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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。使用 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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输入和输出集成概览
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 PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库模式。
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,从而促进运营和性能洞察的改进。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,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各种用例。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,为模式管理提供强大的支持,通过自动更新缺失的列。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够高效地存储和管理时间序列数据。它为连接设置、并发和错误处理提供可配置的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
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"
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql database
[[outputs.postgresql]]
## Specify connection address via the standard libpq connection string:
## host=... user=... password=... sslmode=... dbname=...
## Or a URL:
## postgres://[user[:password]]@localhost[/dbname]?sslmode=[disable|verify-ca|verify-full]
## See https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-connect.html#LIBPQ-CONNSTRING
##
## All connection parameters are optional. Environment vars are also supported.
## e.g. PGPASSWORD, PGHOST, PGUSER, PGDATABASE
## All supported vars can be found here:
## https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-envars.html
##
## Non-standard parameters:
## pool_max_conns (default: 1) - Maximum size of connection pool for parallel (per-batch per-table) inserts.
## pool_min_conns (default: 0) - Minimum size of connection pool.
## pool_max_conn_lifetime (default: 0s) - Maximum age of a connection before closing.
## pool_max_conn_idle_time (default: 0s) - Maximum idle time of a connection before closing.
## pool_health_check_period (default: 0s) - Duration between health checks on idle connections.
# connection = ""
## Postgres schema to use.
# schema = "public"
## Store tags as foreign keys in the metrics table. Default is false.
# tags_as_foreign_keys = false
## Suffix to append to table name (measurement name) for the foreign tag table.
# tag_table_suffix = "_tag"
## Deny inserting metrics if the foreign tag can't be inserted.
# foreign_tag_constraint = false
## Store all tags as a JSONB object in a single 'tags' column.
# tags_as_jsonb = false
## Store all fields as a JSONB object in a single 'fields' column.
# fields_as_jsonb = false
## Name of the timestamp column
## NOTE: Some tools (e.g. Grafana) require the default name so be careful!
# timestamp_column_name = "time"
## Type of the timestamp column
## Currently, "timestamp without time zone" and "timestamp with time zone"
## are supported
# timestamp_column_type = "timestamp without time zone"
## Templated statements to execute when creating a new table.
# create_templates = [
# '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }})''',
# ]
## Templated statements to execute when adding columns to a table.
## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is no column will be skipped. Points
## containing fields for which there is no column will have the field omitted.
# add_column_templates = [
# '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
# ]
## Templated statements to execute when creating a new tag table.
# tag_table_create_templates = [
# '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }}, PRIMARY KEY (tag_id))''',
# ]
## Templated statements to execute when adding columns to a tag table.
## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is no column will be skipped.
# tag_table_add_column_templates = [
# '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
# ]
## The postgres data type to use for storing unsigned 64-bit integer values (Postgres does not have a native
## unsigned 64-bit integer type).
## The value can be one of:
## numeric - Uses the PostgreSQL "numeric" data type.
## uint8 - Requires pguint extension (https://github.com/petere/pguint)
# uint64_type = "numeric"
## When using pool_max_conns>1, and a temporary error occurs, the query is retried with an incremental backoff. This
## controls the maximum backoff duration.
# retry_max_backoff = "15s"
## Approximate number of tag IDs to store in in-memory cache (when using tags_as_foreign_keys).
## This is an optimization to skip inserting known tag IDs.
## Each entry consumes approximately 34 bytes of memory.
# tag_cache_size = 100000
## Enable & set the log level for the Postgres driver.
# log_level = "warn" # trace, debug, info, warn, error, none
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,从而实现对性能问题的积极响应并减少停机时间。
-
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 服务使用指标随时间的变化。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。
-
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。
PostgreSQL
-
使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而可以使用复杂查询进行实时分析。这种设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在多个表之间操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。具体而言,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中仍然隐藏的见解。
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与 TimescaleDB 集成以处理时间序列数据:在 TimescaleDB 实例中利用 PostgreSQL 插件,以高效地处理和分析时间序列数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。这种集成允许用户在处理大量时间序列数据的同时运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,确保指标分析的可靠性和效率。
-
数据版本控制和历史分析:实施一种使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护指标的不同版本。用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留较旧版本的表,从而轻松实现历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的洞察,还有助于遵守数据保留策略,确保数据集历史完整性保持不变。
-
用于不断发展的指标的动态模式管理:使用插件的模板功能来创建动态变化的模式,以响应指标变化。此用例允许组织在指标发展时调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展其数据库,从而促进敏捷的数据管理实践。
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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。使用 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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