Tail 和 New Relic 集成

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

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Tail 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

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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,它都会变得更有价值。借助 InfluxDB,这是 #1 时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概览

Tail Telegraf 插件通过跟踪指定的日志文件来收集指标,实时捕获新的日志条目以进行进一步分析。

此插件允许使用 Metrics API 将指标发送到 New Relic Insights,从而能够有效地监控和分析应用程序性能。

集成详情

Tail

tail 插件旨在持续监控和解析日志文件,使其成为实时日志分析和监控的理想选择。它模仿 Unix tail 命令的功能,允许用户指定文件或模式,并在添加新行时开始读取。主要功能包括跟踪日志轮换文件、从文件末尾开始读取以及支持日志消息的各种解析格式的能力。用户可以通过各种配置选项自定义插件,例如指定文件编码、监视文件更新的方法以及处理日志数据的过滤器设置。此插件在日志数据对于监控应用程序性能和诊断问题至关重要的环境中尤其有价值。

New Relic

此插件利用 Metrics API 将指标写入 New Relic Insights,Metrics API 提供了一种将时序数据发送到 New Relic 平台的强大机制。用户必须首先获取 Insights API 密钥,以验证和授权其数据提交。该插件旨在促进与 New Relic 的监控和分析功能轻松集成,支持各种指标类型,并允许高效的数据处理。核心功能包括为指标添加前缀以更好地识别、API 请求的可自定义超时以及对代理设置的支持以增强连接性。用户必须根据自己的要求配置这些选项,从而实现数据无缝流入 New Relic,以进行全面的实时分析和洞察。

配置

Tail

[[inputs.tail]]
  ## File names or a pattern to tail.
  ## These accept standard unix glob matching rules, but with the addition of
  ## ** as a "super asterisk". ie:
  ##   "/var/log/**.log"  -> recursively find all .log files in /var/log
  ##   "/var/log/*/*.log" -> find all .log files with a parent dir in /var/log
  ##   "/var/log/apache.log" -> just tail the apache log file
  ##   "/var/log/log[!1-2]*  -> tail files without 1-2
  ##   "/var/log/log[^1-2]*  -> identical behavior as above
  ## See https://github.com/gobwas/glob for more examples
  ##
  files = ["/var/mymetrics.out"]

  ## Read file from beginning.
  # from_beginning = false

  ## Whether file is a named pipe
  # pipe = false

  ## Method used to watch for file updates.  Can be either "inotify" or "poll".
  ## inotify is supported on linux, *bsd, and macOS, while Windows requires
  ## using poll. Poll checks for changes every 250ms.
  # watch_method = "inotify"

  ## Maximum lines of the file to process that have not yet be written by the
  ## output.  For best throughput set based on the number of metrics on each
  ## line and the size of the output's metric_batch_size.
  # max_undelivered_lines = 1000

  ## Character encoding to use when interpreting the file contents.  Invalid
  ## characters are replaced using the unicode replacement character.  When set
  ## to the empty string the data is not decoded to text.
  ##   ex: character_encoding = "utf-8"
  ##       character_encoding = "utf-16le"
  ##       character_encoding = "utf-16be"
  ##       character_encoding = ""
  # character_encoding = ""

  ## Data format to consume.
  ## Each data format has its own unique set of configuration options, read
  ## more about them here:
  ## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
  data_format = "influx"

  ## Set the tag that will contain the path of the tailed file. If you don't want this tag, set it to an empty string.
  # path_tag = "path"

  ## Filters to apply to files before generating metrics
  ## "ansi_color" removes ANSI colors
  # filters = []

  ## multiline parser/codec
  ## https://elastic.ac.cn/guide/en/logstash/2.4/plugins-filters-multiline.html
  #[inputs.tail.multiline]
    ## The pattern should be a regexp which matches what you believe to be an indicator that the field is part of an event consisting of multiple lines of log data.
    #pattern = "^\s"

    ## The field's value must be previous or next and indicates the relation to the
    ## multi-line event.
    #match_which_line = "previous"

