Zipkin 和 Elasticsearch 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。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了实现查询和压缩优化、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 下载量

2,800+

贡献者

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

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输入和输出集成概述

Zipkin 输入插件允许从微服务收集跟踪信息和计时数据。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。

Telegraf Elasticsearch 插件无缝地将指标发送到 Elasticsearch 服务器。该插件处理模板创建和动态索引管理,并支持各种 Elasticsearch 特有的功能,以确保数据格式正确,以便存储和检索。

集成详情

Zipkin

该插件实现了 Zipkin HTTP 服务器,以收集故障排除微服务架构中延迟问题所需的跟踪和计时数据。Zipkin 是一个分布式跟踪系统,可帮助收集跨各种微服务的计时数据,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 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计时,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,其配置和架构可能会随着时间的推移而演变,以更好地满足用户需求和分布式跟踪方法的进步。

Elasticsearch

该插件将指标写入 Elasticsearch,这是一个分布式 RESTful 搜索和分析引擎,能够近乎实时地存储大量数据。它旨在处理 Elasticsearch 5.x 到 7.x 版本,并利用其动态模板功能来正确管理数据类型映射。该插件支持高级功能,例如模板管理、动态索引命名以及与 OpenSearch 的集成。它还允许配置 Elasticsearch 节点的身份验证和健康状况监控。

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"

Elasticsearch


[[outputs.elasticsearch]]
  ## The full HTTP endpoint URL for your Elasticsearch instance
  ## Multiple urls can be specified as part of the same cluster,
  ## this means that only ONE of the urls will be written to each interval
  urls = [ "http://node1.es.example.com:9200" ] # required.
  ## Elasticsearch client timeout, defaults to "5s" if not set.
  timeout = "5s"
  ## Set to true to ask Elasticsearch a list of all cluster nodes,
  ## thus it is not necessary to list all nodes in the urls config option
  enable_sniffer = false
  ## Set to true to enable gzip compression
  enable_gzip = false
  ## Set the interval to check if the Elasticsearch nodes are available
  ## Setting to "0s" will disable the health check (not recommended in production)
  health_check_interval = "10s"
  ## Set the timeout for periodic health checks.
  # health_check_timeout = "1s"
  ## HTTP basic authentication details.
  ## HTTP basic authentication details
  # username = "telegraf"
  # password = "mypassword"
  ## HTTP bearer token authentication details
  # auth_bearer_token = "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9"

  ## Index Config
  ## The target index for metrics (Elasticsearch will create if it not exists).
  ## You can use the date specifiers below to create indexes per time frame.
  ## The metric timestamp will be used to decide the destination index name
  # %Y - year (2016)
  # %y - last two digits of year (00..99)
  # %m - month (01..12)
  # %d - day of month (e.g., 01)
  # %H - hour (00..23)
  # %V - week of the year (ISO week) (01..53)
  ## Additionally, you can specify a tag name using the notation {{tag_name}}
  ## which will be used as part of the index name. If the tag does not exist,
  ## the default tag value will be used.
  # index_name = "telegraf-{{host}}-%Y.%m.%d"
  # default_tag_value = "none"
  index_name = "telegraf-%Y.%m.%d" # required.

  ## Optional Index Config
  ## Set to true if Telegraf should use the "create" OpType while indexing
  # use_optype_create = false

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## Template Config
  ## Set to true if you want telegraf to manage its index template.
  ## If enabled it will create a recommended index template for telegraf indexes
  manage_template = true
  ## The template name used for telegraf indexes
  template_name = "telegraf"
  ## Set to true if you want telegraf to overwrite an existing template
  overwrite_template = false
  ## If set to true a unique ID hash will be sent as sha256(concat(timestamp,measurement,series-hash)) string
  ## it will enable data resend and update metric points avoiding duplicated metrics with different id's
  force_document_id = false

  ## Specifies the handling of NaN and Inf values.
  ## This option can have the following values:
  ##    none    -- do not modify field-values (default); will produce an error if NaNs or infs are encountered
  ##    drop    -- drop fields containing NaNs or infs
  ##    replace -- replace with the value in "float_replacement_value" (default: 0.0)
  ##               NaNs and inf will be replaced with the given number, -inf with the negative of that number
  # float_handling = "none"
  # float_replacement_value = 0.0

  ## Pipeline Config
  ## To use a ingest pipeline, set this to the name of the pipeline you want to use.
  # use_pipeline = "my_pipeline"
  ## Additionally, you can specify a tag name using the notation {{tag_name}}
  ## which will be used as part of the pipeline name. If the tag does not exist,
  ## the default pipeline will be used as the pipeline. If no default pipeline is set,
  ## no pipeline is used for the metric.
  # use_pipeline = "{{es_pipeline}}"
  # default_pipeline = "my_pipeline"
  #
  # Custom HTTP headers
  # To pass custom HTTP headers please define it in a given below section
  # [outputs.elasticsearch.headers]
  #    "X-Custom-Header" = "custom-value"

  ## Template Index Settings
  ## Overrides the template settings.index section with any provided options.
  ## Defaults provided here in the config
  # template_index_settings = {
  #   refresh_interval = "10s",
  #   mapping.total_fields.limit = 5000,
  #   auto_expand_replicas = "0-1",
  #   codec = "best_compression"
  # }

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来源,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:在关键服务中集成该插件,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 数据的能力可以帮助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:利用收集的跟踪数据,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相结合,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响应。

Elasticsearch

  1. 基于时间的索引:使用此插件将指标存储在 Elasticsearch 中,以根据收集的时间为每个指标建立索引。例如,CPU 指标可以存储在名为 telegraf-2023.01.01 的每日索引中,从而可以轻松进行基于时间的查询和保留策略。

  2. 动态模板管理:利用模板管理功能自动创建针对您的指标量身定制的自定义模板。这使您可以定义如何索引和分析不同的字段,而无需手动配置 Elasticsearch,从而确保用于查询的最佳数据结构。

  3. OpenSearch 兼容性:如果您正在使用 AWS OpenSearch,则可以通过激活兼容模式来配置此插件以无缝工作,从而确保您现有的 Elasticsearch 客户端保持功能正常并与较新的集群设置兼容。

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任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

强大的性能,无限的扩展

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。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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