Amazon ECS 和 MongoDB 集成

通过 Telegraf 提供强大的性能和简单的集成,Telegraf 是由 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是实时大规模查询的推荐配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Amazon ECS 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

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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。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

Amazon ECS 输入插件使 Telegraf 能够收集来自 AWS ECS 容器的指标,从而提供有关容器性能和资源利用率的详细见解。

MongoDB Telegraf 插件使用户能够将指标发送到 MongoDB 数据库,并自动管理时间序列集合。

集成详情

Amazon ECS

Telegraf 的 Amazon ECS 插件旨在收集来自在 AWS Fargate 或 EC2 实例上运行的 ECS(弹性容器服务)任务的指标。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的容器,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。

MongoDB

此插件将指标发送到 MongoDB,并与其时间序列功能无缝集成,从而允许在时间序列集合尚不存在时自动创建为时间序列集合。它需要 MongoDB 5.0 或更高版本才能使用时间序列集合功能,这对于高效存储和查询基于时间的数据至关重要。此插件通过确保所有相关指标都正确存储和组织在 MongoDB 中来增强监控功能,从而为用户提供利用 MongoDB 强大的查询和聚合功能进行时间序列分析的能力。

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"

MongoDB

[[outputs.mongodb]]
              # connection string examples for mongodb
              dsn = "mongodb://localhost:27017"
              # dsn = "mongodb://mongod1:27017,mongod2:27017,mongod3:27017/admin&replicaSet=myReplSet&w=1"

              # overrides serverSelectionTimeoutMS in dsn if set
              # timeout = "30s"

              # default authentication, optional
              # authentication = "NONE"

              # for SCRAM-SHA-256 authentication
              # authentication = "SCRAM"
              # username = "root"
              # password = "***"

              # for x509 certificate authentication
              # authentication = "X509"
              # tls_ca = "ca.pem"
              # tls_key = "client.pem"
              # # tls_key_pwd = "changeme" # required for encrypted tls_key
              # insecure_skip_verify = false

              # database to store measurements and time series collections
              # database = "telegraf"

              # granularity can be seconds, minutes, or hours.
              # configuring this value will be based on your input collection frequency.
              # see https://docs.mongodb.com/manual/core/timeseries-collections/#create-a-time-series-collection
              # granularity = "seconds"

              # optionally set a TTL to automatically expire documents from the measurement collections.
              # ttl = "360h"

输入和输出集成示例

Amazon ECS

  1. 动态容器监控:使用 Amazon ECS 插件在自动伸缩 ECS 架构中动态监控容器的运行状况。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 或内存使用量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,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:将此插件与安全工具结合使用,以监控 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。

MongoDB

  1. 物联网设备的动态日志记录到 MongoDB:利用此插件收集和存储来自大量物联网设备的实时指标。通过将设备日志直接发送到 MongoDB,您可以创建一个集中式数据库,从而可以轻松访问和查询运行状况指标和性能数据,从而根据历史趋势实现主动维护和故障排除。

  2. Web 流量的时间序列分析:使用 MongoDB Telegraf 插件收集和分析一段时间内的 Web 流量指标。此应用程序可以帮助您了解高峰使用时间、用户交互和行为模式,从而指导营销策略和基础设施扩展决策,以改善用户体验。

  3. 自动化监控和警报系统:将 MongoDB 插件集成到跟踪应用程序性能指标的自动化监控系统中。借助时间序列集合,您可以根据特定阈值设置警报,使您的团队能够在潜在问题影响用户之前做出响应。这种主动管理可以提高服务可靠性和整体性能。

  4. 指标存储中的数据保留和 TTL 管理:利用 MongoDB 集合中文档的 TTL 功能来自动过期过时的指标。这对于仅最近的性能数据相关的环境特别有用,可防止您的 MongoDB 数据库因旧指标而变得混乱,并确保高效的数据管理。

反馈

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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。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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