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输入和输出集成概述
Docker 输入插件允许您使用 Docker Engine API 从 Docker 容器中收集指标,从而增强容器化应用程序的可见性和监控。
Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery,从而为遥测数据实现强大的数据分析功能。
集成详情
Docker
Telegraf 的 Docker 输入插件从 Docker Engine API 收集有价值的指标,从而提供对正在运行的容器的深入了解。此插件利用官方 Docker 客户端与 Engine API 进行交互,允许用户监控各种容器状态、资源分配和性能指标。通过按名称和状态筛选容器的选项,以及可自定义的标签,此插件支持在各种环境中监控容器化应用程序的灵活性,无论是在本地系统上还是在 Kubernetes 等编排平台中。此外,它还通过要求访问 Docker 守护程序的权限来解决安全问题,并强调在容器化环境中部署时进行正确的配置。
Google BigQuery
Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成,BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中,使用户可以更轻松地执行分析并从其遥测数据中生成见解。它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证,并且旨在处理各种数据类型,确保用户在将指标存储在 BigQuery 表中时可以保持指标的完整性和准确性。配置选项允许围绕数据集规范和处理指标进行自定义,包括管理指标名称中的连字符(BigQuery 流式插入不支持连字符)。对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织来说,此插件特别有用。
配置
Docker
[[inputs.docker]]
## Docker Endpoint
## To use TCP, set endpoint = "tcp://[ip]:[port]"
## To use environment variables (ie, docker-machine), set endpoint = "ENV"
endpoint = "unix:///var/run/docker.sock"
## Set to true to collect Swarm metrics(desired_replicas, running_replicas)
## Note: configure this in one of the manager nodes in a Swarm cluster.
## configuring in multiple Swarm managers results in duplication of metrics.
gather_services = false
## Only collect metrics for these containers. Values will be appended to
## container_name_include.
## Deprecated (1.4.0), use container_name_include
container_names = []
## Set the source tag for the metrics to the container ID hostname, eg first 12 chars
source_tag = false
## Containers to include and exclude. Collect all if empty. Globs accepted.
container_name_include = []
container_name_exclude = []
## Container states to include and exclude. Globs accepted.
## When empty only containers in the "running" state will be captured.
# container_state_include = []
# container_state_exclude = []
## Objects to include for disk usage query
## Allowed values are "container", "image", "volume"
## When empty disk usage is excluded
storage_objects = []
## Timeout for docker list, info, and stats commands
timeout = "5s"
## Whether to report for each container per-device blkio (8:0, 8:1...),
## network (eth0, eth1, ...) and cpu (cpu0, cpu1, ...) stats or not.
## Usage of this setting is discouraged since it will be deprecated in favor of 'perdevice_include'.
## Default value is 'true' for backwards compatibility, please set it to 'false' so that 'perdevice_include' setting
## is honored.
perdevice = true
## Specifies for which classes a per-device metric should be issued
## Possible values are 'cpu' (cpu0, cpu1, ...), 'blkio' (8:0, 8:1, ...) and 'network' (eth0, eth1, ...)
## Please note that this setting has no effect if 'perdevice' is set to 'true'
# perdevice_include = ["cpu"]
## Whether to report for each container total blkio and network stats or not.
## Usage of this setting is discouraged since it will be deprecated in favor of 'total_include'.
## Default value is 'false' for backwards compatibility, please set it to 'true' so that 'total_include' setting
## is honored.
total = false
## Specifies for which classes a total metric should be issued. Total is an aggregated of the 'perdevice' values.
## Possible values are 'cpu', 'blkio' and 'network'
## Total 'cpu' is reported directly by Docker daemon, and 'network' and 'blkio' totals are aggregated by this plugin.
## Please note that this setting has no effect if 'total' is set to 'false'
# total_include = ["cpu", "blkio", "network"]
## docker labels to include and exclude as tags. Globs accepted.
## Note that an empty array for both will include all labels as tags
docker_label_include = []
docker_label_exclude = []
## Which environment variables should we use as a tag
tag_env = ["JAVA_HOME", "HEAP_SIZE"]
## Optional TLS Config
# 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
Google BigQuery
# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
## Credentials File
credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"
## Google Cloud Platform Project
# project = ""
## The namespace for the metric descriptor
dataset = "telegraf"
## Timeout for BigQuery operations.
# timeout = "5s"
## Character to replace hyphens on Metric name
# replace_hyphen_to = "_"
## Write all metrics in a single compact table
# compact_table = ""
输入和输出集成示例
Docker
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监控容器化应用程序的性能:使用 Docker 输入插件,以便跟踪在 Docker 容器中运行的应用程序的 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络活动。通过收集这些指标,DevOps 团队可以主动管理资源分配、排除性能瓶颈并确保跨不同环境的最佳应用程序性能。
-
与 Kubernetes 集成:利用此插件收集由 Kubernetes 编排的 Docker 容器的指标。通过筛选掉不必要的 Kubernetes 标签并专注于关键指标,团队可以简化其监控解决方案并创建仪表板,从而深入了解在 Kubernetes 集群中运行的微服务的总体运行状况。
-
容量规划和资源优化:使用 Docker 输入插件收集的指标来执行 Docker 部署的容量规划。分析使用模式有助于识别未充分利用的资源和过度配置的容器,从而指导根据实际使用趋势扩大或缩小规模的决策。
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容器异常的自动警报:根据通过 Docker 插件收集的指标设置警报规则,以通知团队资源使用量异常激增或服务中断。这种主动监控方法有助于维护服务可靠性并优化容器化应用程序的性能。
Google BigQuery
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实时分析仪表板:利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。此设置将允许团队实时可视化性能数据,从而深入了解系统运行状况和使用模式。通过使用 BigQuery 的查询功能,用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板,以满足其特定需求,从而增强决策制定过程。
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成本管理和优化分析:利用此插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。分析此数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询,组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。
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跨团队协作监控数据:使组织内不同的团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件,团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例,从而促进协作。这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识,从而共同改进系统性能和可靠性。
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用于容量规划的历史分析:通过使用 BigQuery 插件,公司可以收集和存储对于容量规划至关重要的历史指标数据。分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。组织可以创建时间序列分析并识别模式,从而为他们的长期战略决策提供信息。
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