SNMP Trap 和 Datadog 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 SNMP Trap 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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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,它会更有价值。使用 InfluxDB,第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

SNMP Trap Telegraf 插件支持接收 SNMP 通知,通过捕获来自网络设备的重要事件,促进全面的网络监控。

Datadog Telegraf 插件支持将指标提交到 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

SNMP Trap

SNMP Trap 插件充当 SNMP 通知的接收端点,这些通知被称为 traps 和 inform 请求。它通过 UDP 运行,监听传入的通知,这些通知可以配置为在特定端口到达。此插件是网络监控和管理不可或缺的一部分,它允许系统收集和响应从网络中各种设备(包括路由器、交换机和服务器)发送的 SNMP traps。该插件通过 SNMPv3 支持安全传输选项,启用身份验证和加密参数以保护敏感数据。此外,它还使用户可以灵活地配置 SNMP 的多个方面,例如 MIB 文件位置,使其适用于各种环境和用例。建议从已弃用的 netsnmp 后端过渡到更新的 gosmi 后端,以利用其增强的功能和支持。实施此插件的用户可以有效地监控网络事件、自动响应 traps 并维护强大的网络监控基础设施。

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,用户可以配置插件以建立与 Datadog v1 API 的连接。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

SNMP Trap

[[inputs.snmp_trap]]
  ## Transport, local address, and port to listen on.  Transport must
  ## be "udp://".  Omit local address to listen on all interfaces.
  ##   example: "udp://127.0.0.1:1234"
  ##
  ## Special permissions may be required to listen on a port less than
  ## 1024.  See README.md for details
  ##
  # service_address = "udp://:162"
  ##
  ## Path to mib files
  ## Used by the gosmi translator.
  ## To add paths when translating with netsnmp, use the MIBDIRS environment variable
  # path = ["/usr/share/snmp/mibs"]
  ##
  ## Deprecated in 1.20.0; no longer running snmptranslate
  ## Timeout running snmptranslate command
  # timeout = "5s"
  ## Snmp version; one of "1", "2c" or "3".
  # version = "2c"
  ## SNMPv3 authentication and encryption options.
  ##
  ## Security Name.
  # sec_name = "myuser"
  ## Authentication protocol; one of "MD5", "SHA", "SHA224", "SHA256", "SHA384", "SHA512" or "".
  # auth_protocol = "MD5"
  ## Authentication password.
  # auth_password = "pass"
  ## Security Level; one of "noAuthNoPriv", "authNoPriv", or "authPriv".
  # sec_level = "authNoPriv"
  ## Privacy protocol used for encrypted messages; one of "DES", "AES", "AES192", "AES192C", "AES256", "AES256C" or "".
  # priv_protocol = ""
  ## Privacy password used for encrypted messages.
  # priv_password = ""

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

SNMP Trap

  1. 集中式网络监控:将 SNMP Trap 插件集成到集中式监控解决方案中,以实时接收有关网络设备的警报。通过配置插件以监听来自各种路由器和交换机的 traps,网络管理员可以迅速对设备中断或超出临界阈值等问题做出反应。此设置支持主动管理和快速解决网络问题,从而最大限度地减少停机时间。

  2. 自动化事件响应:每当收到特定的 traps 时,使用 SNMP Trap 插件触发自动化事件响应工作流程。例如,如果检测到指示硬件故障的 trap,则可以启动自动化脚本来收集诊断信息、通知支持人员,甚至尝试修复操作。这种方法通过减少人工干预和加快响应时间来提高 IT 运营效率。

  3. 网络性能分析:部署 SNMP Trap 插件以收集性能指标以及 traps,从而全面了解网络健康状况。通过将此数据聚合到分析平台中,网络团队可以分析趋势、识别瓶颈并根据历史数据优化性能。这有助于围绕网络升级或更改做出明智的决策和战略规划。

  4. 与警报系统集成:将 SNMP Trap 插件连接到 PagerDuty 或 Slack 等第三方警报系统。收到预定义的 traps 后,插件可以将警报发送到这些系统,使团队能够立即收到有关重要网络事件的通知。这种集成确保在正确的时间通知正确的人员,从而有助于维持高服务水平和快速解决问题。

Datadog

  1. 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。这种集成允许 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兴问题,例如资源瓶颈或服务器过载。

  2. 应用程序性能跟踪:利用此插件提交特定于应用程序的指标,例如请求计数和错误率到 Datadog。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。

  3. 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 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。

  4. 与云服务集成:通过利用 Datadog 插件从云资源发送指标,IT 团队可以深入了解云应用程序的性能。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),并有助于优化跨云环境的资源分配。

反馈

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