目录
输入和输出集成概述
此插件通过与 Kubelet API 通信,捕获 Kubernetes Pod 和容器的指标。
此输出插件有助于将 Telegraf 收集的指标通过 HTTP Event Collector 直接流式传输到 Splunk 中,从而轻松与 Splunk 强大的分析平台集成。
集成详情
Kubernetes
Kubernetes 输入插件与 Kubelet API 接口,以收集在单个主机上运行的 Pod 和容器的指标,理想情况下,作为 Kubernetes 安装中的 daemonset 的一部分。通过在集群中的每个节点上运行,它从本地运行的 kubelet 收集指标,确保数据反映环境的实时状态。作为一个快速发展的项目,Kubernetes 经常更新,此插件遵循主要云提供商支持的版本,在有限的时间跨度内保持跨多个版本的兼容性。需要特别注意的是潜在的高序列基数,这可能会给数据库带来负担;因此,建议用户实施过滤技术和保留策略来有效管理此负载。配置选项提供了插件行为的灵活定制,以便无缝集成到不同的设置中,从而增强其在监控 Kubernetes 环境中的实用性。
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。此配置利用 HTTP 输出插件和专门的 Splunk 指标序列化器,确保高效地将数据摄取到 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、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
Kubernetes
[[inputs.kubernetes]]
## URL for the kubelet, if empty read metrics from all nodes in the cluster
url = "http://127.0.0.1:10255"
## Use bearer token for authorization. ('bearer_token' takes priority)
## If both of these are empty, we'll use the default serviceaccount:
## at: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
##
## To re-read the token at each interval, please use a file with the
## bearer_token option. If given a string, Telegraf will always use that
## token.
# bearer_token = "/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token"
## OR
# bearer_token_string = "abc_123"
## Kubernetes Node Metric Name
## The default Kubernetes node metric name (i.e. kubernetes_node) is the same
## for the kubernetes and kube_inventory plugins. To avoid conflicts, set this
## option to a different value.
# node_metric_name = "kubernetes_node"
## Pod labels to be added as tags. An empty array for both include and
## exclude will include all labels.
# label_include = []
# label_exclude = ["*"]
## Set response_timeout (default 5 seconds)
# response_timeout = "5s"
## Optional TLS Config
# tls_ca = /path/to/cafile
# tls_cert = /path/to/certfile
# tls_key = /path/to/keyfile
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
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
Kubernetes
-
动态资源分配监控:通过使用 Kubernetes 插件,团队可以为跨各种 Pod 和容器的资源使用模式设置警报。这种主动监控方法可以根据特定阈值自动扩展资源,从而帮助优化性能,同时在高峰使用期间最大限度地降低成本。
-
多租户资源隔离分析:使用 Kubernetes 的组织可以利用此插件跟踪每个命名空间的资源消耗。在多租户场景中,了解不同团队的资源分配和使用情况对于确保公平访问和性能保证至关重要,从而带来更好的资源管理策略。
-
实时健康状况仪表板:将 Kubernetes 插件捕获的数据集成到 Grafana 等可视化工具中,以创建实时仪表板。这些仪表板提供对 Kubernetes 环境整体健康状况和性能的深入了解,使团队能够快速识别和纠正跨集群、Pod 和容器的问题。
-
自动化事件响应工作流:通过将 Kubernetes 插件与警报管理系统相结合,团队可以根据实时指标自动化事件响应程序。如果 Pod 的资源使用量超过预定义限制,自动化工作流可以触发补救措施,例如重启 Pod 或重新分配资源,所有这些都有助于提高系统弹性。
Splunk
-
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 中。组织可以通过关联跨系统的数据流立即检测到威胁,从而显著缩短检测和响应时间。
-
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智能。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。
-
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。
-
自动化事件响应工作流:将此插件与 Splunk 的警报系统相结合,以创建自动化事件响应工作流。Telegraf 收集的指标会触发实时警报和自动化补救脚本,确保快速解决问题并保持高系统可用性。
反馈
感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。