Syslog 和 MongoDB 集成

强大的性能,轻松集成,由 Telegraf 驱动,InfluxData 构建的开源数据连接器。

info

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

贡献者

目录

强大性能,无限扩展

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。使用 InfluxDB,第一时序平台,与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概述

Syslog 插件允许使用标准网络协议从各种来源收集 syslog 消息。此功能对于需要高效监控和日志记录系统的环境至关重要。

MongoDB Telegraf 插件允许用户将指标发送到 MongoDB 数据库,自动管理时序集合。

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,有效地启动一个服务来监听传入的 syslog 消息。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。

MongoDB

此插件将指标发送到 MongoDB,并与其时序功能无缝集成,允许在时序集合尚不存在时自动创建为时序集合。它需要 MongoDB 5.0 或更高版本才能使用时序集合功能,这对于高效存储和查询基于时间的数据至关重要。此插件通过确保所有相关指标都正确存储并在 MongoDB 中组织,从而增强了监控功能,使用户能够利用 MongoDB 强大的查询和聚合功能进行时序分析。

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 = "_"

MongoDB

[[outputs.mongodb]]
              # connection string examples for mongodb
              dsn = "mongodb://localhost:27017"
              # dsn = "mongodb://mongod1:27017,mongod2:27017,mongod3:27017/admin&replicaSet=myReplSet&w=1"

              # overrides serverSelectionTimeoutMS in dsn if set
              # timeout = "30s"

              # default authentication, optional
              # authentication = "NONE"

              # for SCRAM-SHA-256 authentication
              # authentication = "SCRAM"
              # username = "root"
              # password = "***"

              # for x509 certificate authentication
              # authentication = "X509"
              # tls_ca = "ca.pem"
              # tls_key = "client.pem"
              # # tls_key_pwd = "changeme" # required for encrypted tls_key
              # insecure_skip_verify = false

              # database to store measurements and time series collections
              # database = "telegraf"

              # granularity can be seconds, minutes, or hours.
              # configuring this value will be based on your input collection frequency.
              # see https://docs.mongodb.com/manual/core/timeseries-collections/#create-a-time-series-collection
              # granularity = "seconds"

              # optionally set a TTL to automatically expire documents from the measurement collections.
              # ttl = "360h"

输入和输出集成示例

Syslog

  1. 集中日志管理: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,帮助监控整体系统健康状况、有效排除故障并维护审计跟踪。

  2. 实时警报:将 Syslog 插件与警报工具集成,以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。

  3. 安全监控:利用 Syslog 插件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进行安全监控。此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。

  4. 应用程序性能跟踪:利用 Syslog 插件通过收集来自各种应用程序的日志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。

MongoDB

  1. 物联网设备的动态日志记录到 MongoDB:利用此插件实时收集和存储来自大量物联网设备的指标。通过将设备日志直接发送到 MongoDB,您可以创建一个中央数据库,以便轻松访问和查询健康指标和性能数据,从而根据历史趋势实现主动维护和故障排除。

  2. Web 流量的时序分析:使用 MongoDB Telegraf 插件收集和分析随时间变化的 Web 流量指标。此应用程序可以帮助您了解高峰使用时间、用户交互和行为模式,从而指导营销策略和基础设施扩展决策,以改善用户体验。

  3. 自动化监控和警报系统:将 MongoDB 插件集成到跟踪应用程序性能指标的自动化监控系统中。借助时序集合,您可以根据特定阈值设置警报,使您的团队能够在潜在问题影响用户之前做出响应。这种主动管理可以提高服务可靠性和整体性能。

  4. 指标存储中的数据保留和 TTL 管理:利用 MongoDB 集合中文档的 TTL 功能自动过期过时的指标。这对于仅最近性能数据相关的环境特别有用,可以防止您的 MongoDB 数据库因旧指标而变得混乱,并确保高效的数据管理。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般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。

强大性能,无限扩展

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。使用 InfluxDB,第一时序平台,与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

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,并提供 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成