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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序数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,这个排名第一的时序平台,它与 Telegraf 一起构建,可实现扩展。
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输入和输出集成概述
NSQ Telegraf 插件从 NSQD 消息系统中读取指标,从而实现实时数据处理和监控。
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
NSQ
NSQ 插件与实时消息平台 NSQ 接口,能够从 NSQD 读取消息。此插件被归类为服务插件,这意味着它主动监听指标和事件,而不是定期轮询它们。为了强调可靠性,它通过跟踪未送达的消息直到输出确认来防止数据丢失。该插件允许配置,例如指定 NSQLookupd 端点、主题和通道,并且它支持多种数据格式,以实现数据处理的灵活性。
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
NSQ
# Read metrics from NSQD topic(s)
[[inputs.nsq_consumer]]
## Server option still works but is deprecated, we just prepend it to the nsqd array.
# server = "localhost:4150"
## An array representing the NSQD TCP HTTP Endpoints
nsqd = ["localhost:4150"]
## An array representing the NSQLookupd HTTP Endpoints
nsqlookupd = ["localhost:4161"]
topic = "telegraf"
channel = "consumer"
max_in_flight = 100
## Max undelivered messages
## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
## broker that have not been written by an output.
##
## This value needs to be picked with awareness of the agent's
## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
## can result in a constant stream of data batches to the output. While
## setting it too low may never flush the broker's messages.
# max_undelivered_messages = 1000
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
data_format = "influx"
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
NSQ
-
实时分析仪表板:将此插件与可视化工具集成,以创建显示 NSQ 中各种主题的实时指标的仪表板。通过订阅特定主题,用户可以动态监控系统健康状况和应用程序性能,从而实现即时洞察并及时响应任何异常。
-
事件驱动的自动化:将 NSQ 与无服务器架构相结合,以根据传入的消息触发自动化工作流程。此用例可能涉及处理机器学习模型的数据或响应应用程序中的用户操作,从而简化操作并通过快速处理增强用户体验。
-
多服务通信枢纽:在分布式架构中使用 NSQ 插件充当不同微服务之间的集中式消息传递枢纽。通过使服务能够通过 NSQ 进行通信,开发人员可以确保可靠的消息传递,同时保持解耦的服务交互,从而显着提高可扩展性和弹性。
-
指标聚合以增强监控:实施 NSQ 插件以聚合来自多个来源的指标,然后再将它们发送到分析工具。此设置使企业能够整合来自各种应用程序和服务的数据,从而创建统一视图以实现更好的决策和战略规划。
Datadog
-
实时基础设施监控:使用 Datadog 插件通过将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog 来实时监控服务器指标。此集成允许 IT 团队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:利用此插件向 Datadog 提交应用程序特定的指标,例如请求计数和错误率。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。
-
指标中的异常检测: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客户受到影响之前迅速对潜在的中断或性能下降做出反应。
-
与云服务集成:通过利用 Datadog 插件发送来自云资源的指标,IT 团队可以深入了解云应用程序性能。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),还有助于优化跨云环境的资源分配。
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