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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。
OpenSearch 输出插件允许用户使用 HTTP 将指标直接发送到 OpenSearch 实例,从而促进 OpenSearch 生态系统内有效的数据管理和分析。
集成详情
Zipkin
此插件实现了 Zipkin HTTP 服务器,以收集跟踪和计时数据,这对于解决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,可帮助跨各种微服务收集计时数据,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,其配置和模式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。
OpenSearch
OpenSearch Telegraf 插件通过 HTTP 与 OpenSearch 数据库集成,从而可以简化指标的收集和存储。作为一个专为 2.x 及更高版本的 OpenSearch 版本设计的强大工具,该插件在提供强大功能的同时,还通过原始的 Elasticsearch 插件与 1.x 版本兼容。此插件有助于在 OpenSearch 中创建和管理索引,自动管理模板并确保数据结构化以实现高效分析。该插件支持各种配置选项,例如索引名称、身份验证、运行状况检查和值处理,使其可以根据不同的操作要求进行定制。其功能使其对于希望利用 OpenSearch 的强大功能进行指标存储和查询的组织至关重要。
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"
OpenSearch
[[outputs.opensearch]]
## URLs
## The full HTTP endpoint URL for your OpenSearch instance. Multiple URLs can
## be specified as part of the same cluster, but only one URLs is used to
## write during each interval.
urls = ["http://node1.os.example.com:9200"]
## Index Name
## Target index name for metrics (OpenSearch will create if it not exists).
## This is a Golang template (see https://pkg.go.dev/text/template)
## You can also specify
## metric name (`{{.Name}}`), tag value (`{{.Tag "tag_name"}}`), field value (`{{.Field "field_name"}}`)
## If the tag does not exist, the default tag value will be empty string "".
## the timestamp (`{{.Time.Format "xxxxxxxxx"}}`).
## For example: "telegraf-{{.Time.Format \"2006-01-02\"}}-{{.Tag \"host\"}}" would set it to telegraf-2023-07-27-HostName
index_name = ""
## Timeout
## OpenSearch client timeout
# timeout = "5s"
## Sniffer
## Set to true to ask OpenSearch a list of all cluster nodes,
## thus it is not necessary to list all nodes in the urls config option
# enable_sniffer = false
## GZIP Compression
## Set to true to enable gzip compression
# enable_gzip = false
## Health Check Interval
## Set the interval to check if the OpenSearch 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.
# username = ""
# password = ""
## HTTP bearer token authentication details
# auth_bearer_token = ""
## Optional TLS Config
## Set to true/false to enforce TLS being enabled/disabled. If not set,
## enable TLS only if any of the other options are specified.
# tls_enable =
## Trusted root certificates for server
# tls_ca = "/path/to/cafile"
## Used for TLS client certificate authentication
# tls_cert = "/path/to/certfile"
## Used for TLS client certificate authentication
# tls_key = "/path/to/keyfile"
## Send the specified TLS server name via SNI
# tls_server_name = "kubernetes.example.com"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
## Template Config
## Manage templates
## 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
## Template Name
## The template name used for telegraf indexes
# template_name = "telegraf"
## Overwrite Templates
## Set to true if you want telegraf to overwrite an existing template
# overwrite_template = false
## Document ID
## 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
## Value Handling
## 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"
## Pipeline Name
## Additionally, you can specify a tag name using the notation (`{{.Tag "tag_name"}}`)
## which will be used as the pipeline name (e.g. "{{.Tag \"os_pipeline\"}}").
## 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.
# default_pipeline = ""
输入和输出集成示例
Zipkin
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微服务中的延迟监控:使用 Zipkin 输入插件来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。
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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 数据的能力可以帮助确定需要性能增强的区域的优先级,从而实现有针对性的改进。
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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,最终带来更好的架构决策和更快的问题解决。
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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,运营团队可以在问题升级为严重故障之前主动响应新兴问题。
OpenSearch
-
时序数据的动态索引:利用 OpenSearch Telegraf 插件为时序指标动态创建索引,确保数据以有组织的方式存储,从而有利于基于时间的查询。通过使用 Go 模板定义索引模式,用户可以利用该插件创建每日或每月索引,这可以大大简化数据管理和长期检索,从而提高分析性能。
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多租户应用程序的集中日志记录:在多租户应用程序中实施 OpenSearch 插件,其中每个租户的日志都发送到单独的索引。这使得可以针对每个租户进行有针对性的分析和监控,同时保持数据隔离。通过利用索引名称模板功能,用户可以自动创建特定于租户的索引,这不仅简化了流程,还增强了租户数据的安全性和可访问性。
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与机器学习集成以进行异常检测:将 OpenSearch 插件与机器学习工具结合使用,以自动检测指标数据中的异常。通过配置插件以将实时指标发送到 OpenSearch,用户可以将机器学习模型应用于传入的数据流,以识别异常值或异常模式,从而促进主动监控和快速补救措施。
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使用 OpenSearch 增强监控仪表板:使用从 OpenSearch 收集的指标来创建实时仪表板,这些仪表板提供对系统性能的洞察。通过将指标馈送到 OpenSearch,组织可以利用 OpenSearch Dashboards 来可视化关键绩效指标,从而使运营团队能够快速评估运行状况和性能,并做出数据驱动的决策。
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