Supervisor 和 AWS Timestream 集成

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

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

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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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,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

此插件使用 XML-RPC API 收集有关在 Supervisor 下运行的进程的信息。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时序数据管理而设计。此插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了各种配置选项。

集成详情

Supervisor

Telegraf 的 Supervisor 插件旨在通过其 XML-RPC API 收集有关 Supervisor 进程控制系统管理的进程的指标。该插件能够跟踪各种指标,包括进程状态和运行时间,并提供通过包含或排除列表配置要收集的指标的选项。此集成对于监视在 Supervisor 下运行的应用程序特别有用,可以深入了解其运行状态和性能指标。最低测试 Supervisor 版本为 3.3.2,建议使用基本身份验证来保护 HTTP 服务器,以提高安全性。

AWS Timestream

此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,这是一种针对物联网和运营应用程序优化的时序数据库。借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持灵活的配置,用于身份验证、数据组织和保留管理。它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担角色和共享配置文件。用户可以定义指标在 Timestream 中的组织方式——是使用单表还是多表,以及控制诸如磁存储和内存存储的保留期等方面。一个关键特性是它能够处理多度量记录,从而实现高效的数据摄取并有助于减少多次写入的开销。在错误处理方面,该插件包含用于解决与数据写入期间 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如用于节流的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。

配置

Supervisor

[[inputs.supervisor]]
  ## Url of supervisor's XML-RPC endpoint if basic auth enabled in supervisor http server,
  ## than you have to add credentials to url (ex. http://login:pass@localhost:9001/RPC2)
  # url="http://localhost:9001/RPC2"
  ## With settings below you can manage gathering additional information about processes
  ## If both of them empty, then all additional information will be collected.
  ## Currently supported supported additional metrics are: pid, rc
  # metrics_include = []
  # metrics_exclude = ["pid", "rc"]

AWS Timestream

[[outputs.timestream]]
  ## Amazon Region
  region = "us-east-1"

  ## Amazon Credentials
  ## Credentials are loaded in the following order:
  ## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
  ## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
  ## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
  ## 4) shared profile from 'profile'
  ## 5) environment variables
  ## 6) shared credentials file
  ## 7) EC2 Instance Profile
  #access_key = ""
  #secret_key = ""
  #token = ""
  #role_arn = ""
  #web_identity_token_file = ""
  #role_session_name = ""
  #profile = ""
  #shared_credential_file = ""

  ## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
  ## determined and this option should only be set if you wish to override the
  ## default.
  ##   ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
  # endpoint_url = ""

  ## Timestream database where the metrics will be inserted.
  ## The database must exist prior to starting Telegraf.
  database_name = "yourDatabaseNameHere"

  ## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
  ## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
  ## If the describe operation fails, the plugin will not start
  ## and therefore the Telegraf agent will not start.
  describe_database_on_start = false

  ## Specifies how the data is organized in Timestream.
  ## Valid values are: single-table, multi-table.
  ## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
  ## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
  ## The default is multi-table.
  mapping_mode = "multi-table"

  ## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
  create_table_if_not_exists = true

  ## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365

  ## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24

  ## Specifies how the data is written into Timestream.
  ## Valid values are: true, false
  ## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
  ## as a single row in a Timestream table.
  ## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
  ## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
  ## The recommended setting is true.
  ## The default is false.
  use_multi_measure_records = "false"

  ## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
  ## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
  measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"

  ## Specifies the name of the table to write data into
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_name = ""

  ## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
  ## and the measurement name is transformed into the dimension value
  ## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"

  ## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
  ## Specifies the Timestream table tags.
  ## Check Timestream documentation for more details
  # create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}

  ## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
  ## If not specified, defaulted to 1 go routines
  max_write_go_routines = 25

  ## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
  ##

输入和输出集成示例

Supervisor

  1. 集中监控仪表板:实施此插件以将 Supervisor 指标直接馈送到集中监控仪表板,使团队能够实时可视化其应用程序的健康状况和性能。此集成可以快速识别问题,帮助跟踪随时间推移的服务性能,并根据观察到的趋势帮助进行容量规划。

  2. 进程故障警报:利用 Supervisor 插件收集的指标来创建警报机制,当关键进程关闭或进入致命状态时,该机制会通知工程师。通过在您的监控系统中设置阈值,团队可以主动响应潜在问题,最大限度地减少停机时间并确保系统可靠性。

  3. 进程状态的历史分析:存储随时间收集的指标,以分析进程状态的变化和模式。通过检查历史数据,团队可以识别重复出现的问题,跟踪部署更改的影响,并根据进程趋势优化资源分配,从而提高整体系统性能。

  4. 与事件管理系统集成:配置 Supervisor 插件以在进程达到临界状态时自动向 PagerDuty 或 OpsGenie 等事件管理系统发送警报。此集成简化了事件响应流程,确保及时通知正确的团队成员,并可以立即采取行动。

AWS Timestream

  1. 物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,以便快速分析和可视化传感器数据。通过将设备读数组织成时序格式,用户可以跟踪趋势、识别异常并根据设备性能简化运营决策。

  2. 应用程序性能监控:利用 Timestream 和应用程序监控工具一起发送有关随时间推移的服务性能的指标。此集成使工程师能够执行应用程序性能的历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间推移查看的使用模式优化资源分配。

  3. 自动化数据归档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期。此设置可以自动化归档策略,确保根据预定义的标准保留较旧的数据。这对于合规性和历史分析特别有用,使企业能够以最少的人工干预维护其数据生命周期。

  4. 多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。通过创建性能指标的统一数据库,组织可以获得跨各种服务的整体见解,提高系统范围性能的可见性,并促进跨应用程序故障排除。

反馈

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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,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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