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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。当您将其视为时间序列数据时,任何数据都更有价值。InfluxDB 是排名第一的、基于 Telegraf 构建的可扩展时间序列平台。
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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。
Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点上公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。此集成允许用户以 Prometheus 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。
集成详情
OpenTelemetry
OpenTelemetry 插件旨在通过 gRPC 接收来自客户端和代理(实施 OpenTelemetry)的遥测数据,例如跟踪、指标和日志。此插件启动一个 gRPC 服务,监听传入的遥测数据,这使其与以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、可调整的传入数据最大消息大小,以及用于指定 span、log 和 profile 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。
Prometheus
此插件有助于与 Prometheus 集成,Prometheus 是一种著名的开源监控和警报工具包,专为大规模环境中的可靠性和效率而设计。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的时间间隔抓取这些指标。此插件通过允许各种系统以标准化格式发布性能指标,从而在监控各种系统中发挥着至关重要的作用,从而可以广泛了解系统健康状况和行为。主要功能包括支持配置各种端点、启用 TLS 以进行安全通信以及 HTTP 基本身份验证的选项。该插件还可以与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以满足特定的监控需求。这促进了不同系统必须有效通信性能数据的环境中的互操作性。利用 Prometheus 的指标格式,它可以通过高级配置(例如指标过期和收集器控制)实现灵活的指标管理,从而为监控和警报工作流程提供完善的解决方案。
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"
Prometheus
[[outputs.prometheus_client]]
## Address to listen on.
## ex:
## listen = ":9273"
## listen = "vsock://:9273"
listen = ":9273"
## Maximum duration before timing out read of the request
# read_timeout = "10s"
## Maximum duration before timing out write of the response
# write_timeout = "10s"
## Metric version controls the mapping from Prometheus metrics into Telegraf metrics.
## See "Metric Format Configuration" in plugins/inputs/prometheus/README.md for details.
## Valid options: 1, 2
# metric_version = 1
## Use HTTP Basic Authentication.
# basic_username = "Foo"
# basic_password = "Bar"
## If set, the IP Ranges which are allowed to access metrics.
## ex: ip_range = ["192.168.0.0/24", "192.168.1.0/30"]
# ip_range = []
## Path to publish the metrics on.
# path = "/metrics"
## Expiration interval for each metric. 0 == no expiration
# expiration_interval = "60s"
## Collectors to enable, valid entries are "gocollector" and "process".
## If unset, both are enabled.
# collectors_exclude = ["gocollector", "process"]
## Send string metrics as Prometheus labels.
## Unless set to false all string metrics will be sent as labels.
# string_as_label = true
## If set, enable TLS with the given certificate.
# tls_cert = "/etc/ssl/telegraf.crt"
# tls_key = "/etc/ssl/telegraf.key"
## Set one or more allowed client CA certificate file names to
## enable mutually authenticated TLS connections
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Export metric collection time.
# export_timestamp = false
## Specify the metric type explicitly.
## This overrides the metric-type of the Telegraf metric. Globbing is allowed.
# [outputs.prometheus_client.metric_types]
# counter = []
# gauge = []
输入和输出集成示例
OpenTelemetry
-
跨服务统一监控:使用 OpenTelemetry 插件来收集和整合来自 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,您可以利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。
-
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,当用户发起一个事务,该事务触发多个后端服务时,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见解。
-
动态负载测试和性能监控:在负载测试阶段,通过在模拟更高负载下收集实时指标和跟踪,来利用此插件的功能。这种方法有助于评估应用程序组件的弹性,并抢先识别潜在的性能下降,从而确保在生产环境中获得流畅的用户体验。
-
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相结合,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。
Prometheus
-
监控多云部署:利用 Prometheus 插件来收集来自跨多个云提供商运行的应用程序的指标。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同环境抓取指标,从而提供跨混合基础设施的性能指标的统一视图。它简化了报告和警报,提高了运营效率,而无需复杂的集成。
-
增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。通过使用 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标,识别瓶颈并维护系统运行状况检查。此设置支持基于从收集的指标生成的见解进行自适应扩展和资源利用率优化。它增强了对服务交互进行故障排除的能力,从而显着提高了微服务架构的弹性。
-
电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 一起使用,电子商务平台可以监控关键绩效指标,例如响应时间和错误率。将异常检测算法与抓取的指标集成,可以识别指示潜在问题的意外模式,例如突然的流量峰值或后端服务故障。这种主动监控增强了业务连续性和运营效率,最大限度地减少了潜在的停机时间,同时确保了服务可靠性。
-
API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件来收集和报告 API 性能指标,这些指标随后可以在 Grafana 仪表板中可视化。此用例可以详细分析 API 响应时间、吞吐量和错误率,从而促进 API 服务的持续改进。通过密切监控这些指标,团队可以快速响应性能下降,确保最佳的 API 性能并保持高水平的服务可用性。
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