AWS Data Firehose 和 OpenTSDB 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 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。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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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 以受支持的数据格式发送的指标,提供实时数据摄取能力。

OpenTSDB 插件促进了 Telegraf 与 OpenTSDB 的集成,允许用户无缝地将时序指标推送到 OpenTSDB 后端。

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,增强了其在涉及数据流和处理的各种用例中的灵活性。

OpenTSDB

OpenTSDB 插件旨在通过 telnet 或 HTTP 模式将指标发送到 OpenTSDB 实例。随着 OpenTSDB 2.0 的推出,推荐的指标发送方法是通过 HTTP API,它允许通过配置“http_batch_size”来批量处理指标。该插件支持多个配置选项,包括指标前缀、服务器主机和端口规范、反向代理的 URI 路径自定义以及用于诊断与 OpenTSDB 通信问题的调试选项。此插件在生成时序数据并需要将其高效存储在可扩展的时序数据库(如 OpenTSDB)中的场景中特别有用,使其适用于广泛的监控和分析应用。

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"

OpenTSDB

[[outputs.opentsdb]]
  ## prefix for metrics keys
  prefix = "my.specific.prefix."

  ## DNS name of the OpenTSDB server
  ## Using "opentsdb.example.com" or "tcp://opentsdb.example.com" will use the
  ## telnet API. "http://opentsdb.example.com" will use the Http API.
  host = "opentsdb.example.com"

  ## Port of the OpenTSDB server
  port = 4242

  ## Number of data points to send to OpenTSDB in Http requests.
  ## Not used with telnet API.
  http_batch_size = 50

  ## URI Path for Http requests to OpenTSDB.
  ## Used in cases where OpenTSDB is located behind a reverse proxy.
  http_path = "/api/put"

  ## Debug true - Prints OpenTSDB communication
  debug = false

  ## Separator separates measurement name from field
  separator = "_"

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)实时流式传输数据到分析平台。这使数据团队能够分析传入的数据,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根据流量模式优化服务器架构以获得更好的性能。

  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,以防问题升级。

OpenTSDB

  1. 实时基础设施监控:利用 OpenTSDB 插件收集和存储来自各种基础设施组件的指标。通过配置插件将指标推送到 OpenTSDB,组织可以全面了解其基础设施的长期运行状况和性能。

  2. 自定义应用程序指标跟踪:将 OpenTSDB 插件集成到自定义应用程序中,以跟踪关键绩效指标 (KPI),例如响应时间、错误率和用户交互。这种设置允许开发人员和产品团队可视化应用程序性能趋势并做出数据驱动的决策。

  3. 自动化异常检测:结合机器学习算法利用该插件来自动检测发送到 OpenTSDB 的时序数据中的异常。通过持续监控传入的指标,系统可以训练模型,在潜在问题影响应用程序性能之前向用户发出警报。

  4. 历史数据分析:使用 OpenTSDB 插件存储和分析历史性能数据,以进行容量规划和趋势分析。这提供了对系统长期行为的宝贵见解,帮助团队了解使用模式并为未来的增长做好准备。

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。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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