Amazon CloudWatch 和 Datadog 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。

Datadog Telegraf 插件能够将指标提交到 Datadog Metrics API，通过可靠的指标摄取过程，促进高效的监控和数据分析。

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关联帐户以进行跨帐户监控的能力。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，它通过直接从 CloudWatch 提供全面、及时的数据，支持云监控和分析中的多种用例。

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。通过利用 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利。

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"

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

Amazon CloudWatch

1. 跨帐户监控：通过启用 include_linked_accounts 选项，利用此插件监控多个 AWS 帐户中的资源。此方案允许管理多个 AWS 帐户的公司将指标聚合到中央监控仪表板中，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，以创建一个自动化系统，该系统根据 CloudWatch 指标的已定义阈值触发警报。例如，如果延迟指标超过指定限制，则可以将警报发送给相关团队，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：使用从此插件收集的指标构建成本管理仪表板，该仪表板可视化 AWS 服务使用情况指标随时间的变化。通过将这些指标与账单数据相关联，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。

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。

Datadog

1. 实时基础设施监控：使用 Datadog 插件实时监控服务器指标，方法是将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog。此集成允许 IT 团队在中央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。

2. 应用程序性能跟踪：利用此插件提交应用程序特定的指标，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，提供洞察力，使他们能够优化代码性能并改善用户体验。

3. 指标中的异常检测：配置 Datadog 插件以发送可以根据 Datadog 的机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知的指标。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。

4. 与云服务集成：通过利用 Datadog 插件发送来自云资源的指标，IT 团队可以深入了解云应用程序性能。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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