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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,它都更有价值。InfluxDB 是排名第一的、旨在与 Telegraf 协同扩展的时间序列平台。
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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深入了解,同时允许自定义配置以减少序列基数。
Redis 插件使用户能够将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Redis。此集成非常适合需要强大的时间序列数据存储和分析的应用程序。
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。
Redis
Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个专门用于时间序列数据的 Redis 数据库模块。此插件促进了 Telegraf 与 RedisTimeSeries 的集成,从而可以高效地存储和检索带时间戳的数据。借助 RedisTimeSeries,用户可以利用管理时间序列数据的增强功能,包括聚合视图和范围查询。该插件提供了各种配置选项,以实现安全连接到您的 Redis 数据库所需的灵活性,包括对身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置的支持。底层技术利用了 Redis 的效率和可扩展性,使其成为高容量指标环境的绝佳选择,在这些环境中,实时处理至关重要。
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",
]
Redis
[[outputs.redistimeseries]]
## The address of the RedisTimeSeries server.
address = "127.0.0.1:6379"
## Redis ACL credentials
# username = ""
# password = ""
# database = 0
## Timeout for operations such as ping or sending metrics
# timeout = "10s"
## Enable attempt to convert string fields to numeric values
## If "false" or in case the string value cannot be converted the string
## field will be dropped.
# convert_string_fields = true
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
输入和输出集成示例
Fluentd
- 基本配置:设置 Fluentd Input Plugin 以从您的 Fluentd 实例的监控端点收集指标,确保您能够跟踪性能和使用统计信息。
- 排除插件:使用
exclude
选项忽略对您的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。 - 自定义插件 ID:在您的 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。
Redis
-
监控物联网传感器数据:利用 Redis Telegraf 插件实时收集和存储来自物联网传感器的数据。通过将插件连接到 RedisTimeSeries 数据库,用户可以分析温度、湿度或其他环境因素的趋势。有效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护并帮助进行资源管理。
-
金融市场数据聚合:使用此插件跟踪和存储来自各种来源的时间敏感型金融数据。通过将指标发送到 Redis,金融机构可以聚合和分析市场趋势或价格随时间的变化,从而为他们提供从可靠的时间序列分析中得出的可操作见解。
-
应用程序性能监控 (APM):实施 Redis 插件以收集应用程序性能指标,例如响应时间和 CPU 使用率。用户可以使用 RedisTimeSeries 可视化其应用程序随时间的性能,从而使他们能够快速识别瓶颈并优化资源分配。
-
能源消耗跟踪:利用此插件监控建筑物随时间的能源使用情况。通过与智能电表集成并将数据发送到 RedisTimeSeries,市政当局或企业可以分析能源消耗模式,从而帮助实施节能措施和可持续发展实践。
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