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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。 借助 InfluxDB,这款排名第一的时间序列平台旨在与 Telegraf 一起扩展。
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输入和输出集成概述
此插件通过 gRPC 接收来自 OpenTelemetry 客户端和代理的跟踪、指标和日志,从而实现对应用程序的全面可观测性。
此插件允许使用 Metrics API 将指标发送到 New Relic Insights,从而有效监控和分析应用程序性能。
集成详情
OpenTelemetry
OpenTelemetry 插件旨在接收遥测数据,例如来自通过 gRPC 实现 OpenTelemetry 的客户端和代理的跟踪、指标和日志。 此插件启动一个 gRPC 服务来监听传入的遥测数据,这使其与按定义的时间间隔收集指标的标准插件不同。 OpenTelemetry 生态系统通过提供一种供应商中立的方式来检测、生成、收集和导出遥测数据,帮助开发人员观察和理解其应用程序的性能。 此插件的主要功能包括可自定义的连接超时、传入数据的可调整最大消息大小以及用于指定跨度、日志和配置文件维度以标记传入指标的选项。 凭借这种灵活性,组织可以调整其遥测数据收集以满足精确的可观测性要求,并确保将数据无缝集成到 InfluxDB 等系统中。
New Relic
此插件利用 Metrics API 将指标写入 New Relic Insights,Metrics API 提供了一种将时间序列数据发送到 New Relic 平台的强大机制。 用户必须首先获取 Insights API 密钥才能对其数据提交进行身份验证和授权。 该插件旨在促进与 New Relic 的监控和分析功能轻松集成,支持各种指标类型并允许高效的数据处理。 核心功能包括为指标添加前缀以更好地识别、API 请求的可自定义超时以及对代理设置以增强连接性的支持。 用户必须根据其要求配置这些选项,以实现数据无缝流入 New Relic,从而进行全面的实时分析和洞察。
配置
OpenTelemetry
[[inputs.opentelemetry]]
## Override the default (0.0.0.0:4317) destination OpenTelemetry gRPC service
## address:port
# service_address = "0.0.0.0:4317"
## Override the default (5s) new connection timeout
# timeout = "5s"
## gRPC Maximum Message Size
# max_msg_size = "4MB"
## Override the default span attributes to be used as line protocol tags.
## These are always included as tags:
## - trace ID
## - span ID
## Common attributes can be found here:
## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
# span_dimensions = ["service.name", "span.name"]
## Override the default log record attributes to be used as line protocol tags.
## These are always included as tags, if available:
## - trace ID
## - span ID
## Common attributes can be found here:
## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
## When using InfluxDB for both logs and traces, be certain that log_record_dimensions
## matches the span_dimensions value.
# log_record_dimensions = ["service.name"]
## Override the default profile attributes to be used as line protocol tags.
## These are always included as tags, if available:
## - profile_id
## - address
## - sample
## - sample_name
## - sample_unit
## - sample_type
## - sample_type_unit
## Common attributes can be found here:
## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
# profile_dimensions = []
## Override the default (prometheus-v1) metrics schema.
## Supports: "prometheus-v1", "prometheus-v2"
## For more information about the alternatives, read the Prometheus input
## plugin notes.
# metrics_schema = "prometheus-v1"
## Optional TLS Config.
## For advanced options: https://github.com/influxdata/telegraf/blob/v1.18.3/docs/TLS.md
##
## Set one or more allowed client CA certificate file names to
## enable mutually authenticated TLS connections.
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Add service certificate and key.
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
New Relic
[[outputs.newrelic]]
## The 'insights_key' parameter requires a NR license key.
## New Relic recommends you create one
## with a convenient name such as TELEGRAF_INSERT_KEY.
## reference: https://docs.newrelic.com/docs/apis/intro-apis/new-relic-api-keys/#ingest-license-key
# insights_key = "New Relic License Key Here"
## Prefix to add to add to metric name for easy identification.
## This is very useful if your metric names are ambiguous.
# metric_prefix = ""
## Timeout for writes to the New Relic API.
# timeout = "15s"
## HTTP Proxy override. If unset use values from the standard
## proxy environment variables to determine proxy, if any.
# http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"
## Metric URL override to enable geographic location endpoints.
# If not set use values from the standard
# metric_url = "https://metric-api.newrelic.com/metric/v1"
输入和输出集成示例
OpenTelemetry
-
跨服务的统一监控:使用 OpenTelemetry 插件收集和整合 Kubernetes 环境中各种微服务的遥测数据。 通过使用 OpenTelemetry 检测每个服务,您可以使用此插件实时收集应用程序性能和依赖关系的整体视图,从而更快地进行故障排除并提高复杂系统的可靠性。
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通过跟踪增强调试:实施此插件以捕获流经多个服务的请求的端到端跟踪。 例如,当用户发起一个触发多个后端服务的事务时,OpenTelemetry 插件可以记录详细的跟踪,突出显示性能瓶颈,从而为开发人员提供调试问题和优化代码所需的洞察力。
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动态负载测试和性能监控:通过在模拟更高负载下收集实时指标和跟踪,在此插件的负载测试阶段利用其功能。 这种方法有助于评估应用程序组件的弹性,并预先识别潜在的性能下降,从而确保流畅的生产环境用户体验。
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用于实时监控的集成日志记录和指标:将 OpenTelemetry 插件与日志记录框架结合使用,以收集实时日志以及指标数据,从而创建一个强大的可观测性平台。 例如,将其集成到 CI/CD 管道中以监控构建和部署,同时收集有助于实时诊断故障或性能问题的日志。
New Relic
-
应用程序性能监控:使用 New Relic Telegraf 插件将 Web 服务的应用程序性能指标发送到 New Relic Insights。 通过集成此插件,开发团队可以收集响应时间、错误率和吞吐量等数据,使团队能够实时监控应用程序健康状况,并在问题影响用户之前快速解决问题。 这种设置促进了应用程序性能和用户体验的主动管理。
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基础设施指标聚合:利用此插件聚合来自各种服务器的系统级指标(CPU 使用率、内存消耗等)并将其发送到 New Relic。 这有助于系统管理员维护基础设施性能的全面视图,从而促进容量规划并识别潜在瓶颈。 通过将指标集中在 New Relic 中,团队可以可视化随时间变化的趋势,并就资源分配做出明智的决策。
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多租户应用程序的动态指标命名:使用 metric_prefix 选项实施动态前缀,以区分多租户应用程序中的不同租户。 通过配置插件以在指标名称中包含每个租户的唯一标识符,团队可以分析每个租户的使用模式和性能指标。 这提供了对租户行为的宝贵见解,支持定制的优化并提高跨不同客户群的服务质量。
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实时异常检测:将 New Relic 插件与警报机制相结合,以根据异常指标模式触发通知。 通过发送请求计数和响应时间等指标,团队可以在 New Relic 中设置阈值,当阈值被突破时,将自动向责任方发出警报。 这种用户驱动的方法支持对潜在问题做出即时响应,防止问题升级为更大的事件。
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强大的性能,无限的扩展能力
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