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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间序列数据时,它会更有价值。 使用 InfluxDB,这是 #1 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
此插件允许通过 Stackdriver Monitoring API 从 Google Cloud 服务收集监控数据。 它旨在通过收集相关指标来帮助用户监控其云基础设施的性能和健康状况。
Redis 插件允许用户将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Redis。 此集成非常适合需要强大的时序数据存储和分析的应用程序。
集成详情
Google Cloud Stackdriver
Stackdriver Telegraf 插件允许用户使用 Cloud Monitoring API v3 查询来自 Google Cloud Monitoring 的时序数据。 通过此插件,用户可以轻松地将 Google Cloud 监控指标集成到他们的监控堆栈中。 此 API 提供了有关在 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。 这种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。
Redis
Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个用于时序数据的专用 Redis 数据库模块。 此插件促进了 Telegraf 与 RedisTimeSeries 的集成,从而可以高效地存储和检索带时间戳的数据。 通过 RedisTimeSeries,用户可以利用增强的功能来管理时序数据,包括聚合视图和范围查询。 该插件提供了各种配置选项,以实现安全连接到您的 Redis 数据库所需的灵活性,包括对身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置的支持。 底层技术利用了 Redis 的效率和可扩展性,使其成为高容量指标环境(实时处理至关重要)的绝佳选择。
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>
Redis
[[outputs.redistimeseries]]
## The address of the RedisTimeSeries server.
address = "127.0.0.1:6379"
## Redis ACL credentials
# username = ""
# password = ""
# database = 0
## Timeout for operations such as ping or sending metrics
# timeout = "10s"
## Enable attempt to convert string fields to numeric values
## If "false" or in case the string value cannot be converted the string
## field will be dropped.
# convert_string_fields = true
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
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,从而可以实时监控应用程序性能和资源利用率。 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情况,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。 此功能允许团队通过提供即时通知来快速响应性能下降或中断,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:该插件可用于从各种 Google Cloud 服务提取指标,并将其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。
Redis
-
监控物联网传感器数据:利用 Redis Telegraf 插件实时收集和存储来自物联网传感器的数据。 通过将插件连接到 RedisTimeSeries 数据库,用户可以分析温度、湿度或其他环境因素的趋势。 有效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护并帮助进行资源管理。
-
金融市场数据聚合:使用此插件来跟踪和存储来自各种来源的时间敏感的金融数据。 通过将指标发送到 Redis,金融机构可以聚合和分析市场趋势或价格随时间的变化,从而为他们提供从可靠的时序分析中获得的可操作的见解。
-
应用程序性能监控 (APM):实施 Redis 插件以收集应用程序性能指标,例如响应时间和 CPU 使用率。 用户可以使用 RedisTimeSeries 可视化其应用程序的性能随时间的变化,从而使他们能够快速识别瓶颈并优化资源分配。
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能源消耗跟踪:利用此插件来监控建筑物随时间的能源使用情况。 通过与智能电表集成并将数据发送到 RedisTimeSeries,市政当局或企业可以分析能源消耗模式,从而帮助实施节能措施和可持续发展实践。
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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间序列数据时,它会更有价值。 使用 InfluxDB,这是 #1 的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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