Docker 和 Graphite 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。

info

这不是大规模实时查询的推荐配置。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Docker 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
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。使用 InfluxDB,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

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。

Graphite 插件使用户能够通过 TCP 将 Telegraf 收集的指标发送到 Graphite 中。这种集成允许使用 Graphite 的强大功能有效地存储和可视化时间序列数据。

集成详情

Docker

Telegraf 的 Docker 输入插件从 Docker Engine API 收集有价值的指标,从而深入了解正在运行的容器。 此插件使用官方 Docker 客户端与 Engine API 交互,允许用户监控各种容器状态、资源分配和性能指标。 通过按名称和状态过滤容器的选项,以及可自定义的标签,此插件支持在各种环境中灵活地监控容器化应用程序,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 守护进程的权限来解决安全问题,并强调在容器化环境中部署时的正确配置。

Graphite

此插件通过原始 TCP 将指标写入 Graphite,从而将 Telegraf 收集的指标无缝集成到 Graphite 生态系统中。 使用此插件,用户可以配置多个 TCP 端点以进行负载均衡,从而确保指标传输的高可用性和可靠性。 自定义带有前缀的指标命名以及利用各种模板选项的能力增强了数据在 Graphite 中表示方式的灵活性。 此外,对 Graphite 标签的支持以及对指标名称进行严格清理的选项允许进行强大的数据管理,以满足用户的各种需求。 对于希望利用 Graphite 强大的指标存储和可视化功能,同时保持对数据表示的控制的组织来说,此功能至关重要。

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

Graphite

# Configuration for Graphite server to send metrics to
[[outputs.graphite]]
  ## TCP endpoint for your graphite instance.
  ## If multiple endpoints are configured, the output will be load balanced.
  ## Only one of the endpoints will be written to with each iteration.
  servers = ["localhost:2003"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## Prefix metrics name
  prefix = ""

  ## Graphite output template
  ## see https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_OUTPUT.md
  template = "host.tags.measurement.field"

  ## Strict sanitization regex
  ## This is the default sanitization regex that is used on data passed to the
  ## graphite serializer. Users can add additional characters here if required.
  ## Be aware that the characters, '/' '@' '*' are always replaced with '_',
  ## '..' is replaced with '.', and '\' is removed even if added to the
  ## following regex.
  # graphite_strict_sanitize_regex = '[^a-zA-Z0-9-:._=\p{L}]'

  ## Enable Graphite tags support
  # graphite_tag_support = false

  ## Applied sanitization mode when graphite tag support is enabled.
  ## * strict - uses the regex specified above
  ## * compatible - allows for greater number of characters
  # graphite_tag_sanitize_mode = "strict"

  ## Character for separating metric name and field for Graphite tags
  # graphite_separator = "."

  ## Graphite templates patterns
  ## 1. Template for cpu
  ## 2. Template for disk*
  ## 3. Default template
  # templates = [
  #  "cpu tags.measurement.host.field",
  #  "disk* measurement.field",
  #  "host.measurement.tags.field"
  #]

  ## timeout in seconds for the write connection to graphite
  # timeout = "2s"

  ## 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

输入和输出集成示例

Docker

  1. 监控容器化应用程序的性能:使用 Docker 输入插件,以便跟踪 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。

  2. 与 Kubernetes 集成:利用此插件收集 Kubernetes 编排的 Docker 容器的指标。 通过滤除不必要的 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,以深入了解 Kubernetes 集群中运行的微服务的整体健康状况。

  3. 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。

  4. 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。

Graphite

  1. 动态指标可视化:Graphite 插件可用于将来自各种来源(例如应用程序性能数据或服务器健康指标)的实时指标馈送到 Graphite 中。 这种动态集成使团队能够创建交互式仪表板,以可视化关键绩效指标、跟踪随时间变化的趋势,并做出数据驱动的决策以提高系统性能。

  2. 负载均衡的指标收集:通过在插件中配置多个 TCP 端点,组织可以实现指标传输的负载均衡。 这种用例确保指标交付既具有弹性又高效,从而降低了高流量期间数据丢失的风险,并保持了向 Graphite 的可靠信息流。

  3. 自定义指标标记:借助对 Graphite 标签的支持,用户可以利用 Graphite 插件来增强其指标的粒度。 使用相关信息(例如应用程序环境或服务类型)标记指标,可以进行更精细的查询和分析,从而使团队能够深入研究特定感兴趣的领域,以获得更好的运营见解。

  4. 增强的数据清理:利用插件的严格清理选项,用户可以确保其指标名称符合 Graphite 的要求。 这种主动措施消除了指标名称中无效字符引起的潜在问题,从而实现了更清洁的数据管理和更准确的可视化。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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,第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许基于这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供使用 DynamoDB 进行检查点功能的特性,以实现可靠的消息处理。

查看集成