StatsD 和 ServiceNow 集成

强大的性能和简单的集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

info

这不是大规模实时查询的推荐配置。为了实现查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 StatsD 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

2,800+

贡献者

目录

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。借助 InfluxDB,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。

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 Event Management 的高效集成。

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 监听器服务来收集来自 StatsD 服务器的指标。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,并通过可容纳 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,并为最佳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必备工具。

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 Event Management 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。此集成允许用户快速利用 ServiceNow 中的指标来增强可观察性、主动事件管理和性能监控,并利用 ServiceNow 的 Operational Intelligence 功能。

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

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

StatsD

  1. 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。

  2. 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、点击事件和交互时间。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。这可以显着提高营销策略和产品开发工作的有效性。

  3. 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。这使得能够以主动的方式进行基础设施管理,最大限度地减少停机时间并确保最佳的服务交付。

  4. 创建全面的服务仪表板:将 StatsD 与可视化工具集成,以创建反映整个架构中服务状态和健康状况的全面仪表板。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,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。

ServiceNow

  1. 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 Event Management。根据阈值自动触发事件或补救工作流程,从而显着缩短事件检测和响应时间。

  2. 端到端应用程序监控:在应用程序堆栈的多个层部署 Telegraf 代理,将性能指标直接发送到 ServiceNow。利用 ServiceNow 的 Operational Intelligence,团队可以关联跨组件的指标,快速识别性能瓶颈。

  3. 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。

  4. 云资源优化:使用 Telegraf 从混合云和多云基础设施收集指标,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。借助 InfluxDB,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

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许根据这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并为可靠的消息处理提供带有 DynamoDB 的检查点功能。

查看集成