Fluentd 和 Datadog 集成

输入和输出集成概述

Fluentd Input Plugin 从 Fluentd 的 in_monitor 插件端点收集指标。它提供对各种插件指标的洞察，同时允许自定义配置以减少序列基数。

Datadog Telegraf Plugin 能够将指标提交到 Datadog Metrics API，通过可靠的指标摄取过程促进高效的监控和数据分析。

集成详情

Fluentd

此插件从 in_monitor 插件提供的 Fluentd 插件端点收集指标。它从 /api/plugin.json 资源读取数据，并允许根据插件类型排除特定插件。

Datadog

此插件写入 Datadog Metrics API，使用户能够发送指标以进行监控和性能分析。通过使用 Datadog API 密钥，用户可以将插件配置为与 Datadog 的 v1 API 建立连接。该插件支持各种配置选项，包括连接超时、HTTP 代理设置和数据压缩方法，确保适应不同的部署环境。将计数指标转换为速率的能力增强了 Telegraf 与 Datadog 代理的集成，这对于依赖实时性能指标的应用程序尤其有利。

配置

Fluentd

[[inputs.fluentd]]
  ## This plugin reads information exposed by fluentd (using /api/plugins.json endpoint).
  ##
  ## Endpoint:
  ## - only one URI is allowed
  ## - https is not supported
  endpoint = "http://localhost:24220/api/plugins.json"

  ## Define which plugins have to be excluded (based on "type" field - e.g. monitor_agent)
  exclude = [
    "monitor_agent",
    "dummy",
  ]

Datadog

[[outputs.datadog]]
  ## Datadog API key
  apikey = "my-secret-key"

  ## Connection timeout.
  # timeout = "5s"

  ## Write URL override; useful for debugging.
  ## This plugin only supports the v1 API currently due to the authentication
  ## method used.
  # url = "https://app.datadoghq.com/api/v1/series"

  ## Set http_proxy
  # use_system_proxy = false
  # http_proxy_url = "http://localhost:8888"

  ## Override the default (none) compression used to send data.
  ## Supports: "zlib", "none"
  # compression = "none"

  ## When non-zero, converts count metrics submitted by inputs.statsd
  ## into rate, while dividing the metric value by this number.
  ## Note that in order for metrics to be submitted simultaenously alongside
  ## a Datadog agent, rate_interval has to match the interval used by the
  ## agent - which defaults to 10s
  # rate_interval = 0s

输入和输出集成示例

Fluentd

1. 基本配置：设置 Fluentd Input Plugin 以从 Fluentd 实例的监控端点收集指标，确保您能够跟踪性能和使用情况统计信息。
2. 排除插件：使用 exclude 选项忽略监控需求不必要的特定插件的指标，从而简化数据收集并专注于重要事项。
3. 自定义插件 ID：在 Fluentd 配置中实现 @id 参数以保持一致的 plugin_id，这有助于避免频繁重启期间出现高序列基数的问题。

Datadog

1. 实时基础设施监控：使用 Datadog 插件实时监控服务器指标，方法是将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog。此集成允许 IT 团队在集中式仪表板中可视化和分析系统性能指标，从而能够主动响应任何新出现的问题，例如资源瓶颈或服务器过载。

2. 应用程序性能跟踪：利用此插件将特定于应用程序的指标（例如请求计数和错误率）提交到 Datadog。通过与应用程序监控工具集成，团队可以将基础设施指标与应用程序性能相关联，从而提供洞察力，使他们能够优化代码性能并改善用户体验。

3. 指标中的异常检测：配置 Datadog 插件以发送指标，这些指标可以根据 Datadog 的机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知。这种主动监控有助于团队在客户受到影响之前快速响应潜在的中断或性能下降。

4. 与云服务集成：通过使用 Datadog 插件发送来自云资源的指标，IT 团队可以了解云应用程序的性能。监控延迟和错误率等指标有助于确保满足服务级别协议 (SLA)，并有助于优化跨云环境的资源分配。

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