HAProxy 和 AWS Timestream 集成

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

info

对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。 为了实现查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 HAproxy 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+

贡献者

目录

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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,#1 时序平台,可使用 Telegraf 进行扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概述

此插件收集并报告来自 HAProxy(一种流行的开源负载均衡器和代理服务器)的统计信息,以帮助监控和优化其性能。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时序数据管理而设计。 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。

集成详细信息

HAProxy

Telegraf 的 HAProxy 插件使用户能够通过其统计套接字或 HTTP 统计页面直接从 HAProxy 服务器收集统计信息。 HAProxy 是一种广泛使用的软件负载均衡器和代理服务器,为 TCP 和 HTTP 应用程序提供高可用性和性能。 通过与 HAProxy 集成,此插件允许用户实时监控和分析各种性能指标,例如活动服务器计数、请求率、响应代码和会话状态,从而促进更好的决策和对网络资源的积极管理。 主要功能包括支持基于 HTTP 和套接字的指标收集、与基本身份验证的兼容性以实现安全访问,以及指标字段命名的可配置选项,从而允许根据用户偏好进行定制。

AWS Timestream

此插件旨在有效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,这是一种针对物联网和运营应用程序优化的时序数据库。 借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持身份验证、数据组织和保留管理的灵活配置。 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——是使用单个表还是多个表,以及控制方面,例如磁存储和内存存储的保留期。 一个关键功能是它能够处理多指标记录,从而实现高效的数据摄取并帮助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的 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如用于限制的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。

配置

HAProxy

[[inputs.haproxy]]
  ## List of stats endpoints. Metrics can be collected from both http and socket
  ## endpoints. Examples of valid endpoints:
  ##   - http://myhaproxy.com:1936/haproxy?stats
  ##   - https://myhaproxy.com:8000/stats
  ##   - socket:/run/haproxy/admin.sock
  ##   - /run/haproxy/*.sock
  ##   - tcp://127.0.0.1:1936
  ##
  ## Server addresses not starting with 'http://', 'https://', 'tcp://' will be
  ## treated as possible sockets. When specifying local socket, glob patterns are
  ## supported.
  servers = ["http://myhaproxy.com:1936/haproxy?stats"]

  ## By default, some of the fields are renamed from what haproxy calls them.
  ## Setting this option to true results in the plugin keeping the original
  ## field names.
  # keep_field_names = false

  ## 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

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

HAProxy

  1. 动态负载调整:利用 HAProxy 插件实时监控流量模式,从而实现负载均衡算法的自动调整。 通过持续收集服务器负载和请求率的指标,系统管理员可以动态分配资源,确保没有单个服务器成为瓶颈,从而提高整体应用程序性能和可用性。

  2. 历史性能分析:将此插件与时序数据库集成,以随时间推移收集 HAProxy 指标,从而使您能够分析历史性能和流量趋势。 这可以促进预测性分析和容量规划,使企业深入了解流量高峰时段,并帮助识别未来潜在的资源需求。

  3. 异常警报:实施警报工作流程,以便在 HAProxy 指标中检测到异常模式时触发,例如错误率突然飙升或请求处理能力下降。 通过利用此插件,运营团队可以及时收到通知,从而实现快速干预并最大限度地减少潜在停机对最终用户的影响。

AWS Timestream

  1. 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序格式,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。

  2. 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执行应用程序性能的历史分析,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。

  3. 自动数据归档: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较旧的数据。 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来维护其数据生命周期。

  4. 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,提高对系统范围性能的可见性并促进跨应用程序故障排除。

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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,#1 时序平台,可使用 Telegraf 进行扩展。

查看入门方法

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