Mesos 和 Graphite 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。

info

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

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
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间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概述

此输入插件从 Mesos 收集指标。

Graphite 插件使用户能够通过 TCP 将 Telegraf 收集的指标发送到 Graphite 中。 此集成允许使用 Graphite 的强大功能高效地存储和可视化时间序列数据。

集成详细信息

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 集群的健康状况和效率,深入了解资源分配,并确保应用程序及时获得必要的资源。配置允许用户指定相关的 Mesos 主节点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,此插件无缝集成在 Telegraf 收集管道中,支持云原生环境的详细可观察性。

Graphite

此插件通过原始 TCP 将指标写入 Graphite,从而将 Telegraf 收集的指标无缝集成到 Graphite 生态系统中。借助此插件,用户可以配置多个 TCP 端点以进行负载均衡,从而确保指标传输的高可用性和可靠性。使用前缀自定义指标命名以及利用各种模板选项的能力增强了数据在 Graphite 中表示方式的灵活性。此外,对 Graphite 标签的支持以及对指标名称进行严格清理的选项允许进行强大的数据管理,满足用户的各种需求。对于希望利用 Graphite 强大的指标存储和可视化功能,同时保持对数据表示控制的组织来说,此功能至关重要。

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

Graphite

# Configuration for Graphite server to send metrics to
[[outputs.graphite]]
  ## TCP endpoint for your graphite instance.
  ## If multiple endpoints are configured, the output will be load balanced.
  ## Only one of the endpoints will be written to with each iteration.
  servers = ["localhost:2003"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## Prefix metrics name
  prefix = ""

  ## Graphite output template
  ## see https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_OUTPUT.md
  template = "host.tags.measurement.field"

  ## Strict sanitization regex
  ## This is the default sanitization regex that is used on data passed to the
  ## graphite serializer. Users can add additional characters here if required.
  ## Be aware that the characters, '/' '@' '*' are always replaced with '_',
  ## '..' is replaced with '.', and '\' is removed even if added to the
  ## following regex.
  # graphite_strict_sanitize_regex = '[^a-zA-Z0-9-:._=\p{L}]'

  ## Enable Graphite tags support
  # graphite_tag_support = false

  ## Applied sanitization mode when graphite tag support is enabled.
  ## * strict - uses the regex specified above
  ## * compatible - allows for greater number of characters
  # graphite_tag_sanitize_mode = "strict"

  ## Character for separating metric name and field for Graphite tags
  # graphite_separator = "."

  ## Graphite templates patterns
  ## 1. Template for cpu
  ## 2. Template for disk*
  ## 3. Default template
  # templates = [
  #  "cpu tags.measurement.host.field",
  #  "disk* measurement.field",
  #  "host.measurement.tags.field"
  #]

  ## timeout in seconds for the write connection to graphite
  # timeout = "2s"

  ## 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

输入和输出集成示例

Mesos

  1. 资源利用率监控:使用 Mesos 插件持续监控 Mesos 集群中的 CPU、内存和磁盘使用情况。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,从而防止瓶颈并优化性能。

  2. 框架性能分析:集成此插件以衡量 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,或者可能需要优化。

  3. 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。

  4. 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。

Graphite

  1. 动态指标可视化:Graphite 插件可用于将来自各种来源(例如应用程序性能数据或服务器健康指标)的实时指标馈送到 Graphite 中。这种动态集成使团队能够创建交互式仪表板,可视化关键绩效指标,跟踪长期趋势,并做出数据驱动的决策以增强系统性能。

  2. 负载均衡指标收集:通过在插件中配置多个 TCP 端点,组织可以为指标传输实施负载均衡。此用例确保指标交付既有弹性又高效,从而降低高流量期间数据丢失的风险,并保持向 Graphite 的可靠信息流。

  3. 自定义指标标记:借助对 Graphite 标签的支持,用户可以利用 Graphite 插件来增强其指标的粒度。使用相关信息(例如应用程序环境或服务类型)标记指标,可以进行更精细的查询和分析,使团队能够深入研究特定感兴趣的领域,以获得更好的运营洞察力。

  4. 增强的数据清理:利用插件的严格清理选项,用户可以确保其指标名称符合 Graphite 的要求。这种主动措施消除了指标名称中无效字符可能引起的问题,从而实现更清洁的数据管理和更准确的可视化。

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。

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,它都更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。 它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许根据这些消息创建指标。 它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。 它支持多种输入数据格式,并提供带有 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成