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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,它都更有价值。借助 InfluxDB,这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 能够从 AWS ECS 容器收集指标,从而提供有关容器性能和资源使用情况的详细见解。
Telegraf PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库架构。
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内容器性能和运行状况的实时信息。此插件在与被检查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 特定的功能,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。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,为架构管理提供强大的支持,方法是自动更新缺失的列。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够高效地存储和管理时间序列数据。它为连接设置、并发和错误处理提供可配置的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化架构修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
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"
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql database
[[outputs.postgresql]]
## Specify connection address via the standard libpq connection string:
## host=... user=... password=... sslmode=... dbname=...
## Or a URL:
## postgres://[user[:password]]@localhost[/dbname]?sslmode=[disable|verify-ca|verify-full]
## See https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-connect.html#LIBPQ-CONNSTRING
##
## All connection parameters are optional. Environment vars are also supported.
## e.g. PGPASSWORD, PGHOST, PGUSER, PGDATABASE
## All supported vars can be found here:
## https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-envars.html
##
## Non-standard parameters:
## pool_max_conns (default: 1) - Maximum size of connection pool for parallel (per-batch per-table) inserts.
## pool_min_conns (default: 0) - Minimum size of connection pool.
## pool_max_conn_lifetime (default: 0s) - Maximum age of a connection before closing.
## pool_max_conn_idle_time (default: 0s) - Maximum idle time of a connection before closing.
## pool_health_check_period (default: 0s) - Duration between health checks on idle connections.
# connection = ""
## Postgres schema to use.
# schema = "public"
## Store tags as foreign keys in the metrics table. Default is false.
# tags_as_foreign_keys = false
## Suffix to append to table name (measurement name) for the foreign tag table.
# tag_table_suffix = "_tag"
## Deny inserting metrics if the foreign tag can't be inserted.
# foreign_tag_constraint = false
## Store all tags as a JSONB object in a single 'tags' column.
# tags_as_jsonb = false
## Store all fields as a JSONB object in a single 'fields' column.
# fields_as_jsonb = false
## Name of the timestamp column
## NOTE: Some tools (e.g. Grafana) require the default name so be careful!
# timestamp_column_name = "time"
## Type of the timestamp column
## Currently, "timestamp without time zone" and "timestamp with time zone"
## are supported
# timestamp_column_type = "timestamp without time zone"
## Templated statements to execute when creating a new table.
# create_templates = [
# '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }})''',
# ]
## Templated statements to execute when adding columns to a table.
## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is no column will be skipped. Points
## containing fields for which there is no column will have the field omitted.
# add_column_templates = [
# '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
# ]
## Templated statements to execute when creating a new tag table.
# tag_table_create_templates = [
# '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }}, PRIMARY KEY (tag_id))''',
# ]
## Templated statements to execute when adding columns to a tag table.
## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is no column will be skipped.
# tag_table_add_column_templates = [
# '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
# ]
## The postgres data type to use for storing unsigned 64-bit integer values (Postgres does not have a native
## unsigned 64-bit integer type).
## The value can be one of:
## numeric - Uses the PostgreSQL "numeric" data type.
## uint8 - Requires pguint extension (https://github.com/petere/pguint)
# uint64_type = "numeric"
## When using pool_max_conns>1, and a temporary error occurs, the query is retried with an incremental backoff. This
## controls the maximum backoff duration.
# retry_max_backoff = "15s"
## Approximate number of tag IDs to store in in-memory cache (when using tags_as_foreign_keys).
## This is an optimization to skip inserting known tag IDs.
## Each entry consumes approximately 34 bytes of memory.
# tag_cache_size = 100000
## Enable & set the log level for the Postgres driver.
# log_level = "warn" # trace, debug, info, warn, error, none
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 ECS 架构中动态监控容器运行状况。当新容器启动或关闭时,插件将自动调整其收集的指标,确保高效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维持应用程序性能。
-
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。
-
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。
PostgreSQL
-
使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而使用复杂查询实现实时分析。此设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在多个表之间操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。具体而言,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中仍然隐藏的见解。
-
与 TimescaleDB 集成以进行时间序列数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件,以高效地处理和分析时间序列数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。此集成允许用户对大量时间序列数据运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。
-
数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略来维护不同时间段的指标的不同版本。用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而轻松进行历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的见解,而且有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
-
用于不断发展的指标的动态架构管理:使用插件的模板功能来创建动态变化的架构,以响应指标变化。此用例允许组织随着指标的发展来调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展其数据库,从而促进敏捷数据管理实践。
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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,它都更有价值。借助 InfluxDB,这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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