Hashicorp Nomad 和 AWS Timestream 集成

通过 Telegraf(由 InfluxData 构建的开源数据连接器)提供支持,实现强大的性能和简单的集成。

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这不是实时大规模查询的推荐配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Nomad 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,它会更有价值。InfluxDB 是排名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

此插件允许用户从分布式环境中的 Hashicorp Nomad 代理收集指标。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时间序列数据管理而设计。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。

集成详情

Hashicorp Nomad

Hashicorp Nomad 输入插件旨在收集集群中每个 Nomad 代理的指标。通过在每个节点上部署 Telegraf,它可以连接到本地 Nomad 代理,通常在 ‘http://127.0.0.1:4646’ 上可用。通过这种设置,用户可以系统地收集和监控与其 Nomad 环境的性能和状态相关的指标,确保他们保持集群的健康和高效的运行状态。此插件可以深入了解 Nomad 的运行方面,这对于维护可靠的云基础设施至关重要。

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间序列数据库。借助此插件,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方面。一个关键特性是它能够处理多测量记录,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,该插件包含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

Hashicorp Nomad

[[inputs.nomad]]
  ## URL for the Nomad agent
  # url = "http://127.0.0.1:4646"

  ## 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

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

Hashicorp Nomad

  1. 集群健康监控:使用 Hashicorp Nomad 插件聚合 Nomad 部署中所有节点的指标。通过监控分配状态、作业性能和资源利用率等健康指标,运营团队可以深入了解其部署的整体健康状况,快速识别和解决问题,并根据实时数据优化资源分配。

  2. 作业执行的性能分析:利用 Nomad 提供的指标来分析作业执行时间和资源消耗。此用例使开发人员能够有效地调整作业参数、优化任务性能并说明随时间变化的趋势,最终提高效率并降低资源分配成本。

  3. 关键状况警报:根据从 Nomad 代理抓取的指标实施警报机制。通过为 CPU 使用率或失败的作业分配等关键指标设置阈值,团队可以在潜在问题升级之前主动响应,从而确保在 Nomad 平台上运行的应用程序具有更高的正常运行时间和可靠性。

  4. 与可视化工具集成:使用 Hashicorp Nomad 插件收集的数据来馈送到可视化工具以实现实时仪表板。此设置允许团队一目了然地监控集群工作负载、作业状态和系统性能,从而根据对 Nomad 环境的可视化洞察,促进更好的决策和战略规划。

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间序列格式,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,以发送有关服务性能随时间变化的指标。这种集成使工程师能够执行应用程序性能的历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间变化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。通过创建性能指标的统一数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,提高对系统范围性能的可见性,并促进跨应用程序故障排除。

反馈

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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间序列数据时,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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