Amazon CloudWatch 和 Prometheus 集成

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

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了优化查询和压缩、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Cloudwatch 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB-Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

2,800+

贡献者

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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,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

了解入门方法

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。

Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。此集成允许用户以 Prometheus 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。

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,该方法通过 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,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地包含链接帐户以进行跨帐户监控的功能。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。

Prometheus

此插件有助于与 Prometheus 集成,Prometheus 是一种著名的开源监控和警报工具包,专为大规模环境中的可靠性和效率而设计。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的时间间隔抓取这些指标。此插件通过允许各种系统以标准化格式发布性能指标,从而在监控各种系统中发挥着至关重要的作用,从而可以广泛了解系统运行状况和行为。主要功能包括支持配置各种端点、启用 TLS 以进行安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。该插件还与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以适应特定的监控需求。这促进了不同系统必须有效通信性能数据的环境中的互操作性。通过利用 Prometheus 的指标格式,它可以通过指标过期和收集器控制等高级配置来实现灵活的指标管理,从而为监控和警报工作流程提供精密的解决方案。

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"

Prometheus

[[outputs.prometheus_client]]
  ## Address to listen on.
  ##   ex:
  ##     listen = ":9273"
  ##     listen = "vsock://:9273"
  listen = ":9273"

  ## Maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "10s"
  ## Maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "10s"

  ## Metric version controls the mapping from Prometheus metrics into Telegraf metrics.
  ## See "Metric Format Configuration" in plugins/inputs/prometheus/README.md for details.
  ## Valid options: 1, 2
  # metric_version = 1

  ## Use HTTP Basic Authentication.
  # basic_username = "Foo"
  # basic_password = "Bar"

  ## If set, the IP Ranges which are allowed to access metrics.
  ##   ex: ip_range = ["192.168.0.0/24", "192.168.1.0/30"]
  # ip_range = []

  ## Path to publish the metrics on.
  # path = "/metrics"

  ## Expiration interval for each metric. 0 == no expiration
  # expiration_interval = "60s"

  ## Collectors to enable, valid entries are "gocollector" and "process".
  ## If unset, both are enabled.
  # collectors_exclude = ["gocollector", "process"]

  ## Send string metrics as Prometheus labels.
  ## Unless set to false all string metrics will be sent as labels.
  # string_as_label = true

  ## If set, enable TLS with the given certificate.
  # tls_cert = "/etc/ssl/telegraf.crt"
  # tls_key = "/etc/ssl/telegraf.key"

  ## Set one or more allowed client CA certificate file names to
  ## enable mutually authenticated TLS connections
  # tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]

  ## Export metric collection time.
  # export_timestamp = false

  ## Specify the metric type explicitly.
  ## This overrides the metric-type of the Telegraf metric. Globbing is allowed.
  # [outputs.prometheus_client.metric_types]
  #   counter = []
  #   gauge = []

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,如果延迟指标超出指定限制,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:使用从插件收集的指标构建成本管理仪表板,该仪表板可以可视化 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,从而做出数据驱动的优化决策。

Prometheus

  1. 监控多云部署:利用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同环境抓取指标,从而提供跨混合基础设施的性能指标的统一视图。它简化了报告和警报,提高了运营效率,而无需复杂的集成。

  2. 增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。通过使用 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标、识别瓶颈并维护系统运行状况检查。此设置支持基于从收集的指标生成的洞察进行自适应扩展和资源利用率优化。它增强了对服务交互进行故障排除的能力,从而显着提高了微服务架构的弹性。

  3. 电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 一起使用,电子商务平台可以监控关键绩效指标,例如响应时间和错误率。将异常检测算法与抓取的指标集成在一起,可以识别指示潜在问题的意外模式,例如突然的流量高峰或后端服务故障。这种主动监控增强了业务连续性和运营效率,最大限度地减少了潜在的停机时间,同时确保了服务的可靠性。

  4. API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件收集和报告 API 性能指标,然后可以在 Grafana 仪表板中可视化这些指标。此用例可以详细分析 API 响应时间、吞吐量和错误率,从而促进 API 服务的持续改进。通过密切监控这些指标,团队可以快速响应性能下降,从而确保最佳的 API 性能并保持高水平的服务可用性。

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强大的性能,无限的扩展能力

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了解入门方法

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