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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间序列数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,排名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
使用 Azure Monitor API 从 Azure 资源收集指标。
Datadog Telegraf 插件能够将指标提交到 Datadog Metrics API,通过可靠的指标摄取流程,促进高效的监控和数据分析。
集成详情
Azure Monitor
Azure Monitor Telegraf 插件专为使用 Azure Monitor API 从各种 Azure 资源收集指标而设计。用户必须提供特定的凭据,如 client_id
、client_secret
、tenant_id
和 subscription_id
,以进行身份验证并获得对其 Azure 资源的访问权限。此外,该插件还支持从单个资源和资源组或订阅收集指标的功能,从而可以根据用户需求灵活且可扩展地定制指标收集。此插件非常适合利用 Azure 云基础设施的组织,可以深入了解资源性能和随时间推移的利用率,从而促进云资源的积极管理和优化。
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
Azure Monitor
# Gather Azure resources metrics from Azure Monitor API
[[inputs.azure_monitor]]
# can be found under Overview->Essentials in the Azure portal for your application/service
subscription_id = "<>"
# can be obtained by registering an application under Azure Active Directory
client_id = "<>"
# can be obtained by registering an application under Azure Active Directory.
# If not specified Default Azure Credentials chain will be attempted:
# - Environment credentials (AZURE_*)
# - Workload Identity in Kubernetes cluster
# - Managed Identity
# - Azure CLI auth
# - Developer Azure CLI auth
client_secret = "<>"
# can be found under Azure Active Directory->Properties
tenant_id = "<>"
# Define the optional Azure cloud option e.g. AzureChina, AzureGovernment or AzurePublic. The default is AzurePublic.
# cloud_option = "AzurePublic"
# resource target #1 to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_target]]
# can be found under Overview->Essentials->JSON View in the Azure portal for your application/service
# must start with 'resourceGroups/...' ('/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxx-xxxxxxxxxxxx'
# must be removed from the beginning of Resource ID property value)
resource_id = "<>"
# the metric names to collect
# leave the array empty to use all metrics available to this resource
metrics = [ "<>", "<>" ]
# metrics aggregation type value to collect
# can be 'Total', 'Count', 'Average', 'Minimum', 'Maximum'
# leave the array empty to collect all aggregation types values for each metric
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# resource target #2 to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_target]]
resource_id = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# resource group target #1 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target]]
# the resource group name
resource_group = "<>"
# defines the resources to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target.resource]]
# the resource type
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# defines the resources to collect metrics from
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target.resource]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# resource group target #2 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target]]
resource_group = "<>"
[[inputs.azure_monitor.resource_group_target.resource]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# subscription target #1 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.subscription_target]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
# subscription target #2 to collect metrics from resources under it with resource type
[[inputs.azure_monitor.subscription_target]]
resource_type = "<>"
metrics = [ "<>", "<>" ]
aggregations = [ "<>", "<>" ]
</code></pre>
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
Azure Monitor
-
动态资源监控:使用 Azure Monitor 插件根据特定标准(如标签或资源类型)动态收集 Azure 资源的指标。组织可以自动化加载和卸载资源指标的过程,从而根据资源利用率模式实现更好的性能跟踪和优化。
-
多云监控集成:将从 Azure Monitor 收集的指标与其他云提供商集成,使用集中式监控解决方案。这使组织能够查看和分析跨多个云部署的性能数据,从而全面了解资源性能和成本,并简化运营。
-
异常检测和警报:利用通过 Azure Monitor 插件收集的指标与机器学习算法结合使用,以检测资源利用率的异常情况。通过建立基准性能指标并自动发出偏差警报,组织可以在风险升级之前减轻风险并解决性能问题。
-
历史性能分析:通过将收集的 Azure 指标馈送到数据仓库解决方案中,使用这些指标进行历史分析。这使组织能够跟踪随时间推移的趋势,从而可以根据历史性能数据进行详细的报告和决策。
Datadog
-
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。此集成允许 IT 团队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出现的问题,例如资源瓶颈或服务器过载。
-
应用程序性能跟踪:利用此插件提交特定于应用程序的指标,例如请求计数和错误率,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。
-
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。
-
与云服务集成:通过利用 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的性能。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),还有助于优化跨云环境的资源分配。
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