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,它都会更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 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
此插件报告 Suricata IDS/IPS 引擎的内部性能计数器,并处理传入数据以适应 Telegraf 的格式。
Telegraf PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库模式。
集成详情
Suricata
Suricata 插件捕获并报告来自 Suricata IDS/IPS 引擎的内部性能指标,其中包括各种统计信息,如流量、内存使用情况、正常运行时间以及流和警报的计数器。此插件监听来自 Suricata 的 JSON 格式的日志输出,使其能够解析数据并格式化数据以与 Telegraf 集成。它作为服务输入插件运行,这意味着它主动等待来自 Suricata 的指标或事件,而不是按预定义的时间间隔收集指标。该插件支持不同指标版本的配置,从而提高了灵活性和详细的数据收集。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,为模式管理提供强大的支持,通过自动更新缺失的列。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够高效地存储和管理时间序列数据。它为连接设置、并发和错误处理提供可配置选项,并支持高级功能,如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
配置
Suricata
[[inputs.suricata]]
## Source
## Data sink for Suricata stats log. This is expected to be a filename of a
## unix socket to be created for listening.
# source = "/var/run/suricata-stats.sock"
## Delimiter
## Used for flattening field keys, e.g. subitem "alert" of "detect" becomes
## "detect_alert" when delimiter is "_".
# delimiter = "_"
## Metric version
## Version 1 only collects stats and optionally will look for alerts if
## the configuration setting alerts is set to true.
## Version 2 parses any event type message by default and produced metrics
## under a single metric name using a tag to differentiate between event
## types. The timestamp for the message is applied to the generated metric.
## Additional tags and fields are included as well.
# version = "1"
## Alerts
## In metric version 1, only status is captured by default, alerts must be
## turned on with this configuration option. This option does not apply for
## metric version 2.
# alerts = false
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql database
[[outputs.postgresql]]
## Specify connection address via the standard libpq connection string:
## host=... user=... password=... sslmode=... dbname=...
## Or a URL:
## postgres://[user[:password]]@localhost[/dbname]?sslmode=[disable|verify-ca|verify-full]
## See https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-connect.html#LIBPQ-CONNSTRING
##
## All connection parameters are optional. Environment vars are also supported.
## e.g. PGPASSWORD, PGHOST, PGUSER, PGDATABASE
## All supported vars can be found here:
## https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-envars.html
##
## Non-standard parameters:
## pool_max_conns (default: 1) - Maximum size of connection pool for parallel (per-batch per-table) inserts.
## pool_min_conns (default: 0) - Minimum size of connection pool.
## pool_max_conn_lifetime (default: 0s) - Maximum age of a connection before closing.
## pool_max_conn_idle_time (default: 0s) - Maximum idle time of a connection before closing.
## pool_health_check_period (default: 0s) - Duration between health checks on idle connections.
# connection = ""
## Postgres schema to use.
# schema = "public"
## Store tags as foreign keys in the metrics table. Default is false.
# tags_as_foreign_keys = false
## Suffix to append to table name (measurement name) for the foreign tag table.
# tag_table_suffix = "_tag"
## Deny inserting metrics if the foreign tag can't be inserted.
# foreign_tag_constraint = false
## Store all tags as a JSONB object in a single 'tags' column.
# tags_as_jsonb = false
## Store all fields as a JSONB object in a single 'fields' column.
# fields_as_jsonb = false
## Name of the timestamp column
## NOTE: Some tools (e.g. Grafana) require the default name so be careful!
# timestamp_column_name = "time"
## Type of the timestamp column
## Currently, "timestamp without time zone" and "timestamp with time zone"
## are supported
# timestamp_column_type = "timestamp without time zone"
## Templated statements to execute when creating a new table.
# create_templates = [
# '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }})''',
# ]
## Templated statements to execute when adding columns to a table.
## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is no column will be skipped. Points
## containing fields for which there is no column will have the field omitted.
# add_column_templates = [
# '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
# ]
## Templated statements to execute when creating a new tag table.
# tag_table_create_templates = [
# '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }}, PRIMARY KEY (tag_id))''',
# ]
## Templated statements to execute when adding columns to a tag table.
## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is no column will be skipped.
# tag_table_add_column_templates = [
# '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
# ]
## The postgres data type to use for storing unsigned 64-bit integer values (Postgres does not have a native
## unsigned 64-bit integer type).
## The value can be one of:
## numeric - Uses the PostgreSQL "numeric" data type.
## uint8 - Requires pguint extension (https://github.com/petere/pguint)
# uint64_type = "numeric"
## When using pool_max_conns>1, and a temporary error occurs, the query is retried with an incremental backoff. This
## controls the maximum backoff duration.
# retry_max_backoff = "15s"
## Approximate number of tag IDs to store in in-memory cache (when using tags_as_foreign_keys).
## This is an optimization to skip inserting known tag IDs.
## Each entry consumes approximately 34 bytes of memory.
# tag_cache_size = 100000
## Enable & set the log level for the Postgres driver.
# log_level = "warn" # trace, debug, info, warn, error, none
输入和输出集成示例
Suricata
-
网络流量分析:利用 Suricata 插件跟踪有关网络入侵尝试和性能的详细指标,帮助进行实时威胁检测和响应。通过可视化捕获的警报和流量统计信息,安全团队可以快速查明漏洞并降低风险。
-
性能监控仪表板:使用 Suricata Telegraf 插件指标创建一个仪表板,以监控 IDS/IPS 引擎的健康状况和性能。此用例概述了内存使用情况、捕获的数据包和警报统计信息,使团队能够保持最佳运行状态。
-
自动化安全报告:利用该插件生成关于警报统计信息和流量模式的定期报告,帮助安全分析师识别长期趋势并制定战略防御措施。自动化报告还确保持续评估网络的安全性。
-
实时警报处理:将 Suricata 的警报指标集成到更广泛的事件响应自动化框架中。通过结合来自 Suricata 插件的输入,组织可以为警报和自动化响应工作流程开发智能触发器,从而缩短对潜在威胁的反应时间。
PostgreSQL
-
使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而可以使用复杂查询进行实时分析。此设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在多个表中操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。具体来说,用户可以使用 JOIN 操作跨不同的指标表创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中隐藏的见解。
-
与 TimescaleDB 集成以进行时间序列数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件来高效地处理和分析时间序列数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。这种集成允许用户对大量时间序列数据运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。
-
数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件来维护指标的不同版本的策略。用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而轻松进行历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的见解,还有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
-
用于不断发展的指标的动态模式管理:使用插件的模板功能创建动态变化的模式,以响应指标的变化。此用例允许组织在指标发展时调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户可以扩展其数据库而无需手动干预,从而促进敏捷的数据管理实践。
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,它都会更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
查看入门方法