = ["192.168.0.0/24", "192.168.1.0/30"]
# ip_range = []
## Path to publish the metrics on.
# path = "/metrics"
## Expiration interval for each metric. 0 == no expiration
# expiration_interval = "60s"
## Collectors to enable, valid entries are "gocollector" and "process".
## If unset, both are enabled.
# collectors_exclude = ["gocollector", "process"]
## Send string metrics as Prometheus labels.
## Unless set to false all string metrics will be sent as labels.
# string_as_label = true
## If set, enable TLS with the given certificate.
# tls_cert = "/etc/ssl/telegraf.crt"
# tls_key = "/etc/ssl/telegraf.key"
## Set one or more allowed client CA certificate file names to
## enable mutually authenticated TLS connections
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Export metric collection time.
# export_timestamp = false
## Specify the metric type explicitly.
## This overrides the metric-type of the Telegraf metric. Globbing is allowed.
# [outputs.prometheus_client.metric_types]
# counter = []
# gauge = []
输入和输出集成示例
Hashicorp Vault
-
集中式密钥管理监控:使用 Vault 插件监控分布式系统中的多个 Vault 实例,从而实现对密钥访问模式和系统运行状况的统一视图。此设置可以帮助 DevOps 团队快速识别密钥访问中的任何异常,从而提供对不同环境中安全态势的重要见解。
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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相关联,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,从而确保平稳的部署过程。
-
阈值超出警报:将此插件与警报机制集成,以便在指标超出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。
Prometheus
-
多云部署监控:使用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同环境抓取指标,从而提供跨混合基础设施的性能指标的统一视图。它简化了报告和警报,提高了运营效率,而无需复杂的集成。
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增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。使用 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标、识别瓶颈并维护系统运行状况检查。此设置支持基于从收集的指标生成的洞察力进行自适应扩展和资源利用率优化。它增强了对服务交互进行故障排除的能力,从而显着提高了微服务架构的弹性。
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电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 结合使用,电子商务平台可以监控关键性能指标,例如响应时间和错误率。将异常检测算法与抓取的指标集成,可以识别指示潜在问题的意外模式,例如突然的流量峰值或后端服务故障。这种主动监控增强了业务连续性和运营效率,最大限度地减少了潜在的停机时间,同时确保了服务可靠性。
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API 的性能指标报告:使用 Prometheus 输出插件收集和报告 API 性能指标,然后可以在 Grafana 仪表板中可视化这些指标。此用例可以详细分析 API 响应时间、吞吐量和错误率,从而促进 API 服务的持续改进。通过密切监控这些指标,团队可以快速响应性能下降,确保最佳 API 性能并保持高水平的服务可用性。
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