Telegraf to agent serwerowy o otwartym kodzie źródłowym przeznaczony do zbierania, przetwarzania, agregowania i zapisywania metryk. Opracowany przez InfluxData, jest częścią InfluxDB platforma bazy danych szeregów czasowych. Telegraf, znany ze swojej prostoty i łatwości użytkowania, oferuje architekturę plug-and-play z szeregiem wtyczek wejściowych, wyjściowych i procesorowych. Ta elastyczność pozwala Telegrafowi na płynne gromadzenie metryk z różnorodnych źródeł i zapisywanie ich w InfluxDB, służąc jako istotny element stosów monitorowania i obserwowalności.

Jedną z mocnych stron Telegraf jest jego zdolność do integracji z szeroką gamą narzędzi i usług, zwiększając możliwości InfluxDB. Obsługuje różne formaty danych i protokoły sieciowe, umożliwiając integrację z popularnymi systemami, takimi jak bazy danych, kolejki komunikatów i usługi internetowe. Niektóre godne uwagi integracje obejmują popularne bazy danych, takie jak MySQL, PostgreSQL i MongoDB, systemy przesyłania wiadomości, takie jak Kafka i MQTT, oraz usługi w chmurze od dostawców takich jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure. Ponadto Telegraf może zbierać dane z różnych źródeł, takich jak czujniki, urządzenia IoT oraz systemy i aplikacje wirtualne, co czyni go wszechstronnym narzędziem do kompleksowych rozwiązań monitorowania w różnych środowiskach IT. W tym poście omówiono najważniejsze typy wtyczek wejściowych Telegraf.

1. Monitorowanie systemu

Monitorowanie systemu jest kluczowym aspektem zarządzania IT, ponieważ zapewnia optymalną wydajność i niezawodność zasobów obliczeniowych. Wśród wszystkich dostępnych wtyczek do monitorowania systemu, niektóre z najbardziej popularnych to CPU, pamięć (mem), dysk I/O (diskio), dysk, Docker, prędkość internetu, sieć (net), NVIDIA System Management Interface (nvidia_smi) i SMART (Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology). Popularność tych wtyczek wynika z ich zdolności do zapewnienia kompleksowego wglądu w kluczowe wskaźniki wydajności systemu.

1. CPU: Monitoruje wykorzystanie i wydajność centralnej jednostki przetwarzania, krytycznego elementu mocy obliczeniowej i wydajności.
2. Pamięć (mem): Niezbędny do śledzenia wykorzystania pamięci RAM, aby pomóc zrozumieć zużycie pamięci i potencjalne wąskie gardła.
3. Disk I/O (diskio): Oferuje wgląd w operacje wejścia/wyjścia dysków, kluczowe dla oceny wydajności i kondycji systemów pamięci masowej.
4. Dysk: Śledzi wykorzystanie i wydajność dysku, co jest niezbędne do zapewnienia odpowiedniej pojemności pamięci masowej i zapobiegania spowolnieniom związanym z dyskiem.
5. Docker: Monitoruje kontenery Docker, dostarczając istotnych informacji na temat wydajności kontenerów i wykorzystania zasobów.
6. Prędkość Internetu: Mierzy prędkość połączeń internetowych, krytyczną dla aplikacji i usług zależnych od sieci.
7. Sieć (net): Monitoruje szybkość transferu danych i wykorzystanie sieci, kluczowe dla utrzymania optymalnej wydajności sieci.
8. NVIDIA SMI (nvidia_smi): Specyficzna dla procesorów graficznych NVIDIA, wtyczka ta monitoruje wydajność GPU, co ma kluczowe znaczenie w środowiskach wykorzystujących GPU do intensywnych zadań, takich jak głębokie uczenie.
9. SMART: Technologia ta monitoruje stan i wydajność dysków twardych i dysków półprzewodnikowych, przewidując potencjalne awarie przed ich wystąpieniem.

2. Dzienniki

DevOps i zarządzanie logami ma krytyczne znaczenie dla utrzymania kondycji systemu i zapewnienia płynności działania. Wśród różnych wtyczek dostępnych do monitorowania logów, jednymi z najczęściej używanych są wtyczki file, tail i directory_monitor. Wtyczki te są popularne ze względu na ich skuteczność w śledzeniu i analizowaniu danych dziennika, co jest niezbędne do diagnozowania problemów, zrozumienia zachowania systemu i zapewnienia zgodności z wymogami bezpieczeństwa.

