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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间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,这个排名第一的时间序列平台旨在与 Telegraf 一起扩展。
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输入和输出集成概述
Syslog 插件可以使用标准网络协议从各种来源收集 syslog 消息。此功能对于需要有效监控和记录系统的环境至关重要。
Azure 数据资源管理器插件允许指标收集与 Azure 数据资源管理器集成,使用户能够有效地分析和查询其遥测数据。借助此插件,用户可以配置摄取设置以满足其需求,并利用 Azure 强大的分析功能。
集成详情
Syslog
Telegraf 的 Syslog 插件捕获通过各种协议(如 TCP、UDP 和 TLS)传输的 syslog 消息。它同时支持 RFC 5424(较新的 syslog 协议)和较旧的 RFC 3164(BSD syslog 协议)。此插件作为服务输入运行,有效地启动一个侦听传入 syslog 消息的服务。与传统插件不同,服务输入可能无法与标准间隔设置或 CLI 选项(如 --once
)一起使用。它包括用于设置网络配置、套接字权限、消息处理和连接处理的选项。此外,与 Rsyslog 的集成允许转发日志消息,使其成为实时收集和中继系统日志的强大工具,从而无缝集成到监控和日志记录系统中。
Azure 数据资源管理器
Azure 数据资源管理器插件允许用户将从各种 Telegraf 输入插件收集的指标、日志和时间序列数据写入 Azure 数据资源管理器、Azure Synapse 和 Fabric 中的实时分析。此集成充当桥梁,使应用程序和服务能够有效地监控其性能指标或日志。Azure 数据资源管理器针对分析大量不同数据类型进行了优化,使其成为云环境中实时分析和监控解决方案的绝佳选择。该插件使用户能够根据其需求配置指标摄取,动态定义表架构,并设置各种摄取方法,同时保留数据库操作所需的角色和权限的灵活性。这支持现代应用程序(使用云服务)的可扩展且安全的监控设置。
配置
Syslog
[[inputs.syslog]]
## Protocol, address and port to host the syslog receiver.
## If no host is specified, then localhost is used.
## If no port is specified, 6514 is used (RFC5425#section-4.1).
## ex: server = "tcp://localhost:6514"
## server = "udp://:6514"
## server = "unix:///var/run/telegraf-syslog.sock"
## When using tcp, consider using 'tcp4' or 'tcp6' to force the usage of IPv4
## or IPV6 respectively. There are cases, where when not specified, a system
## may force an IPv4 mapped IPv6 address.
server = "tcp://127.0.0.1:6514"
## Permission for unix sockets (only available on unix sockets)
## This setting may not be respected by some platforms. To safely restrict
## permissions it is recommended to place the socket into a previously
## created directory with the desired permissions.
## ex: socket_mode = "777"
# socket_mode = ""
## Maximum number of concurrent connections (only available on stream sockets like TCP)
## Zero means unlimited.
# max_connections = 0
## Read timeout (only available on stream sockets like TCP)
## Zero means unlimited.
# read_timeout = "0s"
## Optional TLS configuration (only available on stream sockets like TCP)
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Enables client authentication if set.
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Maximum socket buffer size (in bytes when no unit specified)
