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强大的性能,无限的扩展性
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。 借助 InfluxDB,由 Telegraf 构建的排名第一的时序平台,实现扩展。
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输入和输出集成概览
此插件能够通过 Stackdriver Monitoring API 从 Google Cloud 服务收集监控数据。 它旨在帮助用户通过收集相关指标来监控其云基础设施的性能和健康状况。
Loki 插件允许用户将日志发送到 Loki 进行聚合和查询,从而利用 Loki 高效的存储能力。
集成详情
Google Cloud Stackdriver
Stackdriver Telegraf 插件允许用户使用 Cloud Monitoring API v3 从 Google Cloud Monitoring 查询时序数据。 通过此插件,用户可以轻松地将 Google Cloud 监控指标集成到其监控堆栈中。 此 API 提供了有关 Google Cloud 中运行的资源和应用程序的大量见解,包括性能、正常运行时间和运营指标。 该插件支持各种配置选项来过滤和优化检索到的数据,使用户能够根据其特定需求自定义其监控设置。 此集成有助于更顺畅地维护云资源的健康和性能,并帮助团队根据历史和当前性能统计数据做出数据驱动的决策。
Loki
此 Loki 插件与 Grafana Loki 集成,Grafana Loki 是一个强大的日志聚合系统。 通过以与 Loki 兼容的格式发送日志,此插件可以实现日志的高效存储和查询。 每个日志条目都以键值格式结构化,其中键表示字段名称,值表示相应的日志信息。 按时间戳对日志进行排序可确保通过 Loki 查询时,日志流保持时间顺序。 该插件对密钥的支持使得安全地管理身份验证参数变得更加容易,而 HTTP 标头、gzip 编码和 TLS 配置的选项增强了日志传输的适应性和安全性,从而满足各种部署需求。
配置
Google Cloud Stackdriver
[[inputs.stackdriver]]
## GCP Project
project = "erudite-bloom-151019"
## Include timeseries that start with the given metric type.
metric_type_prefix_include = [
"compute.googleapis.com/",
]
## Exclude timeseries that start with the given metric type.
# metric_type_prefix_exclude = []
## Most metrics are updated no more than once per minute; it is recommended
## to override the agent level interval with a value of 1m or greater.
interval = "1m"
