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,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
查看入门方法
输入和输出集成概述
此插件从 Google Cloud PubSub 摄取指标,从而实现实时数据处理并集成到监控设置中。
AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时间序列数据管理而设计。此插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了各种配置选项。
集成详情
Google Cloud PubSub
Google Cloud PubSub 输入插件旨在从 Google Cloud PubSub 摄取指标,Google Cloud PubSub 是一种消息服务,可促进不同系统之间的实时通信。它允许用户通过从 Google Cloud 项目中的指定订阅中拉取消息来创建和处理指标。此插件的关键功能之一是它能够作为服务输入运行,主动监听传入消息,而不仅仅是以设定的间隔轮询指标。通过各种配置选项,用户可以自定义消息摄取的行为,例如处理凭据、管理消息大小以及调整确认设置,以确保仅在成功处理后才确认消息。通过利用 Google PubSub 的优势,此插件与云原生架构无缝集成,使用户能够构建强大且可扩展的应用程序,这些应用程序可以实时对事件做出反应。
AWS Timestream
此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,Timestream 服务是一个针对物联网和运营应用程序优化的时间序列数据库。借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持灵活的身份验证、数据组织和保留管理配置。它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担角色和共享配置文件。用户可以定义指标在 Timestream 中的组织方式——是使用单表还是多表,以及控制磁存储和内存存储的保留期等方面。一个关键功能是它能够处理多度量记录,从而实现高效的数据摄取并有助于减少多次写入的开销。在错误处理方面,该插件包含用于解决数据写入期间与 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如用于节流的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。
配置
Google Cloud PubSub
[[inputs.cloud_pubsub]]
project = "my-project"
subscription = "my-subscription"
data_format = "influx"
# credentials_file = "path/to/my/creds.json"
# retry_delay_seconds = 5
# max_message_len = 1000000
# max_undelivered_messages = 1000
# max_extension = 0
# max_outstanding_messages = 0
# max_outstanding_bytes = 0
# max_receiver_go_routines = 0
# base64_data = false
# content_encoding = "identity"
# max_decompression_size = "500MB"
AWS Timestream
[[outputs.timestream]]
## Amazon Region
region = "us-east-1"
## Amazon Credentials
## Credentials are loaded in the following order:
## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
## 4) shared profile from 'profile'
## 5) environment variables
## 6) shared credentials file
## 7) EC2 Instance Profile
#access_key = ""
#secret_key = ""
#token = ""
#role_arn = ""
#web_identity_token_file = ""
#role_session_name = ""
#profile = ""
#shared_credential_file = ""
## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
## determined and this option should only be set if you wish to override the
## default.
## ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
# endpoint_url = ""
## Timestream database where the metrics will be inserted.
## The database must exist prior to starting Telegraf.
database_name = "yourDatabaseNameHere"
## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
## If the describe operation fails, the plugin will not start
## and therefore the Telegraf agent will not start.
describe_database_on_start = false
## Specifies how the data is organized in Timestream.
## Valid values are: single-table, multi-table.
## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
## The default is multi-table.
mapping_mode = "multi-table"
## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
create_table_if_not_exists = true
## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
## Check Timestream documentation for more details.
## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365
## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
## Check Timestream documentation for more details.
## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24
## Specifies how the data is written into Timestream.
## Valid values are: true, false
## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
## as a single row in a Timestream table.
## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
## The recommended setting is true.
## The default is false.
use_multi_measure_records = "false"
## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"
## Specifies the name of the table to write data into
## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
# single_table_name = ""
## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
## and the measurement name is transformed into the dimension value
## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
# single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"
## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
## Specifies the Timestream table tags.
## Check Timestream documentation for more details
# create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}
## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
## If not specified, defaulted to 1 go routines
max_write_go_routines = 25
## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
##
输入和输出集成示例
Google Cloud PubSub
-
物联网设备的实时分析:利用 Google Cloud PubSub 插件聚合分布在各个位置的物联网设备的指标。通过将设备数据流式传输到 Google PubSub 并使用此插件摄取指标,组织可以创建一个集中式仪表板,用于实时监控和警报。此设置可以立即深入了解设备性能,从而促进主动维护和运营效率。
-
动态日志处理和监控:通过 Google Cloud PubSub 将来自众多来源的日志摄取到 Telegraf 管道中,利用该插件解析和分析日志消息。这可以帮助团队快速识别日志中的异常或模式,并简化跨分布式系统的问题排查过程。通过整合日志数据,组织可以增强其可观察性和响应能力。
-
事件驱动的工作流集成:使用 Google Cloud PubSub 插件连接各种云函数或服务。每次有新消息推送到订阅时,都可以在云架构的其他部分触发操作,例如启动数据处理作业、通知,甚至更新报告。这种事件驱动的方法允许构建更具响应性的系统架构,该架构可以适应不断变化的业务需求。
AWS Timestream
-
物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,从而可以快速分析和可视化传感器数据。通过将设备读数组织成时间序列格式,用户可以跟踪趋势、识别异常并根据设备性能简化运营决策。
-
应用程序性能监控:将 Timestream 与应用程序监控工具结合使用,以随时间推移发送有关服务性能的指标。这种集成使工程师能够对应用程序性能进行历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间推移的使用模式优化资源分配。
-
自动化数据归档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期。此设置可以自动化归档策略,确保根据预定义的标准保留旧数据。这对于合规性和历史分析尤其有用,使企业能够以最少的人工干预来维护其数据生命周期。
-
多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。通过创建统一的性能指标数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,从而提高系统范围性能的可见性并促进跨应用程序故障排除。
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,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
查看入门方法