Docker 和 OpenTSDB 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了获得查询和压缩优化、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+

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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序数据时,它都更有价值。InfluxDB 是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。

OpenTSDB 插件促进了 Telegraf 与 OpenTSDB 的集成,允许用户无缝地将时序指标推送到 OpenTSDB 后端。

集成详情

Docker

Telegraf 的 Docker 输入插件从 Docker Engine API 收集有价值的指标,提供对正在运行的容器的洞察。此插件利用官方 Docker 客户端与 Engine API 接口,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。

OpenTSDB

OpenTSDB 插件旨在通过 telnet 或 HTTP 模式将指标发送到 OpenTSDB 实例。随着 OpenTSDB 2.0 的推出,发送指标的推荐方法是通过 HTTP API,它允许通过配置 ‘http_batch_size’ 来批量处理指标。该插件支持多种配置选项,包括指标前缀、服务器主机和端口规范、反向代理的 URI 路径自定义以及用于诊断与 OpenTSDB 通信问题的调试选项。此插件在生成时序数据并需要高效存储在可扩展时序数据库(如 OpenTSDB)中的场景中特别有用,使其适用于广泛的监控和分析应用程序。

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

OpenTSDB

[[outputs.opentsdb]]
  ## prefix for metrics keys
  prefix = "my.specific.prefix."

  ## DNS name of the OpenTSDB server
  ## Using "opentsdb.example.com" or "tcp://opentsdb.example.com" will use the
  ## telnet API. "http://opentsdb.example.com" will use the Http API.
  host = "opentsdb.example.com"

  ## Port of the OpenTSDB server
  port = 4242

  ## Number of data points to send to OpenTSDB in Http requests.
  ## Not used with telnet API.
  http_batch_size = 50

  ## URI Path for Http requests to OpenTSDB.
  ## Used in cases where OpenTSDB is located behind a reverse proxy.
  http_path = "/api/put"

  ## Debug true - Prints OpenTSDB communication
  debug = false

  ## Separator separates measurement name from field
  separator = "_"

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。

  2. 与 Kubernetes 集成:利用此插件从 Kubernetes 编排的 Docker 容器中收集指标。通过过滤掉不必要的 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,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的异常峰值。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。

OpenTSDB

  1. 实时基础设施监控:利用 OpenTSDB 插件收集和存储来自各种基础设施组件的指标。通过配置插件将指标推送到 OpenTSDB,组织可以集中查看其基础设施的健康状况和长期性能。

  2. 自定义应用程序指标跟踪:将 OpenTSDB 插件集成到自定义应用程序中,以跟踪关键性能指标 (KPI),例如响应时间、错误率和用户交互。此设置允许开发人员和产品团队可视化应用程序性能趋势并做出数据驱动的决策。

  3. 自动异常检测:结合机器学习算法利用该插件自动检测发送到 OpenTSDB 的时序数据中的异常。通过持续监控传入的指标,系统可以训练模型,在潜在问题影响应用程序性能之前向用户发出警报。

  4. 历史数据分析:使用 OpenTSDB 插件存储和分析历史性能数据,以进行容量规划和趋势分析。这提供了对系统长期行为的宝贵见解,帮助团队了解使用模式并为未来增长做好准备。

反馈

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

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