这不是实时大规模查询的推荐配置。 为了获得查询和压缩优化、高速摄取和高可用性，您可能需要考虑VMware vSphere 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
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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，它会更有价值。 借助 InfluxDB，这个排名第一的时间序列平台旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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输入和输出集成概述
VMware vSphere Telegraf 插件提供了一种从 VMware vCenter 服务器收集指标的方法，从而可以全面监控和管理 vSphere 环境中的虚拟资源。
OpenTSDB 插件有助于 Telegraf 与 OpenTSDB 集成，从而允许用户将时间序列指标无缝推送到 OpenTSDB 后端。
集成详细信息
VMware vSphere
此插件连接到 VMware vSphere 服务器以收集来自虚拟环境的各种指标，从而实现对虚拟资源的高效监控和管理。 它与 vSphere API 接口，以收集有关集群、主机、资源池、虚拟机、数据存储和 vSAN 实体的信息统计数据，并以适合分析和可视化的格式呈现。 该插件对于管理基于 VMware 的基础设施的管理员尤其有价值，因为它有助于实时跟踪系统性能、资源使用情况和操作问题。 通过聚合来自多个来源的数据，该插件使用户能够获得洞察力，从而促进有关资源分配、故障排除和确保最佳系统性能的明智决策。 此外，对密钥库集成的支持允许安全处理敏感凭据，从而促进安全和合规性评估方面的最佳实践。
OpenTSDB
OpenTSDB 插件旨在通过 telnet 或 HTTP 模式将指标发送到 OpenTSDB 实例。 随着 OpenTSDB 2.0 的推出，发送指标的推荐方法是通过 HTTP API，它允许通过配置“http_batch_size”来批量处理指标。 该插件支持多种配置选项，包括指标前缀、服务器主机和端口规范、用于反向代理的 URI 路径自定义以及用于诊断与 OpenTSDB 通信问题的调试选项。 此插件在生成时间序列数据并需要将其高效存储在可扩展的时间序列数据库（如 OpenTSDB）中的场景中特别有用，使其适用于广泛的监控和分析应用程序。
配置
VMware vSphere
[[inputs.vsphere]]
vcenters = [ "https://vcenter.local/sdk" ]
username = "[email protected]"
password = "secret"
vm_metric_include = [
"cpu.demand.average",
"cpu.idle.summation",
"cpu.latency.average",
"cpu.readiness.average",
"cpu.ready.summation",
"cpu.run.summation",
"cpu.usagemhz.average",
"cpu.used.summation",
"cpu.wait.summation",
"mem.active.average",
"mem.granted.average",
"mem.latency.average",
"mem.swapin.average",
"mem.swapinRate.average",
"mem.swapout.average",
"mem.swapoutRate.average",
"mem.usage.average",
"mem.vmmemctl.average",
"net.bytesRx.average",
"net.bytesTx.average",
"net.droppedRx.summation",
"net.droppedTx.summation",
"net.usage.average",
"power.power.average",
"virtualDisk.numberReadAveraged.average",
"virtualDisk.numberWriteAveraged.average",
"virtualDisk.read.average",
"virtualDisk.readOIO.latest",
"virtualDisk.throughput.usage.average",
"virtualDisk.totalReadLatency.average",
"virtualDisk.totalWriteLatency.average",
"virtualDisk.write.average",
"virtualDisk.writeOIO.latest",
"sys.uptime.latest",
]
host_metric_include = [
"cpu.coreUtilization.average",
"cpu.costop.summation",
"cpu.demand.average",
"cpu.idle.summation",
"cpu.latency.average",
"cpu.readiness.average",
"cpu.ready.summation",
"cpu.swapwait.summation",
"cpu.usage.average",
"cpu.usagemhz.average",
"cpu.used.summation",
"cpu.utilization.average",
"cpu.wait.summation",
"disk.deviceReadLatency.average",
"disk.deviceWriteLatency.average",
"disk.kernelReadLatency.average",
"disk.kernelWriteLatency.average",
"disk.numberReadAveraged.average",
"disk.numberWriteAveraged.average",
"disk.read.average",
"disk.totalReadLatency.average",
"disk.totalWriteLatency.average",
"disk.write.average",
"mem.active.average",
"mem.latency.average",
"mem.state.latest",
"mem.swapin.average",
"mem.swapinRate.average",
"mem.swapout.average",
"mem.swapoutRate.average",
"mem.totalCapacity.average",
"mem.usage.average",
"mem.vmmemctl.average",
"net.bytesRx.average",
"net.bytesTx.average",
"net.droppedRx.summation",
"net.droppedTx.summation",
"net.errorsRx.summation",
"net.errorsTx.summation",
"net.usage.average",
"power.power.average",
"storageAdapter.numberReadAveraged.average",
"storageAdapter.numberWriteAveraged.average",
"storageAdapter.read.average",
"storageAdapter.write.average",
"sys.uptime.latest",
]
datacenter_metric_include = [] ## if omitted or empty, all metrics are collected
datacenter_metric_exclude = [ "*" ] ## Datacenters are not collected by default.
