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强大的性能,无限的扩展能力
收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时间序列数据时,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这个排名第一的时间序列平台旨在与 Telegraf 一起扩展。
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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,从而提供有关容器性能和资源利用率的详细信息。
Telegraf 的 SQL 插件有助于将指标存储在 SQL 数据库中。 当配置为 Microsoft SQL Server 时,它支持特定的 DSN 格式和架构要求,从而实现与 SQL Server 的无缝集成。
集成详情
Amazon ECS
Telegraf 的 Amazon ECS 插件旨在从在 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,例如处理唯一的 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,以及为 ECS 标签定义标签选项。 这种灵活性允许定制监控体验,以符合 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。
Microsoft SQL Server
Telegraf 的 Microsoft SQL Server SQL 输出插件旨在通过动态创建与传入数据结构匹配的表和列来捕获和存储指标数据。 此集成利用 go-mssqldb 驱动程序,该驱动程序通过包含服务器、端口和数据库详细信息的 DSN 遵循 SQL Server 连接协议。 尽管该驱动程序由于单元测试有限而被认为是实验性的,但它为动态架构生成和数据插入提供了强大的支持,从而可以详细记录系统性能的时间戳记录。 尽管其状态为实验性,但这种灵活性使其成为需要可靠且精细的指标日志记录的环境的宝贵工具。
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"
Microsoft SQL Server
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
driver = "mssql"
## Data source name
## For Microsoft SQL Server, the DSN typically includes the server, port, username, password, and database name.
## Example DSN: "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"
data_source_name = "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"
## Timestamp column name
timestamp_column = "timestamp"
## Table creation template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
## {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
## {COLUMNS} - column definitions (list of quoted identifiers and types)
table_template = "CREATE TABLE {TABLE} ({COLUMNS})"
## Table existence check template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"
## Initialization SQL (optional)
init_sql = ""
## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are never closed due to idle time.
connection_max_idle_time = "0s"
## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections are never closed due to age.
connection_max_lifetime = "0s"
## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
connection_max_idle = 2
## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
connection_max_open = 0
## Metric type to SQL type conversion
## You can customize the mapping if needed.
#[outputs.sql.convert]
# integer = "INT"
# real = "DOUBLE"
# text = "TEXT"
# timestamp = "TIMESTAMP"
# defaultvalue = "TEXT"
# unsigned = "UNSIGNED"
# bool = "BOOL"
输入和输出集成示例
Amazon ECS
-
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。
-
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率阈值。 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维护应用程序性能。
-
成本优化仪表板:利用从 ECS 插件收集的指标创建仪表板,该仪表板可视化与每个容器关联的资源使用率和成本。 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。
-
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,从而提示自动安全响应并维护系统完整性。
Microsoft SQL Server
-
企业应用程序监控:利用该插件捕获在 SQL Server 上运行的企业应用程序的详细性能指标。 此设置允许 IT 团队分析系统性能、跟踪事务时间并识别跨复杂、多层环境的瓶颈。
-
动态基础设施审计:部署该插件以在 SQL Server 中创建基础设施更改和性能指标的动态审计日志。 此用例非常适合需要实时监控和系统性能历史分析以进行合规性和优化的组织。
-
自动化性能基准测试:使用该插件持续记录和分析 SQL Server 数据库的性能指标。 这实现了自动化基准测试,其中将历史数据与当前性能进行比较,从而帮助快速识别服务中的异常或降级。
-
集成 DevOps 仪表板:将该插件与 DevOps 监控工具集成,以将 SQL Server 的实时指标馈送到集中式仪表板中。 这提供了应用程序运行状况的整体视图,使团队能够将 SQL Server 性能与应用程序级事件相关联,从而实现更快的故障排除和主动维护。
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