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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,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这是 #1 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
此插件将从 Amazon CloudWatch 中提取指标统计信息,从而简化监控和分析 AWS 资源的过程。
Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表模式和动态列生成将收集的指标发送到 SQL 数据库。当配置为 ClickHouse 时,它会调整 DSN 格式和类型转换设置,以确保无缝数据集成。
集成详细信息
Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch 插件允许用户从 Amazon 的 CloudWatch 服务中提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,从而促进改进的运营和性能洞察。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 实例配置文件的组合来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,从而根据用户偏好允许不同的输出结构。因此,它通过提供直接来自 CloudWatch 的全面、及时的数据,支持云监控和分析中的多种用例。
Clickhouse
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列的方式将指标数据写入 SQL 数据库。当配置为 ClickHouse 时,它使用 clickhouse-go v1.5.4 驱动程序,该驱动程序采用独特的 DSN 格式和一组专门的类型转换规则,以将 Telegraf 的数据类型直接映射到 ClickHouse 的本机类型。这种方法确保了高吞吐量环境中的最佳存储和检索性能,使其非常适合实时分析和大规模数据仓库。动态架构创建和精确的类型映射实现了详细的时间序列数据记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。
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"
Clickhouse
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options include mssql, mysql, pgx, sqlite, snowflake, clickhouse
driver = "clickhouse"
## Data source name
## For ClickHouse, the DSN follows the clickhouse-go v1.5.4 format.
## Example DSN: "tcp://localhost:9000?debug=true"
data_source_name = "tcp://localhost:9000?debug=true"
## Timestamp column name
timestamp_column = "timestamp"
## Table creation template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
## {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
## {COLUMNS} - column definitions (list of quoted identifiers and types)
table_template = "CREATE TABLE {TABLE} ({COLUMNS})"
## Table existence check template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"
## Initialization SQL (optional)
init_sql = ""
## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are never closed due to idle time.
connection_max_idle_time = "0s"
## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections are never closed due to age.
connection_max_lifetime = "0s"
## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
connection_max_idle = 2
## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
connection_max_open = 0
## Metric type to SQL type conversion for ClickHouse.
## The conversion maps Telegraf metric types to ClickHouse native data types.
[outputs.sql.convert]
conversion_style = "literal"
integer = "Int64"
text = "String"
timestamp = "DateTime"
defaultvalue = "String"
unsigned = "UInt64"
bool = "UInt8"
real = "Float64"
输入和输出集成示例
Amazon CloudWatch
-
跨账户监控:通过启用
include_linked_accounts
选项,利用此插件跨多个 AWS 账户监控资源。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。 -
动态警报系统:将此插件与警报工具集成,以创建一个自动化系统,该系统根据 CloudWatch 指标的定义阈值触发警报。例如,如果延迟指标超出指定限制,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。
-
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 服务随时间推移的使用情况指标。通过将这些指标与计费数据关联起来,组织可以识别高成本服务,并采取明智的行动来优化其资源使用和支出。
-
应用程序的性能基准测试:利用从在 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。
Clickhouse
-
高容量数据的实时分析:使用该插件将来自大规模系统的流式指标馈送到 ClickHouse 中。此设置支持超快的查询性能和近乎实时的分析,非常适合监控高流量应用程序。
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时间序列数据仓库:将插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时间序列数据仓库。此用例允许组织存储详细的历史指标并执行复杂的查询以进行趋势分析和容量规划。
-
分布式环境中的可扩展监控:利用该插件在 ClickHouse 中为每种指标类型动态创建表,从而更轻松地管理和查询来自大量分布式系统的数据,而无需事先定义架构。
-
物联网部署的优化存储:部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 ClickHouse 中。其高效的架构创建和本机类型映射有助于处理海量数据,从而实现实时监控和预测性维护。
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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,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这是 #1 时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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