Salesforce 和 Google BigQuery 集成

输入和输出集成概览

Salesforce Telegraf 插件收集有关 Salesforce 组织中 API 使用情况和限制的关键指标，从而实现对 API 消耗的有效监控和管理。

Google BigQuery 插件允许 Telegraf 将指标写入 Google Cloud BigQuery，从而为遥测数据实现强大的数据分析能力。

集成详情

Salesforce

Salesforce 插件允许用户收集有关 API 使用限制以及其 Salesforce 组织内剩余使用量的指标。通过利用 Salesforce 的 REST API，特别是 limits 端点，此插件提供了关于 API 使用量已消耗多少以及剩余多少的关键见解。这对于依赖 Salesforce 进行运营的组织尤为重要，因为超出 API 限制可能会中断服务并阻碍业务流程。该插件将数据处理成结构化格式，其中包含各种 API 操作的最大值和剩余值，使团队更容易监控其使用情况并相应地进行计划。提供的配置允许用户自定义其凭据、环境类型（沙盒或生产环境）和 API 版本，确保在不同部署场景中的灵活性。

Google BigQuery

Telegraf 的 Google BigQuery 插件实现了与 Google Cloud 的 BigQuery 服务的无缝集成，BigQuery 服务是一个流行的数据仓库和分析平台。此插件有助于将 Telegraf 收集的指标传输到 BigQuery 数据集中，使用户更容易从其遥测数据中执行分析并生成见解。它需要通过服务帐户或用户凭据进行身份验证，并且旨在处理各种数据类型，确保用户在将指标存储在 BigQuery 表中时可以维护指标的完整性和准确性。配置选项允许自定义数据集规范和处理指标，包括管理指标名称中的连字符，BigQuery 的流式插入不支持连字符。对于利用 BigQuery 的可扩展性和强大的查询功能来分析大量监控数据的组织来说，此插件特别有用。

配置

Salesforce

[[inputs.salesforce]]
  ## specify your credentials
  ##
  username = "your_username"
  password = "your_password"
  ##
  ## (optional) security token
  # security_token = "your_security_token"
  ##
  ## (optional) environment type (sandbox or production)
  ## default is: production
  ##
  # environment = "production"
  ##
  ## (optional) API version (default: "39.0")
  ##
  # version = "39.0"

Google BigQuery

# Configuration for Google Cloud BigQuery to send entries
[[outputs.bigquery]]
  ## Credentials File
  credentials_file = "/path/to/service/account/key.json"

  ## Google Cloud Platform Project
  # project = ""

  ## The namespace for the metric descriptor
  dataset = "telegraf"

  ## Timeout for BigQuery operations.
  # timeout = "5s"

  ## Character to replace hyphens on Metric name
  # replace_hyphen_to = "_"

  ## Write all metrics in a single compact table
  # compact_table = ""
  

输入和输出集成示例

Salesforce

1. 监控 API 限制使用情况以进行扩展决策：使用 Salesforce 插件跟踪 API 限制使用情况随时间的变化，并就何时扩展 Salesforce 资源做出明智的决策。通过可视化 API 消耗模式，组织可以预测峰值使用时间，从而使他们能够主动调整其基础设施或根据需要请求更高的限制。这种优化可以提高性能并减少关键业务运营期间的停机时间。

2. API 限制超出自动警报系统：将此插件与通知系统集成，以便在 API 使用量接近临界限制时向团队发出警报。此设置不仅确保团队被主动通知以防止中断，还有助于维护运营连续性和客户满意度。警报可以配置为触发自动脚本，这些脚本可以调整负载或相应地通知利益相关者。

3. 多个 Salesforces 的比较分析：利用 Salesforce Input Plugin 收集来自不同部门或业务部门的多个 Salesforce 实例的指标。通过集中这些数据，组织可以执行比较分析，以识别可能比其他部门更频繁地超出其 API 限制的部门。这允许进行有针对性的讨论和策略，以平衡整个组织的 API 使用情况，从而提高资源分配和效率。

Google BigQuery

1. 实时分析仪表板：利用 Google BigQuery 插件将实时指标馈送到 Google Cloud 上托管的自定义分析仪表板中。此设置将允许团队实时可视化性能数据，从而提供对系统健康状况和使用模式的见解。通过使用 BigQuery 的查询功能，用户可以轻松创建量身定制的报告和仪表板以满足其特定需求，从而增强决策制定过程。

2. 成本管理和优化分析：利用该插件自动将来自各种服务的成本相关指标发送到 BigQuery。分析这些数据可以帮助企业识别不必要的费用并优化资源使用。通过在 BigQuery 中执行聚合和转换查询，组织可以创建准确的预测并有效地管理其云支出。

3. 监控数据上的跨团队协作：使组织内的不同团队能够使用 BigQuery 共享其监控数据。借助此 Telegraf 插件，团队可以将其指标推送到中央 BigQuery 实例，从而促进协作。这种数据共享方法鼓励最佳实践和跨职能意识，从而共同改进系统性能和可靠性。

4. 容量规划的历史分析：通过使用 BigQuery 插件，公司可以收集和存储对容量规划至关重要的历史指标数据。分析随时间变化的趋势可以帮助预测系统需求并主动扩展基础设施。组织可以创建时间序列分析并识别告知其长期战略决策的模式。

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