Mesos 和 AWS Timestream 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

这不是实时大规模查询的推荐配置。 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

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,它都会更有价值。 使用 InfluxDB,这款排名第一的时序平台旨在通过 Telegraf 进行扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概览

此输入插件从 Mesos 收集指标。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时序数据管理而设计。 此插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了各种配置选项。

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,此插件与 Telegraf 收集管道无缝集成,为云原生环境提供详细的可观察性支持。

AWS Timestream

此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,这是一种针对物联网和运营应用程序优化的时序数据库。 通过此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持灵活的身份验证、数据组织和保留管理配置。 它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担角色和共享配置文件。 用户可以定义指标在 Timestream 中的组织方式——是使用单个表还是多个表,以及控制磁存储和内存存储的保留期等各个方面。 一个关键功能是它能够处理多度量记录,从而实现高效的数据摄取,并有助于减少多次写入的开销。 在错误处理方面,该插件包括用于解决数据写入期间与 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如用于节流的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。

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

AWS Timestream

[[outputs.timestream]]
  ## Amazon Region
  region = "us-east-1"

  ## 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 = ""

  ## Timestream database where the metrics will be inserted.
  ## The database must exist prior to starting Telegraf.
  database_name = "yourDatabaseNameHere"

  ## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
  ## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
  ## If the describe operation fails, the plugin will not start
  ## and therefore the Telegraf agent will not start.
  describe_database_on_start = false

  ## Specifies how the data is organized in Timestream.
  ## Valid values are: single-table, multi-table.
  ## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
  ## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
  ## The default is multi-table.
  mapping_mode = "multi-table"

  ## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
  create_table_if_not_exists = true

  ## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365

  ## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24

  ## Specifies how the data is written into Timestream.
  ## Valid values are: true, false
  ## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
  ## as a single row in a Timestream table.
  ## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
  ## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
  ## The recommended setting is true.
  ## The default is false.
  use_multi_measure_records = "false"

  ## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
  ## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
  measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"

  ## Specifies the name of the table to write data into
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_name = ""

  ## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
  ## and the measurement name is transformed into the dimension value
  ## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"

  ## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
  ## Specifies the Timestream table tags.
  ## Check Timestream documentation for more details
  # create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}

  ## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
  ## If not specified, defaulted to 1 go routines
  max_write_go_routines = 25

  ## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
  ##

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。

  2. 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。

  3. 系统健康状况警报:设置基于 Mesos 插件收集的指标的警报,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:利用收集的指标来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其他资源做出明智的决策。

AWS Timestream

  1. 物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,从而可以快速分析和可视化传感器数据。 通过将设备读数组织成时序格式,用户可以跟踪趋势、识别异常并根据设备性能简化运营决策。

  2. 应用程序性能监控:将 Timestream 与应用程序监控工具结合使用,以随时间推移发送有关服务性能的指标。 这种集成使工程师能够对应用程序性能进行历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间推移的使用模式优化资源分配。

  3. 自动化数据归档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期。 此设置可以自动化归档策略,确保根据预定义的标准保留旧数据。 这对于合规性和历史分析尤其有用,使企业能够以最少的人工干预来维护其数据生命周期。

  4. 多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。 通过创建统一的性能指标数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,提高系统范围性能的可见性,并促进跨应用程序故障排除。

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

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,它都会更有价值。 使用 InfluxDB,这款排名第一的时序平台旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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