Zipkin 和 Dynatrace 集成

强大的性能和简单的集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

info

这不是实时大规模查询的推荐配置。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 Zipkin 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

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,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概览

Zipkin 输入插件允许从微服务收集跟踪信息和时间数据。此功能对于诊断复杂面向服务环境中的延迟问题至关重要。

Dynatrace 插件允许用户将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Dynatrace 进行监控和分析。这种集成增强了系统和应用程序的可观察性,为性能和运营健康状况提供了宝贵的见解。

集成详情

Zipkin

此插件实现了 Zipkin HTTP 服务器,以收集跟踪和时间数据,这对于排查微服务架构中的延迟问题是必要的。Zipkin 是一个分布式跟踪系统,可帮助收集跨各种微服务的时间数据,使团队能够可视化请求流并识别性能瓶颈。该插件支持基于指定的 Content-Type 的 JSON 或 thrift 格式的输入跟踪。此外,它还利用 span 元数据来跟踪请求的时间,从而增强了符合 OpenTracing 标准的应用程序的可观察性。作为一项实验性功能,其配置和模式可能会随着时间的推移而发展,以更好地满足用户需求和分布式跟踪方法的进步。

Dynatrace

Telegraf 的 Dynatrace 插件有助于通过 Dynatrace Metrics API V2 将指标传输到 Dynatrace 平台。此插件可以在两种模式下运行:它可以与 Dynatrace OneAgent 一起运行,后者自动执行身份验证;或者它可以在独立配置中运行,这需要为没有 OneAgent 的环境手动指定 URL 和 API 令牌。除非明确配置为使用可用的配置选项将某些指标视为增量计数器,否则该插件主要将指标报告为仪表。此功能使用户能够自定义发送到 Dynatrace 的指标的行为,从而利用该平台的强大功能进行全面的性能监控和可观察性。对于用户而言,确保 Dynatrace 和 Telegraf 的版本要求合规性至关重要,从而优化与 Dynatrace 生态系统集成时的兼容性和性能。

配置

Zipkin

[[inputs.zipkin]]
  ## URL path for span data
  # path = "/api/v1/spans"

  ## Port on which Telegraf listens
  # port = 9411

  ## Maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "10s"
  ## Maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "10s"

Dynatrace

[[outputs.dynatrace]]
  ## For usage with the Dynatrace OneAgent you can omit any configuration,
  ## the only requirement is that the OneAgent is running on the same host.
  ## Only setup environment url and token if you want to monitor a Host without the OneAgent present.
  ##
  ## Your Dynatrace environment URL.
  ## For Dynatrace OneAgent you can leave this empty or set it to "http://127.0.0.1:14499/metrics/ingest" (default)
  ## For Dynatrace SaaS environments the URL scheme is "https://{your-environment-id}.live.dynatrace.com/api/v2/metrics/ingest"
  ## For Dynatrace Managed environments the URL scheme is "https://{your-domain}/e/{your-environment-id}/api/v2/metrics/ingest"
  url = ""

  ## Your Dynatrace API token.
  ## Create an API token within your Dynatrace environment, by navigating to Settings > Integration > Dynatrace API
  ## The API token needs data ingest scope permission. When using OneAgent, no API token is required.
  api_token = ""

  ## Optional prefix for metric names (e.g.: "telegraf")
  prefix = "telegraf"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Optional flag for ignoring tls certificate check
  # insecure_skip_verify = false

  ## Connection timeout, defaults to "5s" if not set.
  timeout = "5s"

  ## If you want metrics to be treated and reported as delta counters, add the metric names here
  additional_counters = [ ]

  ## In addition or as an alternative to additional_counters, if you want metrics to be treated and
  ## reported as delta counters using regular expression pattern matching
  additional_counters_patterns = [ ]

  ## NOTE: Due to the way TOML is parsed, tables must be at the END of the
  ## plugin definition, otherwise additional config options are read as part of the
  ## table

  ## Optional dimensions to be added to every metric
  # [outputs.dynatrace.default_dimensions]
  # default_key = "default value"

输入和输出集成示例

Zipkin

  1. 微服务中的延迟监控:使用 Zipkin 输入插件捕获和分析来自微服务架构的跟踪数据。通过可视化请求流并查明延迟源,开发团队可以优化服务交互,缩短响应时间,并确保跨服务的更流畅的用户体验。

  2. 关键服务中的性能优化:将插件集成到关键服务中,不仅可以监控响应时间,还可以跟踪可能突出显示性能问题的特定注释。收集 span 数据的能力有助于确定需要性能增强的领域,从而实现有针对性的改进。

  3. 动态服务依赖关系映射:借助收集的跟踪数据,自动映射服务依赖关系并在仪表板中可视化它们。这有助于团队了解不同服务如何交互以及故障或速度减慢的影响,最终促成更好的架构决策和更快的问题解决。

  4. 服务延迟中的异常检测:将 Zipkin 数据与机器学习模型结合使用,以检测服务延迟和请求处理时间中的异常模式。通过自动识别异常,运营团队可以在新兴问题升级为严重故障之前主动做出响应。

Dynatrace

  1. 云基础设施监控:利用 Dynatrace 插件监控云基础设施设置,将来自 Telegraf 的实时指标馈送到 Dynatrace。这种集成提供了资源利用率、应用程序性能和系统健康状况的整体视图,从而能够主动响应各种云环境中的性能问题。

  2. 自定义应用程序性能指标:通过配置 Dynatrace 输出插件以发送来自 Telegraf 的定制指标,实现自定义应用程序特定的指标。通过利用额外的计数器和维度选项,开发团队可以获得与应用程序的运营需求精确对齐的见解,从而实现有针对性的优化工作。

  3. 多环境指标管理:对于运行多个 Dynatrace 环境(例如,生产、暂存和开发)的组织,请使用此插件从单个 Telegraf 实例管理所有环境的指标。通过正确配置端点和 API 令牌,团队可以在整个 SDLC 中保持一致的监控实践,确保在开发过程的早期检测到性能异常。

  4. 基于指标变化的自动警报:将 Dynatrace 输出插件与警报机制集成,该机制在特定指标超出定义的阈值时触发通知。此场景涉及配置额外的计数器来监控关键应用程序性能指标,从而能够快速采取补救措施以保持服务可用性和用户满意度。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提供意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许基于这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供带有 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成