目录
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,它都会变得更有价值。使用 InfluxDB,这是基于 Telegraf 构建的排名第一的时序平台,可进行扩展。
查看入门方法
输入和输出集成概述
此插件能够通过 Stackdriver Monitoring API 收集来自 Google Cloud 服务的监控数据。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。
此输出插件通过 HTTP 将指标从 Telegraf 直接流式传输到 ServiceNow MID Server,利用 nowmetric
序列化器实现与 ServiceNow 的 Operational Intelligence 和事件管理的高效集成。
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。借助此插件,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。
ServiceNow
Telegraf 可用于将指标数据直接发送到 ServiceNow MID Server REST 端点。指标使用 ServiceNow 的 Operational Intelligence (OI) 格式或 JSONv2 格式进行格式化,从而实现与 ServiceNow 的事件管理和 Operational Intelligence 平台的无缝集成。序列化器有效地批量处理指标,通过最大限度地减少 HTTP POST 请求的数量来降低网络开销。这种集成允许用户在 ServiceNow 中快速利用指标来增强可观察性、主动事件管理和性能监控,并结合 ServiceNow 的运营智能功能。
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>
ServiceNow
[[outputs.http]]
## ServiceNow MID Server metrics endpoint
url = "http://mid-server.example.com:9082/api/mid/sa/metrics"
## HTTP request method
method = "POST"
## Basic Authentication credentials
username = "evt.integration"
password = "P@$$w0rd!"
## Data serialization format for ServiceNow
data_format = "nowmetric"
## Metric format type: "oi" (default) or "jsonv2"
nowmetric_format = "oi"
## HTTP Headers
[outputs.http.headers]
Content-Type = "application/json"
Accept = "application/json"
## Optional timeout
# timeout = "5s"
## TLS configuration options
# 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 的指标导入到个性化仪表板中,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。 这种功能使团队能够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:通过随时间推移收集历史指标,该插件使团队能够进行彻底的容量规划。 了解过去的性能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。
ServiceNow
-
主动事件管理:利用 Telegraf 和 ServiceNow 集成将基础设施和应用程序指标实时流式传输到 ServiceNow 事件管理。 根据阈值自动触发事件或修复工作流程,从而显着缩短事件检测和响应时间。
-
端到端应用程序监控:在应用程序堆栈的多个层面上部署 Telegraf 代理,将性能指标直接发送到 ServiceNow。 利用 ServiceNow 的 Operational Intelligence,团队可以将跨组件的指标关联起来,快速识别性能瓶颈。
-
动态 CI 性能跟踪:通过使用此插件推送性能数据,将 Telegraf 指标与 ServiceNow 的 CMDB 集成,从而允许根据实时指标自动更新配置项 (CI) 健康状态。 这确保了 ServiceNow 中基础设施健康状况的准确和最新状态。
-
云资源优化:使用 Telegraf 收集来自混合和多云基础设施的指标,直接流式传输到 ServiceNow。 利用这些指标进行实时分析、预测性容量规划和资源优化,从而实现主动管理并降低运营成本。
反馈
感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。 请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。
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,它都会变得更有价值。使用 InfluxDB,这是基于 Telegraf 构建的排名第一的时序平台,可进行扩展。
查看入门方法