Amazon ECS 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

Amazon ECS 输入插件使 Telegraf 能够从 AWS ECS 容器收集指标，从而提供对容器性能和资源利用率的详细洞察。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。

集成详情

Amazon ECS

Telegraf 的 Amazon ECS 插件旨在从 AWS Fargate 或 EC2 实例上运行的 ECS（弹性容器服务）任务中收集指标。 通过利用 ECS 元数据和统计 API 端点（v2 和 v3），它可以获取有关任务中容器性能和运行状况的实时信息。 此插件在与检查的工作负载相同的任务中运行，确保可以无缝访问元数据和统计信息。 值得注意的是，它结合了 ECS 特有的功能，这些功能使其与 Docker 输入插件区分开来，例如处理独特的 ECS 元数据格式和统计信息。 用户可以包含或排除特定容器并调整要监视的容器状态，以及定义 ECS 标签的标签选项。 这种灵活性允许定制监控体验，以满足 ECS 环境的特定需求，从而增强对容器化应用程序的可观察性和控制。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。 此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，从而使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。 它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时保持指标的完整性和准确性。 配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义，包括管理指标名称中的连字符，BigQuery 的流式插入不支持连字符。 此插件对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织尤其有用。

配置

Amazon ECS

[[inputs.ecs]]
  # endpoint_url = ""
  # container_name_include = []
  # container_name_exclude = []
  # container_status_include = []
  # container_status_exclude = []
  ecs_label_include = [ "com.amazonaws.ecs.*" ]
  ecs_label_exclude = []
  # timeout = "5s"

[[inputs.ecs]]
  endpoint_url = "http://169.254.170.2"
  # container_name_include = []
  # container_name_exclude = []
  # container_status_include = []
  # container_status_exclude = []
  ecs_label_include = [ "com.amazonaws.ecs.*" ]
  ecs_label_exclude = []
  # timeout = "5s"

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

Amazon ECS

1. 动态容器监控：使用 Amazon ECS 插件在自动扩展 ECS 架构中动态监控容器运行状况。 随着新容器的启动或关闭，插件将自动调整其收集的指标，确保有效地捕获每个容器的性能数据，而无需手动配置。

2. 自定义资源分配警报：实施 ECS 插件以建立每个容器的资源使用阈值。 通过与通知系统集成，团队可以在容器的 CPU 或内存使用率超过预定义限制时收到警报，从而实现主动资源管理并保持应用程序性能。

3. 成本优化仪表板：利用从 ECS 插件收集的指标来创建仪表板，该仪表板可视化与每个容器关联的资源使用情况和成本。 这种洞察力使组织能够识别未充分利用的资源，优化与其容器基础设施相关的成本，从而提高云运营的财务效率。

4. 高级容器安全监控：结合安全工具使用此插件来监控 ECS 容器指标的异常情况。 通过持续分析使用模式，可以检测到任何突然的峰值或不规则行为，从而提示自动安全响应并维护系统完整性。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。 这种设置将使团队能够实时可视化性能数据，从而深入了解系统运行状况和使用模式。 通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板来满足其特定需求，从而增强决策过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。 分析这些数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用率。 通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 跨团队协作处理监控数据：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。 借助此 Telegraf 插件，团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。 这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同改进系统性能和可靠性。

4. 用于容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储对容量规划至关重要的历史指标数据。 分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。 组织可以创建时间序列分析并识别告知其长期战略决策的模式。

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