vsan_metric_include = [] ## if omitted or empty, all metrics are collected
vsan_metric_exclude = [ "*" ] ## vSAN are not collected by default.
separator = "_"
max_query_objects = 256
max_query_metrics = 256
collect_concurrency = 1
discover_concurrency = 1
object_discovery_interval = "300s"
timeout = "60s"
use_int_samples = true
custom_attribute_include = []
custom_attribute_exclude = ["*"]
metric_lookback = 3
ssl_ca = "/path/to/cafile"
ssl_cert = "/path/to/certfile"
ssl_key = "/path/to/keyfile"
insecure_skip_verify = false
historical_interval = "5m"
disconnected_servers_behavior = "error"
use_system_proxy = true
http_proxy_url = ""
OpenTSDB
[[outputs.opentsdb]]
## prefix for metrics keys
prefix = "my.specific.prefix."
## DNS name of the OpenTSDB server
## Using "opentsdb.example.com" or "tcp://opentsdb.example.com" will use the
## telnet API. "http://opentsdb.example.com" will use the Http API.
host = "opentsdb.example.com"
## Port of the OpenTSDB server
port = 4242
## Number of data points to send to OpenTSDB in Http requests.
## Not used with telnet API.
http_batch_size = 50
## URI Path for Http requests to OpenTSDB.
## Used in cases where OpenTSDB is located behind a reverse proxy.
http_path = "/api/put"
## Debug true - Prints OpenTSDB communication
debug = false
## Separator separates measurement name from field
separator = "_"
输入和输出集成示例
VMware vSphere
-
动态资源分配：利用此插件来监控虚拟机队列中的资源使用情况，并根据性能指标自动调整资源分配。 此场景可能涉及根据从 vSphere API 收集的 CPU 和内存使用率指标实时触发扩展操作，从而确保最佳性能和成本效益。
-
容量规划和预测：利用从 vSphere 收集的历史指标来进行容量规划。 分析 CPU、内存和存储使用率随时间变化的趋势，有助于管理员预测何时需要额外资源，从而避免中断并确保虚拟基础设施能够应对增长。
-
自动警报和事件响应：将此插件与警报工具集成，以根据收集的指标设置自动通知。 例如，如果主机上的 CPU 使用率超过指定阈值，则可以触发警报并自动启动预定义的补救步骤，例如将虚拟机迁移到利用率较低的主机。
-
跨集群的性能基准测试：使用收集的指标来比较不同 vCenter 中集群的性能。 此基准测试提供了有关哪些集群配置产生最佳资源效率的见解，并可以指导未来的基础设施增强。
OpenTSDB
-
实时基础设施监控：利用 OpenTSDB 插件来收集和存储来自各种基础设施组件的指标。 通过将插件配置为将指标推送到 OpenTSDB，组织可以全面了解其基础设施的健康状况和长期性能。
-
自定义应用程序指标跟踪：将 OpenTSDB 插件集成到自定义应用程序中，以跟踪关键绩效指标 (KPI)，例如响应时间、错误率和用户交互。 这种设置允许开发人员和产品团队可视化应用程序性能趋势并做出数据驱动的决策。
-
自动异常检测：结合机器学习算法利用该插件来自动检测发送到 OpenTSDB 的时间序列数据中的异常。 通过持续监控传入的指标，系统可以训练模型，以便在潜在问题影响应用程序性能之前向用户发出警报。
-
历史数据分析：使用 OpenTSDB 插件来存储和分析历史性能数据，以进行容量规划和趋势分析。 这提供了对系统长期行为的有价值的见解，帮助团队了解使用模式并为未来的增长做好准备。
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