Amazon CloudWatch 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概述

此插件将从 Amazon CloudWatch 拉取指标统计信息，从而简化监控和分析 AWS 资源的过程。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据提供强大的数据分析能力。

集成详情

Amazon CloudWatch

Amazon CloudWatch 插件允许用户从 Amazon 的 CloudWatch 服务中拉取详细的指标统计信息。作为一种监控解决方案，CloudWatch 使用户能够跟踪与 AWS 资源和应用程序相关的各种指标，从而改进运营和性能洞察。该插件使用结构化的身份验证方法，通过 STS（安全令牌服务）、共享凭证、环境变量和 EC2 实例配置文件相结合，优先考虑安全性和灵活性，确保对 AWS 资源的强大访问控制。主要功能包括定义特定指标命名空间、指标聚合周期以及可选包含链接账户以进行跨账户监控的能力。此插件的一个重要方面是它能够处理稀疏和密集指标格式，从而允许根据用户偏好使用不同的输出结构。因此，它通过直接从 CloudWatch 提供全面、及时的数据，支持云监控和分析中的各种用例。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，从而使用户可以更轻松地从其遥测数据中执行分析并生成见解。它需要通过服务账户或用户凭证进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，确保用户可以在指标存储在 BigQuery 表中时维护其指标的完整性和准确性。配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义，包括管理指标名称中的连字符（BigQuery 流式插入不支持连字符）。此插件对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织尤其有用。

配置

Amazon CloudWatch

[[inputs.cloudwatch]]
  region = "us-east-1"
  # access_key = ""
  # secret_key = ""
  # token = ""
  # role_arn = ""
  # web_identity_token_file = ""
  # role_session_name = ""
  # profile = ""
  # shared_credential_file = ""
  # include_linked_accounts = false
  # endpoint_url = ""
  # use_system_proxy = false
  # http_proxy_url = "http://localhost:8888"
  period = "5m"
  delay = "5m"
  interval = "5m"
  #recently_active = "PT3H"
  # cache_ttl = "1h"
  namespaces = ["AWS/ELB"]
  # metric_format = "sparse"
  # ratelimit = 25
  # timeout = "5s"
  # batch_size = 500
  # statistic_include = ["average", "sum", "minimum", "maximum", sample_count]
  # statistic_exclude = []
  # [[inputs.cloudwatch.metrics]]
  #  names = ["Latency", "RequestCount"]
  #  [[inputs.cloudwatch.metrics.dimensions]]
  #    name = "LoadBalancerName"
  #    value = "p-example"

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

Amazon CloudWatch

1. 跨账户监控：通过启用 include_linked_accounts 选项，利用此插件监控多个 AWS 账户中的资源。这种情况允许管理多个 AWS 账户的公司将指标聚合到中央监控仪表板中，从而提供所有指标的统一视图，同时通过适当的角色管理确保安全的数据访问和合规性。

2. 动态警报系统：将此插件与警报工具集成，以创建基于 CloudWatch 指标的已定义阈值触发警报的自动化系统。例如，如果延迟指标超过指定限制，则可以将警报发送到相关团队，从而能够主动响应性能问题并减少停机时间。

3. 成本管理仪表板：使用从插件收集的指标构建成本管理仪表板，该仪表板可视化 AWS 服务随时间的使用情况指标。通过将这些指标与计费数据相关联，组织可以识别高成本服务，并采取明智的措施来优化其资源使用和支出。

4. 应用程序的性能基准测试：利用从 AWS 上运行的应用程序收集的指标来执行性能基准测试。例如，通过跟踪 ELB 的延迟和请求计数指标，开发人员可以评估应用程序更改对其性能的影响，从而为优化做出数据驱动的决策。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。此设置将允许团队实时可视化性能数据，从而提供对系统运行状况和使用模式的洞察。通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板以满足其特定需求，从而增强决策制定流程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。分析这些数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 监控数据上的跨团队协作：使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件，团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同改进系统性能和可靠性。

4. 用于容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储对容量规划至关重要的历史指标数据。分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。组织可以创建时间序列分析并识别模式，从而为他们的长期战略决策提供信息。

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