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输入和输出集成概述
Google Cloud Storage 插件从指定的 Google Cloud Storage 存储桶收集指标,从而深入了解存储使用情况和性能。
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。此插件提供了多种配置选项,用于身份验证、数据组织和保留设置。
集成详情
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage Telegraf 插件支持从指定的 Google Cloud Storage 存储桶收集指标。随着组织越来越依赖云存储解决方案进行数据管理,监控这些资源的性能和利用率的能力变得至关重要。此插件对于跟踪存储的使用方式、了解数据模式以及确保运营效率特别有用。通过与 Google Cloud Storage API 集成,它允许用户从其云环境收集见解,并将指标直接馈送到监控系统以进行进一步分析。该插件支持各种配置选项,使用户可以根据其特定需求自定义数据收集过程。
AWS Timestream
此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,这是一种针对 IoT 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,并支持灵活的配置,用于身份验证、数据组织和保留管理。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——是使用单个表还是多个表,以及对磁存储和内存存储的保留期等方面的控制。一个关键特性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,该插件包括用于解决与数据写入期间 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 Storage
[[inputs.google_cloud_storage]]
bucket = "my-bucket"
# key_prefix = "my-bucket"
offset_key = "offset_key"
objects_per_iteration = 10
data_format = "influx"
# credentials_file = "path/to/my/creds.json"
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 Storage
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自动化备份监控:利用 Google Cloud Storage 插件定期监控存储在 Cloud Storage 存储桶中的备份文件的状态。通过配置插件以跟踪文件指标,组织可以自动发出警报,如果备份大小偏离预期模式,从而确保数据保护流程正常运行,并及时处理任何异常。
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成本优化洞察:将此插件集成到成本管理工具中,以分析 Cloud Storage 的使用模式。通过收集文件大小和访问频率的指标,团队可以优化其存储解决方案,并就数据保留策略做出明智的决策,从而可能降低不必要的存储成本并提高资源分配效率。
-
合规性和审计:使用插件生成有助于验证存储在 Google Cloud Storage 中的数据是否符合合规性的指标。通过提供对数据访问和存储使用情况的详细见解,组织可以确保遵守法规要求,从而有助于审计并符合数据治理的最佳实践。
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性能基准测试:部署插件以基准测试 Google Cloud Storage 中数据检索和存储操作的性能。通过随时间推移分析指标,团队可以识别性能瓶颈或效率低下问题,从而优化依赖云存储服务的应用程序和基础设施。
AWS Timestream
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IoT 数据指标:使用 Timestream 插件将来自 IoT 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。
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应用程序性能监控:利用 Timestream 和应用程序监控工具一起发送有关服务性能随时间变化的指标。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,并根据随时间推移查看的使用模式优化资源分配。
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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特别有用,使企业能够以最少的人工干预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。通过创建性能指标的统一数据库,组织可以获得跨各种服务的整体见解,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。
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