AWS Data Firehose 和 Datadog 集成

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

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这不是大规模实时查询的推荐配置。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 AWS Data Firehose 和 InfluxDB

5B+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

1B+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它都会更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,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。

Datadog Telegraf 插件允许将指标提交到 Datadog Metrics API,通过可靠的指标摄取过程促进高效的监控和数据分析。

集成详情

AWS Data Firehose

AWS Data Firehose Telegraf 插件旨在通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 接收指标。 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用例中的灵活性。

Datadog

此插件写入 Datadog Metrics API,使用户能够发送指标以进行监控和性能分析。 通过使用 Datadog API 密钥,用户可以将插件配置为与 Datadog 的 v1 API 建立连接。 该插件支持各种配置选项,包括连接超时、HTTP 代理设置和数据压缩方法,确保适应不同的部署环境。 将计数指标转换为速率的能力增强了 Telegraf 与 Datadog 代理的集成,这对于依赖实时性能指标的应用程序尤其有益。

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"

Datadog

[[outputs.datadog]]
  ## Datadog API key
  apikey = "my-secret-key"

  ## Connection timeout.
  # timeout = "5s"

  ## Write URL override; useful for debugging.
  ## This plugin only supports the v1 API currently due to the authentication
  ## method used.
  # url = "https://app.datadoghq.com/api/v1/series"

  ## Set http_proxy
  # use_system_proxy = false
  # http_proxy_url = "http://localhost:8888"

  ## Override the default (none) compression used to send data.
  ## Supports: "zlib", "none"
  # compression = "none"

  ## When non-zero, converts count metrics submitted by inputs.statsd
  ## into rate, while dividing the metric value by this number.
  ## Note that in order for metrics to be submitted simultaenously alongside
  ## a Datadog agent, rate_interval has to match the interval used by the
  ## agent - which defaults to 10s
  # rate_interval = 0s

输入和输出集成示例

AWS Data Firehose

  1. 实时数据分析:通过使用 AWS Data Firehose 插件,组织可以从各种来源(例如应用程序日志或 IoT 设备)实时流式传输数据,直接进入分析平台。 这使数据团队能够在生成数据时对其进行分析,从而根据最新的指标实现快速洞察和运营调整。

  2. 优化配置文件访问模式: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,以便根据流量模式获得更好的性能。

  3. 自动警报机制:通过此插件将 AWS Data Firehose 与警报系统集成,使团队能够根据收集的特定指标设置自动警报。 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,然后再升级。

Datadog

  1. 实时基础设施监控:使用 Datadog 插件通过将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog 来实时监控服务器指标。 这种集成使 IT 团队能够在集中式仪表板中可视化和分析系统性能指标,从而能够主动响应任何新兴问题,例如资源瓶颈或服务器过载。

  2. 应用程序性能跟踪:利用此插件将特定于应用程序的指标(例如请求计数和错误率)提交到 Datadog。 通过与应用程序监控工具集成,团队可以将基础设施指标与应用程序性能相关联,从而提供洞察力,使他们能够优化代码性能并改善用户体验。

  3. 指标中的异常检测:配置 Datadog 插件以发送指标,这些指标可以根据 Datadog 的机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知。 这种主动监控有助于团队在客户受到影响之前迅速对潜在的中断或性能下降做出反应。

  4. 与云服务集成:通过使用 Datadog 插件发送来自云资源的指标,IT 团队可以了解云应用程序性能。 监控延迟和错误率等指标有助于确保满足服务级别协议 (SLA),并有助于优化跨云环境的资源分配。

反馈

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收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它都会更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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