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强大的性能,无限的扩展
收集、组织和处理大量高速数据。 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,第一的时间序列平台,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。
此插件使用基于 HTTP 的 Prometheus 远程写入协议将指标从 Telegraf 发送到 Thanos,从而实现高效且可扩展地摄取到 Thanos Receive 组件中。
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 查询时间序列数据。 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 提供了关于在 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,并协助团队根据历史和当前的性能统计数据做出数据驱动的决策。
Thanos
Telegraf 的 HTTP 插件可以通过其兼容 Remote Write 的 Receive 组件将指标直接发送到 Thanos。 通过将数据格式设置为 `prometheusremotewrite`,Telegraf 可以将指标序列化为原生 Prometheus 客户端使用的相同的基于 protobuf 的格式。 此设置实现了高吞吐量、低延迟的指标摄取到 Thanos 中,从而促进大规模的集中式可观测性。 这在混合环境中尤其有用,在这些环境中,Telegraf 从 Prometheus 原生范围之外的系统(例如 SNMP 设备、Windows 主机或自定义应用程序)收集指标,并将它们直接流式传输到 Thanos 以进行长期存储和全局查询。
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>
Thanos
[[outputs.http]]
## Thanos Receive endpoint for remote write
url = "http://thanos-receive.example.com/api/v1/receive"
## HTTP method
method = "POST"
## Data format set to Prometheus remote write
data_format = "prometheusremotewrite"
## Optional headers (authorization, etc.)
# [outputs.http.headers]
# Authorization = "Bearer YOUR_TOKEN"
## Optional TLS configuration
# tls_ca = "/path/to/ca.pem"
# tls_cert = "/path/to/cert.pem"
# tls_key = "/path/to/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
## Request timeout
timeout = "10s"
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: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实现主动管理。
-
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。 这种能力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:该插件可用于从各种 Google Cloud 服务中提取指标,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。
Thanos
-
无代理云监控:在云虚拟机中部署 Telegraf 代理以收集系统和应用程序指标,然后使用 Remote Write 将它们直接流式传输到 Thanos。 这提供了集中的可观测性,而无需在每个位置都部署 Prometheus 节点。
-
可扩展的 Windows 主机监控:在 Windows 机器上使用 Telegraf 收集操作系统级别的指标,并通过 Remote Write 将它们发送到 Thanos Receive。 这实现了在异构环境中的可观测性,而只有 Linux 上具有原生的 Prometheus 支持。
-
跨区域指标联合:多个地理区域中的 Telegraf 代理可以使用此插件将数据推送到区域本地的 Thanos Receivers。 从那里,Thanos 可以全局去重和查询指标,从而减少延迟和网络出口成本。
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将第三方数据集成到 Thanos 中:使用 Telegraf 输入从自定义遥测源(例如 REST API 或专有日志)收集指标,并通过 Remote Write 将它们转发到 Thanos。 这将非原生数据带入 Prometheus 兼容的长期分析管道。
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强大的性能,无限的扩展
收集、组织和处理大量高速数据。 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,第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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