目录
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,从 StatsD 服务器捕获指标,从而实现全面的性能监控和指标聚合。
Redis 插件使用户能够将 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
StatsD
StatsD 输入插件旨在通过在 Telegraf 激活时运行后台 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 gauges(计量器)、counters(计数器)、sets(集合)、timings(计时)、histograms(直方图)和 distributions(分布)。StatsD 插件的功能扩展到解析标签,并使用适应 InfluxDB 标记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,有效管理多个指标指标,并为优化指标处理提供高级配置,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重要工具。
Redis
Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个专门用于时序数据的 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。借助 RedisTimeSeries,用户可以利用管理时序数据的增强功能,包括聚合视图和范围查询。该插件提供各种配置选项,以实现安全连接到 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的绝佳选择,在这些环境中,实时处理至关重要。
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
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
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,并提高问题解决流程的响应速度。
-
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,企业可以深入了解用户行为,从而能够根据定量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 插件以监控服务器基础设施的健康状况,方法是跟踪资源利用率、服务器响应时间和网络性能等指标。通过这种设置,DevOps 团队可以详细了解系统性能,有效地在问题升级之前预测问题。这使得能够采取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,组合通过 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,从而展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,并根据可视化的数据集推动决策,从而提高整体运营透明度。
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。高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:使用此插件跟踪和存储来自各种来源的时间敏感型金融数据。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。
-
能源消耗跟踪:利用此插件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。
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。