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强大的性能,无限的扩展性
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。 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
此插件监听通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 以支持的数据格式发送的指标,提供实时数据摄取功能。
Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery,从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。
集成详情
AWS Data Firehose
AWS Data Firehose Telegraf 插件旨在通过 HTTP 接收来自 AWS Data Firehose 的指标。 此插件监听各种格式的传入数据,并根据官方 AWS 文档中概述的请求-响应模式对其进行处理。 与在固定间隔运行的标准输入插件不同,此服务插件初始化一个保持活动状态的监听器,等待传入的指标。 这允许从 AWS Data Firehose 实时摄取数据,使其适用于需要立即进行数据处理的场景。 主要功能包括指定服务地址、路径以及支持 TLS 连接以实现安全数据传输的能力。 此外,该插件还支持可选的身份验证密钥和自定义标签,从而增强了其在各种涉及数据流和处理的使用案例中的灵活性。
Google BigQuery
Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成,BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。 此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中,从而使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。 它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证,并且旨在处理各种数据类型,从而确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时保持其完整性和准确性。 配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义,包括管理指标名称中的连字符,这对于 BigQuery 流式插入是不支持的。 此插件对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织特别有用。
配置
AWS Data Firehose
[[inputs.firehose]]
## Address and port to host HTTP listener on
service_address = ":8080"
## Paths to listen to.
# paths = ["/telegraf"]
## maximum duration before timing out read of the request
# read_timeout = "5s"
## maximum duration before timing out write of the response
# write_timeout = "5s"
## Set one or more allowed client CA certificate file names to
## enable mutually authenticated TLS connections
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Add service certificate and key
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Minimal TLS version accepted by the server
# tls_min_version = "TLS12"
## Optional access key to accept for authentication.
## AWS Data Firehose uses "x-amz-firehose-access-key" header to set the access key.
## If no access_key is provided (default), authentication is completely disabled and
## this plugin will accept all request ignoring the provided access-key in the request!
# access_key = "foobar"
## Optional setting to add parameters as tags
## If the http header "x-amz-firehose-common-attributes" is not present on the
## request, no corresponding tag will be added. The header value should be a
## json and should follow the schema as describe in the official documentation:
## https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/httpdeliveryrequestresponse.html#requestformat
# parameter_tags = ["env"]
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
# data_format = "influx"
Google BigQuery
# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
## Credentials File
credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"
## Google Cloud Platform Project
# project = ""
## The namespace for the metric descriptor
dataset = "telegraf"
## Timeout for BigQuery operations.
# timeout = "5s"
## Character to replace hyphens on Metric name
# replace_hyphen_to = "_"
## Write all metrics in a single compact table
# compact_table = ""
输入和输出集成示例
AWS Data Firehose
-
实时数据分析:使用 AWS Data Firehose 插件,组织可以将来自各种来源(例如应用程序日志或物联网设备)的数据实时流式传输到分析平台。 这使数据团队可以分析传入的数据,从而根据最新的指标实现快速的见解和运营调整。
-
分析访问模式以进行优化:通过收集有关客户端如何通过 AWS Data Firehose 与应用程序交互的数据,企业可以获得有关用户行为的宝贵见解。 这可以推动内容个性化策略或优化服务器架构,以根据流量模式获得更好的性能。
-
自动化警报机制:通过此插件将 AWS Data Firehose 与警报系统集成,团队可以根据收集的特定指标设置自动化警报。 例如,如果在输入数据中达到特定阈值,则警报可以触发运营团队调查潜在问题,以防问题升级。
Google BigQuery
-
实时分析仪表板:利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板。 此设置将使团队能够实时可视化性能数据,从而提供对系统运行状况和使用模式的见解。 通过使用 BigQuery 的查询功能,用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板,以满足其特定需求,从而增强决策过程。
-
成本管理和优化分析:利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。 分析此数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用率。 通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询,组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。
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跨团队协作监控数据:使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。 借助此 Telegraf 插件,团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例,从而促进协作。 这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识,从而实现系统性能和可靠性的集体改进。
-
用于容量规划的历史分析:通过使用 BigQuery 插件,公司可以收集和存储对于容量规划至关重要的历史指标数据。 分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。 组织可以创建时间序列分析并识别为长期战略决策提供信息的模式。
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