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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间序列数据时,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这个排名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
使用 Azure Monitor API 从 Azure 资源收集指标。
Sumo Logic 插件旨在方便从 Telegraf 向 Sumo Logic 的 HTTP 源发送指标。 通过使用此插件,用户可以在 Sumo Logic 平台上分析他们的指标数据,利用各种输出数据格式。
集成详情
Azure Monitor
Azure Monitor Telegraf 插件专门设计用于使用 Azure Monitor API 从各种 Azure 资源收集指标。 用户必须提供特定的凭据,例如 `client_id`、`client_secret`、`tenant_id` 和 `subscription_id`,以进行身份验证并访问其 Azure 资源。 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,从而可以灵活且可扩展地收集针对用户需求的指标。 此插件非常适合利用 Azure 云基础设施的组织,它可以深入了解资源在一段时间内的性能和利用率,从而促进云资源的积极管理和优化。
Sumo Logic
此插件有助于将指标传输到 Sumo Logic 的 HTTP 源,并为 HTTP 消息采用指定的数据格式。 Telegraf 必须是 1.16.0 或更高版本,它可以发送以多种格式编码的指标,包括 `graphite`、`carbon2` 和 `prometheus`。 这些格式对应于 Sumo Logic 识别的不同内容类型,确保指标得到正确解释以进行分析。 与 Sumo Logic 的集成使用户可以利用全面的分析平台,从而从其指标数据中获得丰富的可视化效果和见解。 该插件提供配置选项,例如设置 HTTP 指标源的 URL、选择数据格式以及指定超时和请求大小等附加参数,这些参数增强了数据监控工作流程的灵活性和控制力。
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>
Sumo Logic
[[outputs.sumologic]]
## Unique URL generated for your HTTP Metrics Source.
## This is the address to send metrics to.
# url = "https://events.sumologic.net/receiver/v1/http/"
## Data format to be used for sending metrics.
## This will set the "Content-Type" header accordingly.
## Currently supported formats:
## * graphite - for Content-Type of application/vnd.sumologic.graphite
## * carbon2 - for Content-Type of application/vnd.sumologic.carbon2
## * prometheus - for Content-Type of application/vnd.sumologic.prometheus
##
## More information can be found at:
## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#content-type-headers-for-metrics
##
## NOTE:
## When unset, telegraf will by default use the influx serializer which is currently unsupported
## in HTTP Source.
data_format = "carbon2"
## Timeout used for HTTP request
# timeout = "5s"
## Max HTTP request body size in bytes before compression (if applied).
## By default 1MB is recommended.
## NOTE:
## Bear in mind that in some serializer a metric even though serialized to multiple
## lines cannot be split any further so setting this very low might not work
## as expected.
# max_request_body_size = 1000000
## Additional, Sumo specific options.
## Full list can be found here:
## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#supported-http-headers
## Desired source name.
## Useful if you want to override the source name configured for the source.
# source_name = ""
## Desired host name.
## Useful if you want to override the source host configured for the source.
# source_host = ""
## Desired source category.
## Useful if you want to override the source category configured for the source.
# source_category = ""
## Comma-separated key=value list of dimensions to apply to every metric.
## Custom dimensions will allow you to query your metrics at a more granular level.
# dimensions = ""
</code></pre>
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:使用集中式监控解决方案,将从 Azure Monitor 收集的指标与其他云提供商集成。 这使组织能够查看和分析跨多个云部署的性能数据,从而提供资源性能和成本的整体概览,并简化运营。
-
异常检测和警报:结合机器学习算法,利用通过 Azure Monitor 插件收集的指标来检测资源利用率的异常情况。 通过建立基线性能指标并自动警报偏差,组织可以降低风险并在性能问题升级之前解决这些问题。
-
历史性能分析:通过将数据馈送到数据仓库解决方案中,使用收集的 Azure 指标进行历史分析。 这使组织能够跟踪随时间变化的趋势,从而可以根据历史性能数据进行详细的报告和决策。
Sumo Logic
-
实时系统监控仪表板:利用 Sumo Logic 插件将服务器的性能指标持续馈送到 Sumo Logic 仪表板中。 这种设置允许技术团队实时可视化系统运行状况和负载,从而可以通过详细的图表和指标更快地识别任何性能瓶颈或系统故障。
-
自动化警报系统:配置插件以发送在 Sumo Logic 中针对特定阈值(例如 CPU 使用率或内存消耗)触发警报的指标。 通过设置自动化警报,团队可以在问题升级为严重故障之前主动解决问题,从而显着提高响应时间和整体系统可靠性。
-
跨系统指标聚合:跨不同环境(开发、测试、生产)集成多个 Telegraf 实例,并使用此插件将所有指标汇集到中央 Sumo Logic 实例。 这种聚合支持跨环境的全面分析,从而在整个软件开发生命周期中促进更好的监控和明智的决策。
-
具有维度跟踪的自定义指标:使用 Sumo Logic 插件发送自定义指标,其中包括标识基础设施各个方面的维度(例如,环境、服务类型)。 这种精细的跟踪允许进行更定制的分析,使您的团队能够剖析跨不同应用程序层或业务功能的性能。
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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间序列数据时,它会更有价值。 借助 InfluxDB,这个排名第一的时序平台旨在与 Telegraf 一起扩展。
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