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间序列数据时,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
查看入门方法
输入和输出集成概述
StatsD 输入插件通过在后台运行监听器服务来捕获来自 StatsD 服务器的指标,从而实现全面的性能监控和指标聚合。
Datadog Telegraf 插件支持向 Datadog Metrics API 提交指标,通过可靠的指标摄取过程,促进高效的监控和数据分析。
集成详情
StatsD
StatsD 输入插件旨在通过在 Telegraf 处于活动状态时运行后台 StatsD 监听器服务,从 StatsD 服务器收集指标。此插件利用原始 Etsy 实现建立的 StatsD 消息格式,该格式允许各种类型的指标,包括仪表、计数器、集合、计时、直方图和分布。StatsD 插件的功能扩展到解析标签,并通过支持 InfluxDB 标签系统的功能扩展标准协议。它可以处理通过不同协议(UDP 或 TCP)发送的消息,有效管理多个指标,并提供用于优化指标处理的高级配置,例如百分位数计算和数据转换模板。这种灵活性使用户能够全面跟踪应用程序性能,使其成为强大监控设置的必备工具。
Datadog
此插件写入 Datadog Metrics API,使用户能够发送指标以进行监控和性能分析。通过使用 Datadog API 密钥,用户可以将插件配置为与 Datadog 的 v1 API 建立连接。该插件支持各种配置选项,包括连接超时、HTTP 代理设置和数据压缩方法,确保适应不同的部署环境。将计数指标转换为速率的能力增强了 Telegraf 与 Datadog 代理的集成,这对于依赖实时性能指标的应用程序尤其有利。
配置
StatsD
[[inputs.statsd]]
## Protocol, must be "tcp", "udp4", "udp6" or "udp" (default=udp)
protocol = "udp"
## MaxTCPConnection - applicable when protocol is set to tcp (default=250)
max_tcp_connections = 250
## Enable TCP keep alive probes (default=false)
tcp_keep_alive = false
## Specifies the keep-alive period for an active network connection.
## Only applies to TCP sockets and will be ignored if tcp_keep_alive is false.
## Defaults to the OS configuration.
# tcp_keep_alive_period = "2h"
## Address and port to host UDP listener on
service_address = ":8125"
## The following configuration options control when telegraf clears it's cache
## of previous values. If set to false, then telegraf will only clear it's
## cache when the daemon is restarted.
## Reset gauges every interval (default=true)
delete_gauges = true
## Reset counters every interval (default=true)
delete_counters = true
## Reset sets every interval (default=true)
delete_sets = true
## Reset timings & histograms every interval (default=true)
delete_timings = true
## Enable aggregation temporality adds temporality=delta or temporality=commulative tag, and
## start_time field, which adds the start time of the metric accumulation.
## You should use this when using OpenTelemetry output.
# enable_aggregation_temporality = false
## Percentiles to calculate for timing & histogram stats.
percentiles = [50.0, 90.0, 99.0, 99.9, 99.95, 100.0]
## separator to use between elements of a statsd metric
metric_separator = "_"
## Parses tags in the datadog statsd format
## http://docs.datadoghq.com/guides/dogstatsd/
## deprecated in 1.10; use datadog_extensions option instead
parse_data_dog_tags = false
## Parses extensions to statsd in the datadog statsd format
## currently supports metrics and datadog tags.
## http://docs.datadoghq.com/guides/dogstatsd/
datadog_extensions = false
## Parses distributions metric as specified in the datadog statsd format
## https://docs.datadoghq.com/developers/metrics/types/?tab=distribution#definition
datadog_distributions = false
## Keep or drop the container id as tag. Included as optional field
## in DogStatsD protocol v1.2 if source is running in Kubernetes
## https://docs.datadoghq.com/developers/dogstatsd/datagram_shell/?tab=metrics#dogstatsd-protocol-v12
datadog_keep_container_tag = false
## Statsd data translation templates, more info can be read here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/TEMPLATE_PATTERN.md
