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输入和输出集成概述
Kinesis 插件使您能够从 Kinesis 数据流中读取数据,支持各种数据格式和配置。
此插件使 Telegraf 能够使用 Prometheus remote write 协议将指标发送到 Cortex,从而实现无缝摄取到 Cortex 的可扩展、多租户时序存储中。
集成详情
Kinesis
Kinesis Telegraf 插件旨在从 Amazon Kinesis 数据流中读取数据,使用户能够实时收集指标。作为服务输入插件,它通过监听传入数据而不是定期轮询来运行。配置指定了各种选项,包括 AWS 区域、流名称、身份验证凭据和数据格式。它支持跟踪未传递的消息以防止数据丢失,用户可以利用 DynamoDB 来维护最后处理记录的检查点。此插件对于需要可靠且可扩展的流处理以及其他监控需求的应用程序特别有用。
Cortex
借助 Telegraf 的 HTTP 输出插件和 `prometheusremotewrite` 数据格式,您可以将指标直接发送到 Cortex,Cortex 是 Prometheus 的横向可扩展的长期存储后端。Cortex 支持多租户,并接受使用 Prometheus protobuf 格式的 remote write 请求。通过使用 Telegraf 作为收集代理和 Remote Write 作为传输机制,组织可以将可观测性扩展到 Prometheus 本身不支持的来源(例如 Windows 主机、支持 SNMP 的设备或自定义应用程序指标),同时利用 Cortex 的高可用性和长期保留能力。
配置
Kinesis
# Configuration for the AWS Kinesis input.
[[inputs.kinesis_consumer]]
## Amazon REGION of kinesis endpoint.
region = "ap-southeast-2"
## 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 = ""
## Kinesis StreamName must exist prior to starting telegraf.
streamname = "StreamName"
## Shard iterator type (only 'TRIM_HORIZON' and 'LATEST' currently supported)
# shard_iterator_type = "TRIM_HORIZON"
## Max undelivered messages
## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
## broker that have not been written by an output.
##
## This value needs to be picked with awareness of the agent's
## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
## can result in a constant stream of data batches to the output. While
## setting it too low may never flush the broker's messages.
# max_undelivered_messages = 1000
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
data_format = "influx"
##
## The content encoding of the data from kinesis
## If you are processing a cloudwatch logs kinesis stream then set this to "gzip"
## as AWS compresses cloudwatch log data before it is sent to kinesis (aws
## also base64 encodes the zip byte data before pushing to the stream. The base64 decoding
## is done automatically by the golang sdk, as data is read from kinesis)
##
# content_encoding = "identity"
## Optional
## Configuration for a dynamodb checkpoint
[inputs.kinesis_consumer.checkpoint_dynamodb]
## unique name for this consumer
app_name = "default"
table_name = "default"
Cortex
[[outputs.http]]
## Cortex Remote Write endpoint
url = "http://cortex.example.com/api/v1/push"
## Use POST to send data
method = "POST"
## Send metrics using Prometheus remote write format
data_format = "prometheusremotewrite"
## Optional HTTP headers for authentication
# [outputs.http.headers]
# X-Scope-OrgID = "your-tenant-id"
# Authorization = "Bearer YOUR_API_TOKEN"
## Optional TLS configuration
# tls_ca = "/path/to/ca.pem"
# tls_cert = "/path/to/cert.pem"
# tls_key = "/path/to/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
## Request timeout
timeout = "10s"
输入和输出集成示例
Kinesis
-
使用 Kinesis 进行实时数据处理:此用例涉及将 Kinesis 插件与监控仪表板集成,以实时分析传入的数据指标。例如,应用程序可以从多个服务消费日志并以可视化方式呈现,使运营团队能够快速识别趋势并在异常发生时做出反应。
-
无服务器日志聚合:在无服务器架构中使用此插件,其中 Kinesis 流聚合来自各种微服务的日志。该插件可以创建指标,帮助检测系统中的问题,通过第三方集成自动化警报流程,使团队能够最大限度地减少停机时间并提高可靠性。
-
基于流指标的动态扩展:实施一种解决方案,其中 Kinesis 插件消费的流指标可用于动态调整资源。例如,如果处理的记录数激增,则可以触发相应的向上扩展操作以处理增加的负载,从而确保最佳资源分配和性能。
-
具有检查点的数据管道到 S3:创建一个强大的数据管道,其中 Kinesis 流数据通过 Telegraf Kinesis 插件处理,检查点存储在 DynamoDB 中。这种方法可以确保数据一致性和可靠性,因为它管理已处理数据的状态,从而实现与下游数据湖或存储解决方案的无缝集成。
Cortex
-
统一的多租户监控:使用 Telegraf 从不同团队或环境中收集指标,并使用单独的 X-Scope-OrgID 标头将其推送到 Cortex。这实现了每个租户的隔离数据摄取和查询,非常适合托管服务和平台团队。
-
将 Prometheus 覆盖范围扩展到边缘设备:在边缘或 IoT 设备上部署 Telegraf 以收集系统指标,并将它们发送到中央 Cortex 集群。这种方法即使对于没有本地 Prometheus 抓取器的环境也能确保一致的可观测性。
-
具有联邦租户的全局服务可观测性:通过配置 Telegraf 代理将数据推送到区域 Cortex 集群(每个集群都标记有租户标识符)来聚合来自全局基础设施的指标。Cortex 处理跨区域的重复数据删除和集中访问。
-
自定义应用遥测管道:通过 Telegraf 的 `exec` 或 `http` 输入插件收集特定于应用的遥测数据,并将其转发到 Cortex。这使 DevOps 团队能够以可扩展、查询高效的格式监控特定于应用的 KPI,同时保持指标按租户或服务进行逻辑分组。
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