1. Plik: Ta wtyczka jest przeznaczona do odczytywania logów z określonych plików. Jest ona szczególnie przydatna w systemach, które zapisują logi do plików statycznych. Administratorzy mogą skonfigurować tę wtyczkę do monitorowania określonych plików dziennika, co ułatwia śledzenie dzienników aplikacji lub systemu pod kątem błędów, ostrzeżeń lub innych istotnych zdarzeń. Wtyczka ta jest również popularna do zapisywania danych JSON i CSV do InfluxDB.
2. Ogon: Podobnie jak polecenie tail w systemach uniksowych, ta wtyczka monitoruje pliki dziennika w czasie rzeczywistym. “Ogonuje” plik dziennika, co oznacza, że czyta od końca pliku w miarę jego wzrostu. Jest to szczególnie przydatne do ciągłego monitorowania plików dziennika, umożliwiając natychmiastowe wykrywanie i reagowanie na nowe wpisy dziennika, co ma kluczowe znaczenie dla aplikacji wrażliwych na czas lub podczas rozwiązywania problemów.

3. Wtyczki HTTP/InfluxDB

Do monitorowania i zarządzania HTTP i InfluxDB strumieniami danych, dwie znaczące i szeroko stosowane wtyczki obejmują:

1. HTTP Listener V2: Ta wtyczka działa jako serwer HTTP, który nasłuchuje przychodzących żądań HTTP POST. Akceptuje dane w różnych formatach, dzięki czemu jest wszechstronny w różnych przypadkach użycia. Ta wtyczka jest idealna do scenariuszy, w których dane muszą być przesyłane na serwer za pośrednictwem protokołu HTTP, takich jak dane z aplikacji internetowych lub urządzeń IoT.
2. InfluxDB V2 Listener: Dostosowana do InfluxDB v2, ta wtyczka nasłuchuje żądań zapisu zgodnych z interfejsem API InfluxDB 2.0. Jest niezbędna dla środowisk korzystających z InfluxDB jako bazy danych szeregów czasowych, umożliwiając wydajne i bezpośrednie pozyskiwanie danych do InfluxDB.

Obie wtyczki są niezbędne do ułatwienia pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym i obsługi różnych strumieni danych szeregów czasowych. Zapewniają również elastyczność i łatwość integracji w różnych scenariuszach monitorowania i gromadzenia danych. Ich popularność wynika z bezpośredniej kompatybilności z popularnymi źródłami danych i ich zdolności do usprawnienia procesu gromadzenia i przechowywania danych.

4. Windows

W kontekście monitorowania systemu Windows, dwie istotne wtyczki to:

1. win_perf_counters: Ta wtyczka gromadzi dane dotyczące wydajności przy użyciu Windows Performance Counters, kompleksowego i natywnego narzędzia do monitorowania systemu Windows. Jego wartość polega na możliwości monitorowania różnych aspektów systemu operacyjnego Windows i aplikacji, takich jak użycie procesora, pamięci, dysku i sieci.
2. win_wmi: Wykorzystując Windows Management Instrumentation (WMI), wtyczka ta zbiera szeroki zakres metryk systemowych i danych operacyjnych. WMI jest podstawową funkcją systemu Windows do zarządzania danymi i operacjami w systemach opartych na systemie Windows, dzięki czemu ta wtyczka ma kluczowe znaczenie dla szczegółowego monitorowania systemu i zadań zarządzania.

Obie wtyczki mają kluczowe znaczenie w środowisku opartym na systemie Windows ze względu na ich głęboką integrację z systemem, zapewniając kompleksowy wgląd w wydajność i kondycję serwerów i aplikacji Windows. Ich popularność wynika z możliwości wykorzystania natywnych narzędzi Windows do zaawansowanego monitorowania i diagnostyki.

5. Monitorowanie/K8/urządzenia

W zróżnicowanym krajobrazie nowoczesnej infrastruktury IT kluczowe znaczenie ma monitorowanie środowisk Kubernetes, metryk Prometheus i różnych urządzeń za pośrednictwem protokołów takich jak OPC-UA i Modbus. Komponenty te reprezentują kluczowe obszary monitorowania systemu, obsługując orkiestrację kontenerów, wydajność aplikacji i komunikację z urządzeniami przemysłowymi. Zrozumienie ich znaczenia daje wgląd w ich powszechne zastosowanie.

