Docker 和 Loki 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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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

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强大的性能,无限的扩展

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,它都更有价值。 使用 InfluxDB,排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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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。

Loki 插件允许用户将日志发送到 Loki 以进行聚合和查询,从而利用 Loki 高效的存储能力。

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。 此插件利用官方 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。 凭借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的正确配置。

Loki

此 Loki 插件与 Grafana Loki 集成,Grafana Loki 是一个强大的日志聚合系统。 通过以与 Loki 兼容的格式发送日志,此插件可以高效地存储和查询日志。 每个日志条目都以键值格式结构化,其中键表示字段名称,值表示相应的日志信息。 按时间戳对日志进行排序可确保通过 Loki 查询时,日志流保持时间顺序。 此插件对密钥的支持使安全管理身份验证参数变得更加容易,而 HTTP 标头、gzip 编码和 TLS 配置的选项增强了日志传输的适应性和安全性,从而满足各种部署需求。

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

Loki

[[outputs.loki]]
  ## The domain of Loki
  domain = "https://loki.domain.tld"

  ## Endpoint to write api
  # endpoint = "/loki/api/v1/push"

  ## Connection timeout, defaults to "5s" if not set.
  # timeout = "5s"

  ## Basic auth credential
  # username = "loki"
  # password = "pass"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Scope-OrgID" = "1"}

  ## If the request must be gzip encoded
  # gzip_request = false

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"

  ## Sanitize Tag Names
  ## If true, all tag names will have invalid characters replaced with
  ## underscores that do not match the regex: ^[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*.
  # sanitize_label_names = false

  ## Metric Name Label
  ## Label to use for the metric name to when sending metrics. If set to an
  ## empty string, this will not add the label. This is NOT suggested as there
  ## is no way to differentiate between multiple metrics.
  # metric_name_label = "__name"

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 输入插件来跟踪 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: 利用此插件收集由 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,从而深入了解 Kubernetes 集群中运行的微服务的整体运行状况。

  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,从而指导基于实际使用趋势的向上或向下扩展决策。

  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或服务中断异常激增。 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。

Loki

  1. 微服务的集中式日志记录: 利用 Loki 插件收集 Kubernetes 集群中运行的多个微服务的日志。 通过将日志定向到集中的 Loki 实例,开发人员可以在一个位置监控、搜索和分析来自所有服务的日志,从而更轻松地进行故障排除和性能监控。 这种设置简化了操作,并支持对分布式应用程序中问题的快速响应。

  2. 实时日志异常检测: 将 Loki 与监控工具结合使用,实时分析日志输出中可能表明系统错误或安全威胁的异常模式。 在日志流上实施异常检测使团队能够主动识别和响应事件,从而提高系统可靠性并增强安全态势。

  3. 通过 Gzip 压缩增强日志处理: 配置 Loki 插件以利用 gzip 压缩进行日志传输。 这种方法可以减少带宽使用并提高传输速度,这在网络带宽可能受到限制的环境中尤其有利。 它对于每个字节都很重要且性能至关重要的大容量日志记录应用程序尤其有用。

  4. 通过自定义标头实现多租户支持: 利用添加自定义 HTTP 标头的功能来隔离多租户应用程序环境中不同租户的日志。 通过使用 Loki 插件为每个租户发送不同的标头,运营商可以确保正确的日志管理并符合数据隔离要求,使其成为 SaaS 应用程序的通用解决方案。

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强大的性能,无限的扩展

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,它都更有价值。 使用 InfluxDB,排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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