AWS Data Firehose 和 Elasticsearch 集成

强大的性能,轻松集成,由 Telegraf 驱动,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

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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序数据时,它都更有价值。 使用 InfluxDB,第一名的时序平台,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,提供实时数据摄取能力。

Telegraf Elasticsearch 插件无缝地将指标发送到 Elasticsearch 服务器。 该插件处理模板创建和动态索引管理,并支持各种 Elasticsearch 特有功能,以确保数据格式正确,以便存储和检索。

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 AWS 官方文档中概述的请求-响应模式对其进行处理。 与以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侦听器,等待传入的指标。 这允许从 AWS Data Firehose 实时数据摄取,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 连接以进行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,增强了其在涉及数据流和处理的各种用例中的灵活性。

Elasticsearch

此插件将指标写入 Elasticsearch,这是一个分布式、RESTful 的搜索和分析引擎,能够近乎实时地存储大量数据。 它旨在处理 Elasticsearch 5.x 到 7.x 版本,并利用其动态模板功能来正确管理数据类型映射。 该插件支持高级功能,例如模板管理、动态索引命名以及与 OpenSearch 的集成。 它还允许配置 Elasticsearch 节点的身份验证和运行状况监控。

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"

Elasticsearch


[[outputs.elasticsearch]]
  ## The full HTTP endpoint URL for your Elasticsearch instance
  ## Multiple urls can be specified as part of the same cluster,
  ## this means that only ONE of the urls will be written to each interval
  urls = [ "http://node1.es.example.com:9200" ] # required.
  ## Elasticsearch client timeout, defaults to "5s" if not set.
  timeout = "5s"
  ## Set to true to ask Elasticsearch a list of all cluster nodes,
  ## thus it is not necessary to list all nodes in the urls config option
  enable_sniffer = false
  ## Set to true to enable gzip compression
  enable_gzip = false
  ## Set the interval to check if the Elasticsearch nodes are available
  ## Setting to "0s" will disable the health check (not recommended in production)
  health_check_interval = "10s"
  ## Set the timeout for periodic health checks.
  # health_check_timeout = "1s"
  ## HTTP basic authentication details.
  ## HTTP basic authentication details
  # username = "telegraf"
  # password = "mypassword"
  ## HTTP bearer token authentication details
  # auth_bearer_token = "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9"

  ## Index Config
  ## The target index for metrics (Elasticsearch will create if it not exists).
  ## You can use the date specifiers below to create indexes per time frame.
  ## The metric timestamp will be used to decide the destination index name
  # %Y - year (2016)
  # %y - last two digits of year (00..99)
  # %m - month (01..12)
  # %d - day of month (e.g., 01)
  # %H - hour (00..23)
  # %V - week of the year (ISO week) (01..53)
  ## Additionally, you can specify a tag name using the notation {{tag_name}}
  ## which will be used as part of the index name. If the tag does not exist,
  ## the default tag value will be used.
  # index_name = "telegraf-{{host}}-%Y.%m.%d"
  # default_tag_value = "none"
  index_name = "telegraf-%Y.%m.%d" # required.

  ## Optional Index Config
  ## Set to true if Telegraf should use the "create" OpType while indexing
  # use_optype_create = false

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## Template Config
  ## Set to true if you want telegraf to manage its index template.
  ## If enabled it will create a recommended index template for telegraf indexes
  manage_template = true
  ## The template name used for telegraf indexes
  template_name = "telegraf"
  ## Set to true if you want telegraf to overwrite an existing template
  overwrite_template = false
  ## If set to true a unique ID hash will be sent as sha256(concat(timestamp,measurement,series-hash)) string
  ## it will enable data resend and update metric points avoiding duplicated metrics with different id's
  force_document_id = false

  ## Specifies the handling of NaN and Inf values.
  ## This option can have the following values:
  ##    none    -- do not modify field-values (default); will produce an error if NaNs or infs are encountered
  ##    drop    -- drop fields containing NaNs or infs
  ##    replace -- replace with the value in "float_replacement_value" (default: 0.0)
  ##               NaNs and inf will be replaced with the given number, -inf with the negative of that number
  # float_handling = "none"
  # float_replacement_value = 0.0

  ## Pipeline Config
  ## To use a ingest pipeline, set this to the name of the pipeline you want to use.
  # use_pipeline = "my_pipeline"
  ## Additionally, you can specify a tag name using the notation {{tag_name}}
  ## which will be used as part of the pipeline name. If the tag does not exist,
  ## the default pipeline will be used as the pipeline. If no default pipeline is set,
  ## no pipeline is used for the metric.
  # use_pipeline = "{{es_pipeline}}"
  # default_pipeline = "my_pipeline"
  #
  # Custom HTTP headers
  # To pass custom HTTP headers please define it in a given below section
  # [outputs.elasticsearch.headers]
  #    "X-Custom-Header" = "custom-value"

  ## Template Index Settings
  ## Overrides the template settings.index section with any provided options.
  ## Defaults provided here in the config
  # template_index_settings = {
  #   refresh_interval = "10s",
  #   mapping.total_fields.limit = 5000,
  #   auto_expand_replicas = "0-1",
  #   codec = "best_compression"
  # }

输入和输出集成示例

AWS Data Firehose

  1. 实时数据分析: 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物联网设备)实时将数据流式传输到分析平台。 这使数据团队能够在生成传入数据时对其进行分析,从而根据最新的指标快速获得见解和进行运营调整。

  2. 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,企业可以深入了解用户行为。 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。

  3. 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,以防止问题升级。

Elasticsearch

  1. 基于时间的索引: 使用此插件将指标存储在 Elasticsearch 中,以根据收集的时间对每个指标进行索引。 例如,CPU 指标可以存储在名为 telegraf-2023.01.01 的每日索引中,从而可以轻松进行基于时间的查询和保留策略。

  2. 动态模板管理: 利用模板管理功能自动创建为您的指标量身定制的自定义模板。 这使您可以定义如何索引和分析不同的字段,而无需手动配置 Elasticsearch,从而确保用于查询的最佳数据结构。

  3. OpenSearch 兼容性: 如果您正在使用 AWS OpenSearch,则可以通过激活兼容模式来配置此插件以实现无缝工作,从而确保您现有的 Elasticsearch 客户端保持功能,并与较新的集群设置兼容。

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序数据时,它都更有价值。 使用 InfluxDB,第一名的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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