## Maximum number of API calls to make per second. The quota for accounts
## varies, it can be viewed on the API dashboard:
## https://cloud.google.com/monitoring/quotas#quotas_and_limits
# rate_limit = 14
## The delay and window options control the number of points selected on
## each gather. When set, metrics are gathered between:
## start: now() - delay - window
## end: now() - delay
#
## Collection delay; if set too low metrics may not yet be available.
# delay = "5m"
#
## If unset, the window will start at 1m and be updated dynamically to span
## the time between calls (approximately the length of the plugin interval).
# window = "1m"
## TTL for cached list of metric types. This is the maximum amount of time
## it may take to discover new metrics.
# cache_ttl = "1h"
## If true, raw bucket counts are collected for distribution value types.
## For a more lightweight collection, you may wish to disable and use
## distribution_aggregation_aligners instead.
# gather_raw_distribution_buckets = true
## Aggregate functions to be used for metrics whose value type is
## distribution. These aggregate values are recorded in in addition to raw
## bucket counts; if they are enabled.
##
## For a list of aligner strings see:
## https://cloud.google.com/monitoring/api/ref_v3/rpc/google.monitoring.v3#aligner
# distribution_aggregation_aligners = [
# "ALIGN_PERCENTILE_99",
# "ALIGN_PERCENTILE_95",
# "ALIGN_PERCENTILE_50",
# ]
## Filters can be added to reduce the number of time series matched. All
## functions are supported: starts_with, ends_with, has_substring, and
## one_of. Only the '=' operator is supported.
##
## The logical operators when combining filters are defined statically using
## the following values:
## filter ::= {AND AND AND }
## resource_labels ::= {OR }
## metric_labels ::= {OR }
## user_labels ::= {OR }
## system_labels ::= {OR }
##
## For more details, see https://cloud.google.com/monitoring/api/v3/filters
#
## Resource labels refine the time series selection with the following expression:
## resource.labels. =
# [[inputs.stackdriver.filter.resource_labels]]
# key = "instance_name"
# value = 'starts_with("localhost")'
#
## Metric labels refine the time series selection with the following expression:
## metric.labels. =
# [[inputs.stackdriver.filter.metric_labels]]
# key = "device_name"
# value = 'one_of("sda", "sdb")'
#
## User labels refine the time series selection with the following expression:
## metadata.user_labels."" =
# [[inputs.stackdriver.filter.user_labels]]
# key = "environment"
# value = 'one_of("prod", "staging")'
#
## System labels refine the time series selection with the following expression:
## metadata.system_labels."" =
# [[inputs.stackdriver.filter.system_labels]]
# key = "machine_type"
# value = 'starts_with("e2-")'
</code></pre>
Loki
[[outputs.loki]]
## The domain of Loki
domain = "https://loki.domain.tld"
## Endpoint to write api
# endpoint = "/loki/api/v1/push"
## Connection timeout, defaults to "5s" if not set.
# timeout = "5s"
## Basic auth credential
# username = "loki"
# password = "pass"
## Additional HTTP headers
# http_headers = {"X-Scope-OrgID" = "1"}
## If the request must be gzip encoded
# gzip_request = false
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Sanitize Tag Names
## If true, all tag names will have invalid characters replaced with
## underscores that do not match the regex: ^[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*.
# sanitize_label_names = false
## Metric Name Label
## Label to use for the metric name to when sending metrics. If set to an
## empty string, this will not add the label. This is NOT suggested as there
## is no way to differentiate between multiple metrics.
# metric_name_label = "__name"
输入和输出集成示例
Google Cloud Stackdriver
-
将云指标集成到自定义仪表板中:借助此插件,团队可以将来自 Google Cloud 的指标导入个性化仪表板,从而实现对应用程序性能和资源利用率的实时监控。 通过自定义云指标的可视化表示,运营团队可以轻松识别趋势和异常,从而在问题升级之前进行主动管理。
-
自动化警报和分析:用户可以设置自动化警报机制,利用插件的指标来跟踪资源阈值。 此功能使团队能够通过提供即时通知,对性能下降或中断做出快速响应,从而缩短平均恢复时间并确保持续的运营效率。
-
跨平台资源比较:该插件可用于提取来自各种 Google Cloud 服务的指标,并将它们与本地资源进行比较。 这种跨平台可见性有助于组织就资源分配和扩展策略做出明智的决策,并优化云支出与本地基础设施。
-
用于容量规划的历史数据分析:通过长期收集历史指标,该插件使团队能够进行全面的容量规划。 了解过去的绩效趋势有助于准确预测资源需求,从而实现更好的预算和投资策略。
Loki
-
微服务的集中日志记录:使用 Loki 插件收集来自 Kubernetes 集群中运行的多个微服务的日志。 通过将日志定向到集中的 Loki 实例,开发人员可以在一个位置监控、搜索和分析来自所有服务的日志,从而简化故障排除和性能监控。 此设置简化了操作,并支持对分布式应用程序中出现的问题做出快速响应。
-
实时日志异常检测:将 Loki 与监控工具结合使用,以实时分析日志输出中可能指示系统错误或安全威胁的异常模式。 对日志流实施异常检测使团队能够主动识别和响应事件,从而提高系统可靠性并增强安全态势。
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通过 Gzip 压缩增强日志处理:配置 Loki 插件以利用 gzip 压缩进行日志传输。 这种方法可以减少带宽使用并提高传输速度,这在网络带宽可能受到限制的环境中尤其有利。 它对于高容量日志记录应用程序特别有用,在这些应用程序中,每个字节都很重要,并且性能至关重要。
-
通过自定义标头支持多租户:利用添加自定义 HTTP 标头的功能,在多租户应用程序环境中隔离来自不同租户的日志。 通过使用 Loki 插件为每个租户发送不同的标头,运营商可以确保正确的日志管理并符合数据隔离要求,使其成为 SaaS 应用程序的通用解决方案。
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