Telegraf解析Juniper原生UDP遥测数据的技术实践
2025-05-14 14:09:41作者:江焘钦
在当今网络运维领域,设备遥测数据的采集与分析变得愈发重要。本文将详细介绍如何使用Telegraf的socket_listener插件来接收并解析Juniper路由器通过UDP协议发送的原生遥测数据。
技术背景
Juniper设备支持多种遥测数据传输方式,其中原生UDP传感器传输是某些特定运维数据的唯一传输方式。与常见的gNMI协议不同,这种原生传输方式使用Protobuf格式封装数据,需要通过特定的解析方法进行处理。
配置方案
基础配置
Telegraf的核心配置主要包含以下几个部分:
- 全局标签设置:可以为所有指标添加统一的标签
- 代理配置:设置数据采集间隔、缓冲区等参数
- 输出配置:指定InfluxDB作为数据存储后端
关键输入配置
针对Juniper原生UDP遥测数据的接收,需要使用socket_listener插件,并配合xpath_protobuf解析器:
[[inputs.socket_listener]]
service_address = "udp://:8094"
data_format = "xpath_protobuf"
xpath_print_document = true
xpath_native_types = false
xpath_protobuf_files = ["telemetry_top.proto","logical_port.proto"]
xpath_protobuf_type = "TelemetryStream"
xpath_protobuf_skip_bytes = 42
xpath_protobuf_import_paths = ["/usr/include/protos","/usr/include/google/protobuf/"]
技术要点解析
-
协议文件准备:
- 需要准备Juniper设备相关的Protobuf定义文件
- 包括telemetry_top.proto和logical_port.proto等
- 需要正确设置proto文件的导入路径
-
数据解析配置:
- 指定Protobuf消息类型为TelemetryStream
- 设置跳过42字节的报文头(根据实际数据格式调整)
- 启用文档打印功能便于调试
-
常见问题处理:
- 初始配置时需注意数组与字符串类型的区别
- 遇到解析错误时可启用调试模式查看原始数据
- 需要确保proto文件版本与设备发送的数据格式匹配
实现效果
成功配置后,Telegraf能够:
- 持续接收Juniper设备发送的UDP遥测数据
- 正确解析Protobuf格式的报文内容
- 将解析后的指标数据写入InfluxDB
- 实现对网络设备状态的实时运维
最佳实践建议
- 在测试阶段启用调试模式,验证数据接收和解析过程
- 根据实际网络环境调整UDP缓冲区大小
- 定期检查proto文件版本是否与设备固件匹配
- 考虑使用TLS加密保障数据传输安全
- 建立完善的运维机制,确保数据采集的连续性
通过本文介绍的方法,网络运维团队可以有效地将Juniper设备的原生遥测数据整合到统一的运维平台中,为网络性能分析和故障排查提供有力支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
704