Kinesis 和 Splunk 集成

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

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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序数据时,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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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。

此输出插件有助于将 Telegraf 收集的指标直接流式传输到 Splunk,通过 HTTP Event Collector,从而轻松与 Splunk 强大的分析平台集成。

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 来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。

Splunk

使用 Telegraf 可以轻松地从许多不同的来源收集和聚合指标,并将它们发送到 Splunk。通过将 HTTP 输出插件与专门的 Splunk 指标序列化器结合使用,此配置可确保将数据高效地摄取到 Splunk 的指标索引中。HEC 是 Splunk 提供的一种高级机制,旨在通过 HTTP 或 HTTPS 可靠地大规模收集数据,为安全性、监控和分析工作负载提供关键功能。Telegraf 与 Splunk HEC 的集成通过利用标准 HTTP 协议、内置身份验证和结构化数据序列化来简化操作,优化指标摄取并实现即时可操作的见解。

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"

Splunk

[[outputs.http]]
  ## Splunk HTTP Event Collector endpoint
  url = "https://splunk.example.com:8088/services/collector"

  ## HTTP method to use
  method = "POST"

  ## Splunk authentication token
  headers = {"Authorization" = "Splunk YOUR_SPLUNK_HEC_TOKEN"}

  ## Serializer for formatting metrics specifically for Splunk
  data_format = "splunkmetric"

  ## Optional parameters
  # timeout = "5s"
  # insecure_skip_verify = false
  # tls_ca = "/path/to/ca.pem"
  # tls_cert = "/path/to/cert.pem"
  # tls_key = "/path/to/key.pem"

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,使团队能够最大限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。

Splunk

  1. 实时安全分析:利用此插件将来自各种应用程序的安全相关指标实时流式传输到 Splunk。组织可以通过关联跨系统的数据流来立即检测威胁,从而大大缩短检测和响应时间。

  2. 多云基础设施监控:集成 Telegraf 以将来自多云环境的指标直接整合到 Splunk 中,从而实现全面的可见性和运营情报。这种统一的监控使团队能够快速检测性能问题并简化云资源管理。

  3. 动态容量规划:部署插件以将来自容器编排平台(如 Kubernetes)的资源指标持续推送到 Splunk 中。利用 Splunk 的分析功能,团队可以自动化预测性扩展和资源分配,避免资源瓶颈并最大限度地降低成本。

  4. 自动化事件响应工作流程:将此插件与 Splunk 的警报系统结合使用,以创建自动化事件响应工作流程。Telegraf 收集的指标触发实时警报和自动化修复脚本,从而确保快速解决问题并保持高系统可用性。

反馈

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