# templates = [
# "cpu.* measurement*"
# ]
## Number of UDP messages allowed to queue up, once filled,
## the statsd server will start dropping packets
allowed_pending_messages = 10000
## Number of worker threads used to parse the incoming messages.
# number_workers_threads = 5
## Number of timing/histogram values to track per-measurement in the
## calculation of percentiles. Raising this limit increases the accuracy
## of percentiles but also increases the memory usage and cpu time.
percentile_limit = 1000
## Maximum socket buffer size in bytes, once the buffer fills up, metrics
## will start dropping. Defaults to the OS default.
# read_buffer_size = 65535
## Max duration (TTL) for each metric to stay cached/reported without being updated.
# max_ttl = "10h"
## Sanitize name method
## By default, telegraf will pass names directly as they are received.
## However, upstream statsd now does sanitization of names which can be
## enabled by using the "upstream" method option. This option will a) replace
## white space with '_', replace '/' with '-', and remove characters not
## matching 'a-zA-Z_\-0-9\.;='.
#sanitize_name_method = ""
## Replace dots (.) with underscore (_) and dashes (-) with
## double underscore (__) in metric names.
# convert_names = false
## Convert all numeric counters to float
## Enabling this would ensure that both counters and guages are both emitted
## as floats.
# float_counters = false
Datadog
[[outputs.datadog]]
## Datadog API key
apikey = "my-secret-key"
## Connection timeout.
# timeout = "5s"
## Write URL override; useful for debugging.
## This plugin only supports the v1 API currently due to the authentication
## method used.
# url = "https://app.datadoghq.com/api/v1/series"
## Set http_proxy
# use_system_proxy = false
# http_proxy_url = "http://localhost:8888"
## Override the default (none) compression used to send data.
## Supports: "zlib", "none"
# compression = "none"
## When non-zero, converts count metrics submitted by inputs.statsd
## into rate, while dividing the metric value by this number.
## Note that in order for metrics to be submitted simultaenously alongside
## a Datadog agent, rate_interval has to match the interval used by the
## agent - which defaults to 10s
# rate_interval = 0s
输入和输出集成示例
StatsD
-
实时应用程序性能监控:利用 StatsD 输入插件实时监控应用程序性能指标。通过配置您的应用程序向 StatsD 服务器发送各种指标,团队可以利用此插件动态分析性能瓶颈、跟踪用户活动并确保资源优化。历史指标和实时指标的结合可以实现主动故障排除,并提高问题解决过程的响应速度。
-
跟踪 Web 应用程序中的用户参与度指标:使用 StatsD 插件收集用户参与度统计信息,例如页面浏览量、点击事件和互动时间。通过将这些指标发送到 StatsD 服务器,企业可以获得有关用户行为的宝贵见解,使他们能够根据量化反馈做出数据驱动的决策,以改进用户体验和界面设计。这可以显著提高营销策略和产品开发工作的有效性。
-
基础设施健康监控:部署 StatsD 插件,通过跟踪资源利用率、服务器响应时间和网络性能等指标来监控服务器基础设施的健康状况。通过此设置,DevOps 团队可以详细了解系统性能,从而有效地在问题升级之前预测问题。这可以实现主动的基础设施管理方法,最大限度地减少停机时间并确保最佳服务交付。
-
创建全面的服务仪表板:将 StatsD 与可视化工具集成,以创建全面的仪表板,反映整个架构中服务的状态和健康状况。例如,结合通过 StatsD 记录的来自多个服务的数据可以将原始指标转换为可操作的见解,从而显示系统性能随时间变化的趋势。这种能力使利益相关者能够保持监督并根据可视化数据集推动决策,从而提高整体运营透明度。
Datadog
-
实时基础设施监控:使用 Datadog 插件实时监控服务器指标,方法是将 CPU 使用率和内存统计信息直接发送到 Datadog。这种集成允许 IT 团队在集中式仪表板中可视化和分析系统性能指标,从而能够主动响应任何新出现的问题,例如资源瓶颈或服务器过载。
-
应用程序性能跟踪:利用此插件向 Datadog 提交特定于应用程序的指标,例如请求计数和错误率。通过与应用程序监控工具集成,团队可以将基础设施指标与应用程序性能相关联,从而提供洞察力,使他们能够优化代码性能并改善用户体验。
-
指标中的异常检测:配置 Datadog 插件以发送指标,这些指标可以根据 Datadog 机器学习功能检测到的异常模式触发警报和通知。这种主动监控有助于团队在客户受到影响之前快速响应潜在的中断或性能下降。
-
与云服务集成:通过使用 Datadog 插件发送来自云资源的指标,IT 团队可以了解云应用程序性能。监控延迟和错误率等指标有助于确保满足服务级别协议 (SLA),并有助于优化跨云环境的资源分配。
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间序列数据时,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
查看入门方法