1. Kubernetes: Ta wtyczka jest niezbędna do monitorowania klastrów Kubernetes. Dostarcza szczegółowych danych na temat węzłów, strąków i kontenerów zarządzanych przez Kubernetes, które są niezbędne do zapewnienia zdrowia i wydajności aplikacji kontenerowych.
2. Prometheus: Powszechnie używana ze względu na swoje potężne możliwości monitorowania, wtyczka ta zbiera metryki z eksporterów Prometheus. Jest integralną częścią śledzenia wydajności aplikacji i kondycji systemu w środowiskach wykorzystujących Prometheus do monitorowania.
3. OPC-UA (Open Platform Communications Unified Architecture): Protokół ten ma kluczowe znaczenie w automatyce przemysłowej. Wtyczka OPC-UA ułatwia monitorowanie urządzeń przemysłowych, umożliwiając integrację danych maszynowych z systemami informatycznymi w celu analizy i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
4. Modbus: Protokół powszechnie stosowany w środowiskach przemysłowych do komunikacji z różnymi typami urządzeń. Wtyczka Modbus zbiera dane z urządzeń korzystających z tego protokołu, zapewniając wgląd w wydajność i stan systemów przemysłowych.

6. Przekazywanie wiadomości

Przekazywanie wiadomości w systemach rozproszonych ma kluczowe znaczenie dla skutecznej komunikacji i przepływu danych między różnymi komponentami i usługami. Kluczowe wtyczki w tej dziedzinie obejmują Kafka Consumer, MQTT Consumer i OpenTelemetry. Każda technologia odnosi się do konkretnych aspektów przekazywania wiadomości i gromadzenia danych telemetrycznych.

1. Kafka Consumer: Ta wtyczka pobiera wiadomości z klastra Kafka, rozproszonej platformy strumieniowej szeroko stosowanej do tworzenia potoków danych w czasie rzeczywistym i aplikacji strumieniowych. Wtyczka Kafka Consumer jest niezbędna do integracji z Kafką w celu monitorowania przepustowości i wydajności wiadomości oraz zapewnienia niezawodnego przepływu danych w aplikacjach strumieniowych.
2. MQTT Consumer: Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) to lekki protokół sieciowy typu publikuj-subskrybuj, często wykorzystywany w IoT i aplikacjach mobilnych. Wtyczka MQTT Consumer pozwala na konsumpcję wiadomości publikowanych do brokerów MQTT, ułatwiając monitorowanie w czasie rzeczywistym i gromadzenie danych z szerokiej gamy urządzeń i aplikacji.
3. OpenTelemetry: Wtyczka OpenTelemetry, będąca frameworkiem obserwowalności dla oprogramowania natywnego dla chmury, obsługuje zbieranie danych telemetrycznych (metryk, dzienników i śladów) do analizy i monitorowania. Jest to szczególnie przydatne do zrozumienia wydajności i zachowania systemów rozproszonych i jest integralną częścią monitorowania wydajności aplikacji (APM) i obserwowalności.

Wtyczki te mają kluczowe znaczenie w nowoczesnej infrastrukturze IT, ponieważ zapewniają wydajne przekazywanie komunikatów i gromadzenie danych w różnych systemach i protokołach. Ich przyjęcie wynika z zapotrzebowania na solidne, skalowalne i elastyczne rozwiązania monitorujące w złożonych, rozproszonych środowiskach.

Kolejne kroki

Telegraf zawiera zobowiązanie InfluxData do oprogramowanie open-source. Użytkownicy mogą tworzyć niestandardowe wtyczki i przekazywać je z powrotem do projektu według własnego uznania. Telegraf ma niewiarygodnie szerokie zastosowanie, z milionami aktywnych instancji. A fakt, że wielu konkurentów InfluxData polega na Telegrafie w zakresie gromadzenia danych, potwierdza jego użyteczność i skuteczność. Jak wskazano powyżej, organizacje mogą znaleźć znaczącą wartość w wykorzystaniu Telegraf do zbierania danych z wielu źródeł.

Telegraf działa ręka w rękę z InfluxDB i mogą Państwo zacząć od InfluxDB Cloud 3.0 tutaj. Jeśli potrzebujesz pomocy z Telegraf lub InfluxDB, proszę skontaktować się z nami za pomocą strona społeczności lub Slack kanał. Jeśli dopiero rozpoczynają Państwo pracę z Telegraf, proszę zapoznać się z poniższymi zasobami, aby dowiedzieć się więcej:

Dokumentacja Telegraf: Proszę dowiedzieć się jak rozpocząć pracę z Telegraf.