Amazon ECS 和 Datadog 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。

Datadog Telegraf 插件支持将指标提交到 Datadog Metrics API，通过可靠的指标摄取流程，促进高效的监控和数据分析。

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），它可以获取任务中容器性能和运行状况的实时信息。此插件与被检查的工作负载在同一任务中运行，确保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，并调整要监控的容器状态，以及定义 ECS 标签的标签选项。这种灵活性允许定制化的监控体验，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。

Datadog

此插件写入 Datadog Metrics API，使用户能够发送指标以进行监控和性能分析。通过利用 Datadog API 密钥，用户可以将插件配置为与 Datadog 的 v1 API 建立连接。该插件支持各种配置选项，包括连接超时、HTTP 代理设置和数据压缩方法，确保适应不同的部署环境。将计数指标转换为速率的能力增强了 Telegraf 与 Datadog 代理的集成，这对于依赖实时性能指标的应用程序尤其有利。

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"

Datadog

[[outputs.datadog]]
  ## Datadog API key
  apikey = "my-secret-key"

  ## Connection timeout.
  # timeout = "5s"

  ## Write URL override; useful for debugging.
  ## This plugin only supports the v1 API currently due to the authentication
  ## method used.
  # url = "https://app.datadoghq.com/api/v1/series"

  ## Set http_proxy
  # use_system_proxy = false
  # http_proxy_url = "http://localhost:8888"

  ## Override the default (none) compression used to send data.
  ## Supports: "zlib", "none"
  # compression = "none"

  ## When non-zero, converts count metrics submitted by inputs.statsd
  ## into rate, while dividing the metric value by this number.
  ## Note that in order for metrics to be submitted simultaenously alongside
  ## a Datadog agent, rate_interval has to match the interval used by the
  ## agent - which defaults to 10s
  # rate_interval = 0s

输入和输出集成示例

Amazon ECS

1. 动态容器监控：使用 Amazon ECS 插件在自动扩展的 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 插件收集的指标创建一个仪表板，可视化与每个容器相关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，以监控 ECS 容器指标中的异常情况。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，从而触发自动安全响应并维护系统完整性。

Datadog

1. 实时基础设施监控：使用 Datadog 插件通过将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog 来实时监控服务器指标。这种集成使 IT 团队能够在集中式仪表板中可视化和分析系统性能指标，从而主动响应任何新出现的问题，例如资源瓶颈或服务器过载。

2. 应用程序性能跟踪：利用此插件将特定于应用程序的指标（例如请求计数和错误率）提交到 Datadog。通过与应用程序监控工具集成，团队可以将基础设施指标与应用程序性能相关联，从而提供洞察力，使其能够优化代码性能并改善用户体验。

3. 指标中的异常检测：配置 Datadog 插件以发送指标，这些指标可以根据 Datadog 的机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知。这种主动监控有助于团队在客户受到影响之前快速响应潜在的中断或性能下降。

4. 与云服务集成：通过利用 Datadog 插件发送来自云资源的指标，IT 团队可以了解云应用程序的性能。监控延迟和错误率等指标有助于确保满足服务级别协议 (SLA)，还有助于优化跨云环境的资源分配。

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