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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间序列数据时,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
查看入门方法
输入和输出集成概述
SNMP Trap Telegraf 插件可以接收 SNMP 通知,通过捕获来自网络设备的重要事件来促进全面的网络监控。
AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时间序列数据管理而设计。此插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了各种配置选项。
集成详细信息
SNMP Trap
SNMP Trap 插件充当 SNMP 通知(称为陷阱和信息请求)的接收端点。它通过 UDP 运行,侦听传入的通知,这些通知可以配置为在特定端口上到达。此插件是网络监控和管理不可或缺的一部分,允许系统收集和响应从网络上的各种设备(包括路由器、交换机和服务器)发送的 SNMP 陷阱。该插件通过 SNMPv3 支持安全传输选项,从而可以启用身份验证和加密参数来保护敏感数据。此外,它还为用户提供了配置 SNMP 多个方面的灵活性,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、自动响应陷阱并维护强大的网络监控基础设施。
AWS Timestream
此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,Timestream 服务是针对物联网和运营应用程序优化的时间序列数据库。借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持身份验证、数据组织和保留管理方面的灵活配置。它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担角色和共享配置文件。用户可以定义指标在 Timestream 中的组织方式 - 是使用单个表还是多个表,以及控制磁存储和内存存储的保留期等各个方面。一个关键功能是它能够处理多度量记录,从而实现高效的数据摄取并有助于减少多次写入的开销。在错误处理方面,该插件包含用于解决数据写入期间与 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如用于节流的重试逻辑以及根据需要创建表的功能。
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 = ""
AWS Timestream
[[outputs.timestream]]
## Amazon Region
region = "us-east-1"
## Amazon Credentials
## Credentials are loaded in the following order:
## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
## 4) shared profile from 'profile'
## 5) environment variables
## 6) shared credentials file
## 7) EC2 Instance Profile
#access_key = ""
#secret_key = ""
#token = ""
#role_arn = ""
#web_identity_token_file = ""
#role_session_name = ""
#profile = ""
#shared_credential_file = ""
## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
## determined and this option should only be set if you wish to override the
## default.
## ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
# endpoint_url = ""
## Timestream database where the metrics will be inserted.
## The database must exist prior to starting Telegraf.
database_name = "yourDatabaseNameHere"
## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
## If the describe operation fails, the plugin will not start
## and therefore the Telegraf agent will not start.
describe_database_on_start = false
## Specifies how the data is organized in Timestream.
## Valid values are: single-table, multi-table.
## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
## The default is multi-table.
mapping_mode = "multi-table"
## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
create_table_if_not_exists = true
## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
## Check Timestream documentation for more details.
## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365
## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
## Check Timestream documentation for more details.
## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24
## Specifies how the data is written into Timestream.
## Valid values are: true, false
## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
## as a single row in a Timestream table.
## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
## The recommended setting is true.
## The default is false.
use_multi_measure_records = "false"
## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"
## Specifies the name of the table to write data into
## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
# single_table_name = ""
## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
## and the measurement name is transformed into the dimension value
## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
# single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"
## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
## Specifies the Timestream table tags.
## Check Timestream documentation for more details
# create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}
## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
## If not specified, defaulted to 1 go routines
max_write_go_routines = 25
## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
##
输入和输出集成示例
SNMP Trap
-
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。通过配置插件以侦听来自各种路由器和交换机的陷阱,网络管理员可以快速响应问题,例如设备中断或超出临界阈值。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。
-
自动化事件响应:每当收到特定陷阱时,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陷阱,则可以启动自动化脚本来收集诊断信息、通知支持人员,甚至尝试补救措施。这种方法通过减少人工干预并加快响应时间来提高 IT 运营的效率。
-
网络性能分析:部署 SNMP Trap 插件以收集性能指标以及陷阱,以全面了解网络运行状况。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。
-
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。收到预定义的陷阱后,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,从而有助于保持高服务水平和快速解决问题。
AWS Timestream
-
物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,从而可以快速分析和可视化传感器数据。通过将设备读数组织成时间序列格式,用户可以跟踪趋势、识别异常并根据设备性能简化运营决策。
-
应用程序性能监控:将 Timestream 与应用程序监控工具结合使用,以随时间推移发送有关服务性能的指标。这种集成使工程师能够对应用程序性能进行历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间推移查看的使用模式优化资源分配。
-
自动化数据存档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期。此设置可以自动化存档策略,确保根据预定义的条件保留旧数据。这对于合规性和历史分析尤其有用,使企业能够以最少的人工干预来维护其数据生命周期。
-
多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。通过创建性能指标的统一数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,提高系统范围性能的可见性并促进跨应用程序故障排除。
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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间序列数据时,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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