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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序数据时,它都更有价值。 借助 InfluxDB,这是 #1 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。
Sumo Logic 插件旨在促进从 Telegraf 向 Sumo Logic 的 HTTP 源发送指标。 通过利用此插件,用户可以在 Sumo Logic 平台上分析其指标数据,利用各种输出数据格式。
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,它通过侦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。
Sumo Logic
此插件有助于将指标传输到 Sumo Logic 的 HTTP 源,采用指定的 HTTP 消息数据格式。 Telegraf(版本必须为 1.16.0 或更高版本)可以发送以多种格式编码的指标,包括 graphite
、carbon2
和 prometheus
。 这些格式对应于 Sumo Logic 识别的不同内容类型,确保正确解释指标以进行分析。 与 Sumo Logic 集成使用户能够利用全面的分析平台,从而从其指标数据中获得丰富的可视化效果和见解。 该插件提供配置选项,例如设置 HTTP 指标源的 URL、选择数据格式以及指定超时和请求大小等其他参数,这些参数增强了数据监控工作流程的灵活性和控制力。
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"
Sumo Logic
[[outputs.sumologic]]
## Unique URL generated for your HTTP Metrics Source.
## This is the address to send metrics to.
# url = "https://events.sumologic.net/receiver/v1/http/"
## Data format to be used for sending metrics.
## This will set the "Content-Type" header accordingly.
## Currently supported formats:
## * graphite - for Content-Type of application/vnd.sumologic.graphite
## * carbon2 - for Content-Type of application/vnd.sumologic.carbon2
## * prometheus - for Content-Type of application/vnd.sumologic.prometheus
##
## More information can be found at:
## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#content-type-headers-for-metrics
##
## NOTE:
## When unset, telegraf will by default use the influx serializer which is currently unsupported
## in HTTP Source.
data_format = "carbon2"
## Timeout used for HTTP request
# timeout = "5s"
## Max HTTP request body size in bytes before compression (if applied).
## By default 1MB is recommended.
## NOTE:
## Bear in mind that in some serializer a metric even though serialized to multiple
## lines cannot be split any further so setting this very low might not work
## as expected.
# max_request_body_size = 1000000
## Additional, Sumo specific options.
## Full list can be found here:
## https://help.sumologic.com/03Send-Data/Sources/02Sources-for-Hosted-Collectors/HTTP-Source/Upload-Metrics-to-an-HTTP-Source#supported-http-headers
## Desired source name.
## Useful if you want to override the source name configured for the source.
# source_name = ""
## Desired host name.
## Useful if you want to override the source host configured for the source.
# source_host = ""
## Desired source category.
## Useful if you want to override the source category configured for the source.
# source_category = ""
## Comma-separated key=value list of dimensions to apply to every metric.
## Custom dimensions will allow you to query your metrics at a more granular level.
# dimensions = ""
</code></pre>
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使用日志,并以可视化方式呈现它们,从而使运营团队能够快速识别趋势并对发生的异常做出反应。
-
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执行警报流程,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,其中由 Kinesis 插件使用的流指标可用于动态调整资源。 例如,如果处理的记录数量激增,则可以触发相应的扩展操作来处理增加的负载,从而确保最佳资源分配和性能。
-
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。
Sumo Logic
-
实时系统监控仪表板:利用 Sumo Logic 插件将服务器的性能指标持续馈送到 Sumo Logic 仪表板中。 此设置使技术团队能够实时可视化系统健康状况和负载,从而通过详细的图表和指标更快地识别任何性能瓶颈或系统故障。
-
自动化警报系统:配置插件以发送在 Sumo Logic 中触发警报的指标,以指示特定阈值,例如 CPU 使用率或内存消耗。 通过设置自动化警报,团队可以在问题升级为严重故障之前主动解决问题,从而显着缩短响应时间并提高整体系统可靠性。
-
跨系统指标聚合:跨不同环境(开发、测试、生产)集成多个 Telegraf 实例,并使用此插件将所有指标汇集到中央 Sumo Logic 实例。 这种聚合实现了跨环境的全面分析,从而在整个软件开发生命周期中促进更好的监控和更明智的决策。
-
具有维度跟踪的自定义指标:使用 Sumo Logic 插件发送自定义指标,其中包括标识基础设施各个方面的维度(例如,环境、服务类型)。 这种精细的跟踪允许进行更具针对性的分析,使您的团队能够剖析跨不同应用程序层或业务功能的性能。
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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序数据时,它都更有价值。 借助 InfluxDB,这是 #1 的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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