Amazon CloudWatch 和 AWS Timestream 集成

强大的性能,易于集成,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。为了进行查询和压缩优化、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

时间序列数据库
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间序列数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

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。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时间序列数据管理而设计。此插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了各种配置选项。

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来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地包含链接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。

AWS Timestream

此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,Timestream 服务是一个针对物联网和运营应用程序优化的时间序列数据库。借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持身份验证、数据组织和保留管理的灵活配置。它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担的角色和共享配置文件。用户可以定义指标在 Timestream 中的组织方式——是使用单表还是多表,以及控制磁存储和内存存储的保留期等各方面。一个关键特性是它能够处理多度量记录,从而实现高效的数据摄取并有助于减少多次写入的开销。在错误处理方面,该插件包括解决数据写入期间与 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如针对节流的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。

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"

AWS Timestream

[[outputs.timestream]]
  ## Amazon Region
  region = "us-east-1"

  ## Amazon Credentials
  ## Credentials are loaded in the following order:
  ## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
  ## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
  ## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
  ## 4) shared profile from 'profile'
  ## 5) environment variables
  ## 6) shared credentials file
  ## 7) EC2 Instance Profile
  #access_key = ""
  #secret_key = ""
  #token = ""
  #role_arn = ""
  #web_identity_token_file = ""
  #role_session_name = ""
  #profile = ""
  #shared_credential_file = ""

  ## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
  ## determined and this option should only be set if you wish to override the
  ## default.
  ##   ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
  # endpoint_url = ""

  ## Timestream database where the metrics will be inserted.
  ## The database must exist prior to starting Telegraf.
  database_name = "yourDatabaseNameHere"

  ## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
  ## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
  ## If the describe operation fails, the plugin will not start
  ## and therefore the Telegraf agent will not start.
  describe_database_on_start = false

  ## Specifies how the data is organized in Timestream.
  ## Valid values are: single-table, multi-table.
  ## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
  ## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
  ## The default is multi-table.
  mapping_mode = "multi-table"

  ## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
  create_table_if_not_exists = true

  ## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365

  ## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24

  ## Specifies how the data is written into Timestream.
  ## Valid values are: true, false
  ## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
  ## as a single row in a Timestream table.
  ## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
  ## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
  ## The recommended setting is true.
  ## The default is false.
  use_multi_measure_records = "false"

  ## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
  ## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
  measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"

  ## Specifies the name of the table to write data into
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_name = ""

  ## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
  ## and the measurement name is transformed into the dimension value
  ## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"

  ## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
  ## Specifies the Timestream table tags.
  ## Check Timestream documentation for more details
  # create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}

  ## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
  ## If not specified, defaulted to 1 go routines
  max_write_go_routines = 25

  ## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
  ##

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。

  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,则可以向相关团队发送警报,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关联起来,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情况和支出。

  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。

AWS Timestream

  1. 物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,从而可以快速分析和可视化传感器数据。通过将设备读数组织成时间序列格式,用户可以跟踪趋势、识别异常情况并简化基于设备性能的运营决策。

  2. 应用程序性能监控:利用 Timestream 以及应用程序监控工具来发送有关服务性能随时间推移的指标。这种集成使工程师能够对应用程序性能进行历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间推移的使用模式优化资源分配。

  3. 自动化数据归档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期。此设置可以自动化归档策略,确保根据预定义的标准保留较旧的数据。这对于合规性和历史分析特别有用,使企业能够以最少的人工干预来维护其数据生命周期。

  4. 多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。通过创建统一的性能指标数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,提高系统范围性能的可见性,并促进跨应用程序故障排除。

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间序列数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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