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间序列数据时,它会更有价值。 使用 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
查看入门方法
输入和输出集成概述
此插件侦听通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 发送的指标(采用受支持的数据格式),从而提供实时数据摄取功能。
Graphite 插件使用户能够通过 TCP 将 Telegraf 收集的指标发送到 Graphite。 此集成允许使用 Graphite 的强大功能高效地存储和可视化时间序列数据。
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。 此插件侦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侦听器,等待传入指标。 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,从而增强了其在涉及数据流和处理的各种用例中的灵活性。
Graphite
此插件通过原始 TCP 将指标写入 Graphite,从而将 Telegraf 收集的指标无缝集成到 Graphite 生态系统中。 通过此插件,用户可以配置多个 TCP 端点以进行负载均衡,从而确保指标传输的高可用性和可靠性。 使用前缀自定义指标命名以及使用各种模板选项的能力增强了数据在 Graphite 中的表示方式的灵活性。 此外,对 Graphite 标签的支持以及对指标名称进行严格清理的选项允许进行强大的数据管理,以满足用户不同的需求。 对于希望利用 Graphite 强大的指标存储和可视化功能,同时保持对数据表示的控制的组织来说,此功能至关重要。
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"
Graphite
# Configuration for Graphite server to send metrics to
[[outputs.graphite]]
## TCP endpoint for your graphite instance.
## If multiple endpoints are configured, the output will be load balanced.
## Only one of the endpoints will be written to with each iteration.
servers = ["localhost:2003"]
## Local address to bind when connecting to the server
## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
# local_address = ""
## Prefix metrics name
prefix = ""
## Graphite output template
## see https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_OUTPUT.md
template = "host.tags.measurement.field"
## Strict sanitization regex
## This is the default sanitization regex that is used on data passed to the
## graphite serializer. Users can add additional characters here if required.
## Be aware that the characters, '/' '@' '*' are always replaced with '_',
## '..' is replaced with '.', and '\' is removed even if added to the
## following regex.
# graphite_strict_sanitize_regex = '[^a-zA-Z0-9-:._=\p{L}]'
## Enable Graphite tags support
# graphite_tag_support = false
## Applied sanitization mode when graphite tag support is enabled.
## * strict - uses the regex specified above
## * compatible - allows for greater number of characters
# graphite_tag_sanitize_mode = "strict"
## Character for separating metric name and field for Graphite tags
# graphite_separator = "."
## Graphite templates patterns
## 1. Template for cpu
## 2. Template for disk*
## 3. Default template
# templates = [
# "cpu tags.measurement.host.field",
# "disk* measurement.field",
# "host.measurement.tags.field"
#]
## timeout in seconds for the write connection to graphite
# timeout = "2s"
## 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
输入和输出集成示例
AWS Data Firehose
-
实时数据分析:通过使用 AWS Data Firehose 插件,组织可以实时地将来自各种来源(例如应用程序日志或物联网设备)的数据直接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实现快速洞察和运营调整。
-
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。
-
自动化警报机制: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,以防问题升级。
Graphite
-
动态指标可视化:Graphite 插件可用于将来自各种来源(例如应用程序性能数据或服务器运行状况指标)的实时指标馈送到 Graphite 中。 这种动态集成使团队能够创建交互式仪表板,可视化关键绩效指标,跟踪随时间变化的趋势,并做出数据驱动的决策以增强系统性能。
-
负载均衡指标收集:通过在插件中配置多个 TCP 端点,组织可以为指标传输实施负载均衡。 此用例确保指标交付既有弹性又高效,降低了高流量期间数据丢失的风险,并保持了信息到 Graphite 的可靠流动。
-
自定义指标标记:借助对 Graphite 标签的支持,用户可以使用 Graphite 插件来增强其指标的粒度。 使用相关信息(例如应用程序环境或服务类型)标记指标,可以进行更精细的查询和分析,从而使团队能够深入研究特定感兴趣的领域,以获得更好的运营洞察力。
-
增强的数据清理:通过利用插件的严格清理选项,用户可以确保其指标名称符合 Graphite 的要求。 这种主动措施消除了指标名称中无效字符可能引起的问题,从而实现了更清洁的数据管理和更准确的可视化。
反馈
感谢您成为我们社区的一份子! 如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。 请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。
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,它会更有价值。 使用 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
查看入门方法