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强大的性能,无限的扩展能力
收集、组织和处理大量高速数据。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,这个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。
Sumo Logic 插件旨在方便地将指标从 Telegraf 发送到 Sumo Logic 的 HTTP 源。通过使用此插件,用户可以在 Sumo Logic 平台上分析他们的指标数据,利用各种输出数据格式。
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,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,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。
Sumo Logic
此插件有助于将指标传输到 Sumo Logic 的 HTTP 源,并采用指定的 HTTP 消息数据格式。Telegraf(必须是 1.16.0 或更高版本)可以发送以多种格式编码的指标,包括 graphite
、carbon2
和 prometheus
。这些格式对应于 Sumo Logic 识别的不同内容类型,确保指标被正确解释以进行分析。与 Sumo Logic 集成后,用户可以利用全面的分析平台,从而从其指标数据中获得丰富的可视化效果和洞察力。该插件提供配置选项,例如设置 HTTP 指标源的 URL、选择数据格式以及指定超时和请求大小等附加参数,从而增强了数据监控工作流程的灵活性和控制力。
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"
Sumo Logic
[[outputs.sumologic]]
## Unique URL generated for your HTTP Metrics Source.
## This is the address to send metrics to.
# url = "https://events.sumologic.net/receiver/v1/http/"
## Data format to be used for sending metrics.
## This will set the "Content-Type" header accordingly.
## Currently supported formats:
## * graphite - for Content-Type of application/vnd.sumologic.graphite
## * carbon2 - for Content-Type of application/vnd.sumologic.carbon2
## * prometheus - for Content-Type of application/vnd.sumologic.prometheus
##
## More information can be found at:
## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#content-type-headers-for-metrics
##
## NOTE:
## When unset, telegraf will by default use the influx serializer which is currently unsupported
## in HTTP Source.
data_format = "carbon2"
## Timeout used for HTTP request
# timeout = "5s"
## Max HTTP request body size in bytes before compression (if applied).
## By default 1MB is recommended.
## NOTE:
## Bear in mind that in some serializer a metric even though serialized to multiple
## lines cannot be split any further so setting this very low might not work
## as expected.
# max_request_body_size = 1000000
## Additional, Sumo specific options.
## Full list can be found here:
## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#supported-http-headers
## Desired source name.
## Useful if you want to override the source name configured for the source.
# source_name = ""
## Desired host name.
## Useful if you want to override the source host configured for the source.
# source_host = ""
## Desired source category.
## Useful if you want to override the source category configured for the source.
# source_category = ""
## Comma-separated key=value list of dimensions to apply to every metric.
## Custom dimensions will allow you to query your metrics at a more granular level.
# dimensions = ""
</code></pre>
输入和输出集成示例
Amazon CloudWatch
-
跨帐户监控:通过启用
include_linked_accounts
选项,利用此插件跨多个 AWS 帐户监控资源。这种情况允许管理多个 AWS 帐户的公司将指标聚合到中央监控仪表板中,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。
-
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。
Sumo Logic
-
实时系统监控仪表板:使用 Sumo Logic 插件将服务器的性能指标持续馈送到 Sumo Logic 仪表板中。此设置使技术团队能够实时可视化系统运行状况和负载,从而通过详细的图形和指标更快地识别任何性能瓶颈或系统故障。
-
自动化警报系统:配置插件以发送在 Sumo Logic 中触发警报的指标,以用于特定阈值,例如 CPU 使用率或内存消耗。通过设置自动化警报,团队可以在问题升级为严重故障之前主动解决问题,从而显着缩短响应时间并提高整体系统可靠性。
-
跨系统指标聚合:跨不同环境(开发、测试、生产)集成多个 Telegraf 实例,并使用此插件将所有指标汇集到中央 Sumo Logic 实例。这种聚合实现了跨环境的全面分析,从而促进了软件开发生命周期中更好的监控和明智的决策。
-
具有维度跟踪的自定义指标:使用 Sumo Logic 插件发送自定义指标,其中包括标识基础设施各个方面的维度(例如,环境、服务类型)。这种精细的跟踪允许更具针对性的分析,使您的团队能够剖析跨不同应用程序层或业务功能的性能。
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