Kinesis 和 Redis 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。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Kinesis 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

2,800+

贡献者

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。使用 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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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。

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

Kinesis

Kinesis Telegraf 插件旨在从 Amazon Kinesis 数据流中读取数据,使 用戶能够实时收集指标。作为一种服务输入插件,它的运行方式是侦听传入数据,而不是定期轮询。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。它支持跟踪未送达的消息以防止数据丢失,用户可以利用 DynamoDB 维护上次处理记录的检查点。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。

Redis

Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个用于时间序列数据的专用 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,用户可以利用增强的功能来管理时间序列数据,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 Redis 数据库所需的灵活性,包括支持身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置。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

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"

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

Kinesis

  1. 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使用日志,并以可视方式呈现它们,从而使运营团队能够快速识别趋势并对出现的异常做出反应。

  2. 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。该插件可以创建有助于检测系统中问题的指标,通过第三方集成自动化警报流程,使团队能够最大程度地减少停机时间并提高可靠性。

  3. 基于流指标的动态扩展:实施一种解决方案,其中 Kinesis 插件使用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,则可以触发相应的扩展操作以处理增加的负载,从而确保最佳的资源分配和性能。

  4. 使用检查点到 S3 的数据管道: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。

Redis

  1. 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。高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资源管理。

  2. 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的金融数据。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随时间推移的价格变化,从而为他们提供从可靠的时间序列分析中获得的可操作的见解。

  3. 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。

  4. 能源消耗跟踪:利用此插件来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性实践。

反馈

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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,它都会变得更有价值。使用 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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