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强大的性能,无限的扩展
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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,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
此输入插件从 Mesos 收集指标。
Datadog Telegraf 插件允许将指标提交到 Datadog Metrics API,通过可靠的指标摄取过程促进高效的监控和数据分析。
集成详情
Mesos
Telegraf 的 Mesos 插件旨在收集和报告来自 Apache Mesos 集群的指标,这对于容器编排和资源管理中的监控和可观察性至关重要。 Mesos 以其可扩展性和管理各种工作负载的能力而闻名,它生成有关资源使用、任务、框架和整体系统性能的各种指标。 通过使用此插件,用户可以跟踪其 Mesos 集群的运行状况和效率,收集有关资源分配的见解,并确保应用程序及时获得必要的资源。 该配置允许用户指定相关的 Mesos master 详细信息以及要收集的所需指标组,使其能够适应不同的部署和监控需求。 总体而言,此插件无缝集成到 Telegraf 收集管道中,为云原生环境提供详细的可观察性。
Datadog
此插件写入 Datadog Metrics API,使用户能够发送指标以进行监控和性能分析。 通过使用 Datadog API 密钥,用户可以将插件配置为与 Datadog 的 v1 API 建立连接。 该插件支持各种配置选项,包括连接超时、HTTP 代理设置和数据压缩方法,确保适应不同的部署环境。 将计数指标转换为速率的能力增强了 Telegraf 与 Datadog 代理的集成,这对于依赖实时性能指标的应用程序尤其有利。
配置
Mesos
[[inputs.mesos]]
## Timeout, in ms.
timeout = 100
## A list of Mesos masters.
masters = ["http://localhost:5050"]
## Master metrics groups to be collected, by default, all enabled.
master_collections = [
"resources",
"master",
"system",
"agents",
"frameworks",
"framework_offers",
"tasks",
"messages",
"evqueue",
"registrar",
"allocator",
]
## A list of Mesos slaves, default is []
# slaves = []
## Slave metrics groups to be collected, by default, all enabled.
# slave_collections = [
# "resources",
# "agent",
# "system",
# "executors",
# "tasks",
# "messages",
# ]
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
Datadog
[[outputs.datadog]]
## Datadog API key
apikey = "my-secret-key"
## Connection timeout.
# timeout = "5s"
## Write URL override; useful for debugging.
## This plugin only supports the v1 API currently due to the authentication
## method used.
# url = "https://app.datadoghq.com/api/v1/series"
## Set http_proxy
# use_system_proxy = false
# http_proxy_url = "http://localhost:8888"
## Override the default (none) compression used to send data.
## Supports: "zlib", "none"
# compression = "none"
## When non-zero, converts count metrics submitted by inputs.statsd
## into rate, while dividing the metric value by this number.
## Note that in order for metrics to be submitted simultaenously alongside
## a Datadog agent, rate_interval has to match the interval used by the
## agent - which defaults to 10s
# rate_interval = 0s
输入和输出集成示例
Mesos
-
资源利用率监控:使用 Mesos 插件持续监控 Mesos 集群的 CPU、内存和磁盘使用率。 对于快速扩展的应用程序,跟踪这些指标有助于确保根据工作负载动态分配资源,防止瓶颈并优化性能。
-
框架性能分析:集成此插件以衡量在 Mesos 上运行的不同框架的性能。 通过比较活动框架及其任务成功率,您可以确定哪些框架提供最佳资源效率或可能需要优化。
-
系统健康警报:根据 Mesos 插件收集的指标设置警报,以便在资源利用率超过关键阈值或特定任务失败时通知工程团队。 这允许在发生严重故障之前进行主动干预和维护。
-
容量规划:利用收集的指标分析历史资源使用模式,以协助容量规划。 通过了解峰值负载和资源利用率趋势,团队可以就扩展基础设施和根据需要部署额外资源做出明智的决策。
Datadog
-
实时基础设施监控:使用 Datadog 插件实时监控服务器指标,方法是将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog。 这种集成使 IT 团队能够在集中式仪表板中可视化和分析系统性能指标,从而能够主动响应任何新出现的问题,例如资源瓶颈或服务器过载。
-
应用程序性能跟踪:利用此插件提交特定于应用程序的指标,例如请求计数和错误率,到 Datadog。 通过与应用程序监控工具集成,团队可以将基础设施指标与应用程序性能相关联,从而提供洞察力,使他们能够优化代码性能并改善用户体验。
-
指标异常检测:配置 Datadog 插件以发送指标,这些指标可以根据 Datadog 的机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知。 这种主动监控有助于团队在影响客户之前快速响应潜在的中断或性能下降。
-
与云服务集成:通过利用 Datadog 插件从云资源发送指标,IT 团队可以了解云应用程序的性能。 监控延迟和错误率等指标有助于确保满足服务级别协议 (SLA),并有助于优化跨云环境的资源分配。
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