Amazon ECS 和 AWS Timestream 集成

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

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这不是实时大规模查询的推荐配置。为了实现查询和压缩优化、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,它都会变得更有价值。使用 InfluxDB,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洞察。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时间序列数据管理而设计。此插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了多种配置选项。

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内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,从而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。

AWS Timestream

此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,Timestream 服务是为物联网和运营应用程序优化的时间序列数据库。借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持身份验证、数据组织和保留管理的灵活配置。它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担角色和共享配置文件。用户可以定义指标在 Timestream 中的组织方式——是使用单个表还是多个表,以及控制磁存储和内存存储的保留期等方面。一个关键特性是它能够处理多度量记录,从而实现高效的数据摄取,并有助于减少多次写入的开销。在错误处理方面,该插件包括用于解决与数据写入期间的 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如节流的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。

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"

AWS Timestream

[[outputs.timestream]]
  ## Amazon Region
  region = "us-east-1"

  ## Amazon Credentials
  ## Credentials are loaded in the following order:
  ## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
  ## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
  ## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
  ## 4) shared profile from 'profile'
  ## 5) environment variables
  ## 6) shared credentials file
  ## 7) EC2 Instance Profile
  #access_key = ""
  #secret_key = ""
  #token = ""
  #role_arn = ""
  #web_identity_token_file = ""
  #role_session_name = ""
  #profile = ""
  #shared_credential_file = ""

  ## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
  ## determined and this option should only be set if you wish to override the
  ## default.
  ##   ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
  # endpoint_url = ""

  ## Timestream database where the metrics will be inserted.
  ## The database must exist prior to starting Telegraf.
  database_name = "yourDatabaseNameHere"

  ## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
  ## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
  ## If the describe operation fails, the plugin will not start
  ## and therefore the Telegraf agent will not start.
  describe_database_on_start = false

  ## Specifies how the data is organized in Timestream.
  ## Valid values are: single-table, multi-table.
  ## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
  ## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
  ## The default is multi-table.
  mapping_mode = "multi-table"

  ## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
  create_table_if_not_exists = true

  ## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365

  ## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24

  ## Specifies how the data is written into Timestream.
  ## Valid values are: true, false
  ## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
  ## as a single row in a Timestream table.
  ## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
  ## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
  ## The recommended setting is true.
  ## The default is false.
  use_multi_measure_records = "false"

  ## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
  ## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
  measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"

  ## Specifies the name of the table to write data into
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_name = ""

  ## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
  ## and the measurement name is transformed into the dimension value
  ## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"

  ## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
  ## Specifies the Timestream table tags.
  ## Check Timestream documentation for more details
  # create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}

  ## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
  ## If not specified, defaulted to 1 go routines
  max_write_go_routines = 25

  ## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
  ##

输入和输出集成示例

Amazon ECS

  1. 动态容器监控:使用 Amazon ECS 插件动态监控自动扩展 ECS 架构中的容器运行状况。当新的容器启动或关闭时,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资源使用率的阈值。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,该仪表板可视化与每个容器相关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。

  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。

AWS Timestream

  1. 物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,从而可以快速分析和可视化传感器数据。通过将设备读数组织成时间序列格式,用户可以跟踪趋势、识别异常并简化基于设备性能的运营决策。

  2. 应用程序性能监控:将 Timestream 与应用程序监控工具一起使用,以发送有关服务性能随时间变化的指标。这种集成使工程师能够执行应用程序性能的历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间查看的使用模式优化资源分配。

  3. 自动数据归档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期。此设置可以自动化归档策略,确保根据预定义的标准保留旧数据。这对于合规性和历史分析尤其有用,使企业能够以最少的人工干预来维护其数据生命周期。

  4. 多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。通过创建性能指标的统一数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,从而提高系统范围性能的可见性并促进跨应用程序故障排除。

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,它都会变得更有价值。使用 InfluxDB,第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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