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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序数据时,它都更有价值。 使用 InfluxDB,这个排名第一的时序平台旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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输入和输出集成概述
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,从而能够有效地监控和管理 API 消耗。
Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。 此集成允许用户以 Prometheus 可以高效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。
集成详情
Salesforce
Salesforce 插件允许用户收集有关其 Salesforce 组织中 API 使用限制和剩余使用量的指标。 通过利用 Salesforce 的 REST API,特别是限制端点,此插件提供了关于 API 使用量已消耗多少以及剩余多少的重要见解。 这对于依赖 Salesforce 进行运营的组织尤其重要,因为超出 API 限制可能会中断服务并阻碍业务流程。 该插件将数据处理为结构化格式,其中包含各种 API 操作的最大值和剩余值,从而使团队更容易监控其使用情况并进行相应的计划。 提供的配置允许用户自定义其凭据、环境类型(沙盒或生产)和 API 版本,从而确保不同部署场景中的灵活性。
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。 此插件在监控各种系统中发挥着至关重要的作用,它允许这些系统以标准化格式发布性能指标,从而全面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 进行安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。 该插件还与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以适应特定的监控需求。 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(如指标过期和收集器控制)实现灵活的指标管理,为监控和警报工作流程提供复杂的解决方案。
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"
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
Salesforce
-
监控 API 限制使用情况以进行扩展决策:使用 Salesforce 插件来跟踪 API 限制使用情况,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,组织可以预测高峰使用时间,从而使其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。
-
API 限制超出的自动警报系统: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。 可以将警报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。
-
多个 Salesforce 的比较分析:利用 Salesforce 输入插件从不同部门或业务部门的多个 Salesforce 实例收集指标。 通过集中此数据,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 使用量,从而实现更好的资源分配和效率。
Prometheus
-
监控多云部署:利用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。 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健康检查。 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,显着提高了微服务架构的弹性。
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电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 结合使用,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,例如突然的流量高峰或后端服务故障。 这种主动监控可以增强业务连续性和运营效率,最大限度地减少潜在的停机时间,同时确保服务可靠性。
-
API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件收集和报告 API 性能指标,然后可以在 Grafana 仪表板中可视化这些指标。 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,团队可以快速应对性能下降,确保最佳 API 性能并保持高水平的服务可用性。
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