## For stream sockets, once the buffer fills up, the sender will start
## backing up. For datagram sockets, once the buffer fills up, metrics will
## start dropping. Defaults to the OS default.
# read_buffer_size = "64KiB"
## Period between keep alive probes (only applies to TCP sockets)
## Zero disables keep alive probes. Defaults to the OS configuration.
# keep_alive_period = "5m"
## Content encoding for message payloads
## Can be set to "gzip" for compressed payloads or "identity" for no encoding.
# content_encoding = "identity"
## Maximum size of decoded packet (in bytes when no unit specified)
# max_decompression_size = "500MB"
## Framing technique used for messages transport
## Available settings are:
## octet-counting -- see RFC5425#section-4.3.1 and RFC6587#section-3.4.1
## non-transparent -- see RFC6587#section-3.4.2
# framing = "octet-counting"
## The trailer to be expected in case of non-transparent framing (default = "LF").
## Must be one of "LF", or "NUL".
# trailer = "LF"
## Whether to parse in best effort mode or not (default = false).
## By default best effort parsing is off.
# best_effort = false
## The RFC standard to use for message parsing
## By default RFC5424 is used. RFC3164 only supports UDP transport (no streaming support)
## Must be one of "RFC5424", or "RFC3164".
# syslog_standard = "RFC5424"
## Character to prepend to SD-PARAMs (default = "_").
## A syslog message can contain multiple parameters and multiple identifiers within structured data section.
## Eg., [id1 name1="val1" name2="val2"][id2 name1="val1" nameA="valA"]
## For each combination a field is created.
## Its name is created concatenating identifier, sdparam_separator, and parameter name.
# sdparam_separator = "_"
Azure 数据资源管理器
[[outputs.azure_data_explorer]]
## The URI property of the Azure Data Explorer resource on Azure
## ex: endpoint_url = https://myadxresource.australiasoutheast.kusto.windows.net
endpoint_url = ""
## The Azure Data Explorer database that the metrics will be ingested into.
## The plugin will NOT generate this database automatically, it's expected that this database already exists before ingestion.
## ex: "exampledatabase"
database = ""
## Timeout for Azure Data Explorer operations
# timeout = "20s"
## Type of metrics grouping used when pushing to Azure Data Explorer.
## Default is "TablePerMetric" for one table per different metric.
## For more information, please check the plugin README.
# metrics_grouping_type = "TablePerMetric"
## Name of the single table to store all the metrics (Only needed if metrics_grouping_type is "SingleTable").
# table_name = ""
## Creates tables and relevant mapping if set to true(default).
## Skips table and mapping creation if set to false, this is useful for running Telegraf with the lowest possible permissions i.e. table ingestor role.
# create_tables = true
## Ingestion method to use.
## Available options are
## - managed -- streaming ingestion with fallback to batched ingestion or the "queued" method below
## - queued -- queue up metrics data and process sequentially
# ingestion_type = "queued"
输入和输出集成示例
Syslog
-
集中式日志管理:使用 Syslog 插件将来自多个服务器的日志消息聚合到中央日志记录系统中。此设置可以通过收集来自不同来源的 syslog 数据,帮助监控整体系统运行状况、有效排除问题和维护审计跟踪。
-
实时警报:将 Syslog 插件与警报工具集成,以便在检测到特定日志模式或错误时触发实时通知。例如,如果日志中出现关键系统错误,则可以向运维团队发送警报,从而最大限度地减少停机时间并执行主动维护。
-
安全监控:通过捕获来自防火墙、入侵检测系统和其他安全设备的日志,利用 Syslog 插件进行安全监控。这种日志记录功能增强了安全可见性,并通过分析捕获的 syslog 数据帮助调查潜在的恶意活动。
-
应用程序性能跟踪:通过从各种应用程序收集日志,利用 Syslog 插件来监控应用程序性能。此集成有助于分析应用程序的行为和性能趋势,从而帮助优化应用程序流程并确保更流畅的运行。
Azure 数据资源管理器
-
实时监控仪表板:通过使用此插件将来自各种服务的指标集成到 Azure 数据资源管理器中,组织可以构建反映实时性能指标的综合仪表板。这使团队能够主动响应性能问题并优化系统运行状况,而不会出现延迟。
-
集中式日志管理:利用 Azure 数据资源管理器来整合来自多个应用程序和服务的日志。通过利用该插件,组织可以简化其日志分析流程,从而更轻松地搜索、过滤和从随时间累积的历史数据中获得见解。
-
数据驱动的警报系统:通过基于通过此插件发送的指标配置警报来增强监控功能。组织可以设置阈值并自动化事件响应,从而显着减少停机时间并提高关键操作的可靠性。
-
机器学习模型训练:通过利用发送到 Azure 数据资源管理器的数据,组织可以执行大规模分析并准备数据以馈送到机器学习模型中。此插件支持数据结构化,这些数据随后可用于预测分析,从而提高决策能力。
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