Amazon CloudWatch 和 InfluxDB 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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序数据时,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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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。

InfluxDB 插件将指标写入 InfluxDB HTTP 服务,从而可以高效地存储和检索时序数据。

集成详情

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 实例配置文件的组合,优先考虑安全性和灵活性,从而确保对 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。

InfluxDB

InfluxDB Telegraf 插件用于将指标发送到 InfluxDB HTTP API,从而有助于以结构化方式存储和查询时序数据。该插件与 InfluxDB 无缝集成,提供诸如基于令牌的身份验证和对多个 InfluxDB 集群节点的支持等基本功能,从而确保可靠且可扩展的数据摄取。通过其可配置性,用户可以指定组织、目标存储桶和 HTTP 特定设置等选项,从而灵活地定制数据的发送和存储方式。该插件还支持敏感数据的密钥管理,从而增强了生产环境中的安全性。此插件在实时分析和时序数据存储至关重要的现代可观测性堆栈中尤其有用。

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"

InfluxDB

[[outputs.influxdb]]
  ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
  ##
  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
  ## urls will be written to each interval.
  # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
  # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
  # urls = ["http://127.0.0.1:8086"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## The target database for metrics; will be created as needed.
  ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
  # database = "telegraf"

  ## The value of this tag will be used to determine the database.  If this
  ## tag is not set the 'database' option is used as the default.
  # database_tag = ""

  ## If true, the 'database_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_database_tag = false

  ## If true, no CREATE DATABASE queries will be sent.  Set to true when using
  ## Telegraf with a user without permissions to create databases or when the
  ## database already exists.
  # skip_database_creation = false

  ## Name of existing retention policy to write to.  Empty string writes to
  ## the default retention policy.  Only takes effect when using HTTP.
  # retention_policy = ""

  ## The value of this tag will be used to determine the retention policy.  If this
  ## tag is not set the 'retention_policy' option is used as the default.
  # retention_policy_tag = ""

  ## If true, the 'retention_policy_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_retention_policy_tag = false

  ## Write consistency (clusters only), can be: "any", "one", "quorum", "all".
  ## Only takes effect when using HTTP.
  # write_consistency = "any"

  ## Timeout for HTTP messages.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Basic Auth
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"

  ## HTTP User-Agent
  # user_agent = "telegraf"

  ## UDP payload size is the maximum packet size to send.
  # udp_payload = "512B"

  ## Optional TLS Config for use on HTTP connections.
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## HTTP Proxy override, if unset values the standard proxy environment
  ## variables are consulted to determine which proxy, if any, should be used.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Special-Header" = "Special-Value"}

  ## HTTP Content-Encoding for write request body, can be set to "gzip" to
  ## compress body or "identity" to apply no encoding.
  # content_encoding = "gzip"

  ## When true, Telegraf will output unsigned integers as unsigned values,
  ## i.e.: "42u".  You will need a version of InfluxDB supporting unsigned
  ## integer values.  Enabling this option will result in field type errors if
  ## existing data has been written.
  # influx_uint_support = false

  ## When true, Telegraf will omit the timestamp on data to allow InfluxDB
  ## to set the timestamp of the data during ingestion. This is generally NOT
  ## what you want as it can lead to data points captured at different times
  ## getting omitted due to similar data.
  # influx_omit_timestamp = false

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,利用此插件来监控多个 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,从而在通过适当的角色管理确保安全数据访问和合规性的同时,提供所有指标的统一视图。

  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来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。

InfluxDB

  1. 实时系统监控:利用 InfluxDB 插件捕获和存储来自各种系统组件的指标,例如 CPU 使用率、内存消耗和磁盘 I/O。通过将这些指标推送到 InfluxDB 中,您可以创建一个实时仪表板,可视化系统性能。这种设置不仅有助于识别性能瓶颈,还可以通过分析长期趋势来帮助进行主动容量规划。

  2. Web 应用程序的性能跟踪:自动收集与 Web 应用程序性能相关的指标(例如请求持续时间、错误率和用户交互),并将这些指标推送到 InfluxDB。通过在您的监控堆栈中使用此插件,您可以使用存储的指标生成报告和分析,以帮助了解用户行为和应用程序效率,从而指导开发和优化工作。

  3. IoT 数据聚合:利用 InfluxDB Telegraf 插件从各种 IoT 设备收集传感器数据,并将其存储在集中的 InfluxDB 实例中。此用例使您能够分析随时间推移的环境或机器数据中的趋势和模式,从而促进更明智的决策和预测性维护策略。通过将 IoT 数据集成到 InfluxDB 中,组织可以利用历史数据分析的力量来推动创新和运营效率。

  4. 分析历史指标以进行预测:设置 InfluxDB 插件以将历史指标数据发送到 InfluxDB,并使用它来驱动预测模型。通过分析过去的性能指标,您可以创建预测未来趋势和需求的预测模型。此应用程序对于商业智能目的尤其有用,可帮助组织根据历史使用模式为资源需求的波动做好准备。

反馈

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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序数据时,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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