    ## The invert_match can be true or false (defaults to false).
    ## If true, a message not matching the pattern will constitute a match of the multiline filter and the what will be applied. (vice-versa is also true)
    #invert_match = false

    ## The handling method for quoted text (defaults to 'ignore').
    ## The following methods are available:
    ##   ignore  -- do not consider quotation (default)
    ##   single-quotes -- consider text quoted by single quotes (')
    ##   double-quotes -- consider text quoted by double quotes (")
    ##   backticks     -- consider text quoted by backticks (`)
    ## When handling quotes, escaped quotes (e.g. \") are handled correctly.
    #quotation = "ignore"

    ## The preserve_newline option can be true or false (defaults to false).
    ## If true, the newline character is preserved for multiline elements,
    ## this is useful to preserve message-structure e.g. for logging outputs.
    #preserve_newline = false

    #After the specified timeout, this plugin sends the multiline event even if no new pattern is found to start a new event. The default is 5s.
    #timeout = 5s

New Relic

[[outputs.newrelic]]
  ## The 'insights_key' parameter requires a NR license key.
  ## New Relic recommends you create one
  ## with a convenient name such as TELEGRAF_INSERT_KEY.
  ## reference: https://docs.newrelic.com/docs/apis/intro-apis/new-relic-api-keys/#ingest-license-key
  # insights_key = "New Relic License Key Here"

  ## Prefix to add to add to metric name for easy identification.
  ## This is very useful if your metric names are ambiguous.
  # metric_prefix = ""

  ## Timeout for writes to the New Relic API.
  # timeout = "15s"

  ## HTTP Proxy override. If unset use values from the standard
  ## proxy environment variables to determine proxy, if any.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Metric URL override to enable geographic location endpoints.
  # If not set use values from the standard
  # metric_url = "https://metric-api.newrelic.com/metric/v1"

输入和输出集成示例

Tail

  1. 实时服务器健康状况监控:实施 Tail 插件以实时解析 Web 服务器访问日志,从而立即了解用户活动、错误率和性能指标。通过可视化此日志数据,运营团队可以快速识别并响应流量或错误峰值,从而提高系统可靠性和用户体验。

  2. 集中式日志管理:利用 Tail 插件聚合分布式系统中多个来源的日志。通过配置每个服务以通过 Tail 插件将其日志发送到集中位置,团队可以简化日志分析,并确保从单个界面访问所有相关数据,从而简化故障排除流程。

  3. 安全事件检测:使用此插件监控身份验证日志以查找未经授权的访问尝试或可疑活动。通过设置针对某些日志消息的警报,团队可以利用此插件来增强安全态势并及时响应潜在的安全威胁,从而降低违规风险并提高整体系统完整性。

  4. 动态应用程序性能洞察:与分析工具集成以创建实时仪表板,该仪表板显示基于日志数据的应用程序性能指标。此设置不仅可以帮助开发人员诊断瓶颈和效率低下问题,还可以实现主动性能调整和资源分配,从而优化应用程序在不同负载下的行为。

New Relic

  1. 应用程序性能监控:使用 New Relic Telegraf 插件将 Web 服务的应用程序性能指标发送到 New Relic Insights。通过集成此插件,开发人员可以收集响应时间、错误率和吞吐量等数据,使团队能够实时监控应用程序运行状况,并在问题影响用户之前快速解决。此设置有助于主动管理应用程序性能和用户体验。

  2. 基础设施指标聚合:利用此插件聚合来自各种服务器的系统级指标(CPU 使用率、内存消耗等)并将其发送到 New Relic。这有助于系统管理员维护基础设施性能的全面视图,从而促进容量规划并识别潜在瓶颈。通过将指标集中在 New Relic 中,团队可以可视化随时间变化的趋势,并就资源分配做出明智的决策。

  3. 多租户应用程序的动态指标命名:实施带有 metric_prefix 选项的动态前缀,以区分多租户应用程序中的不同租户。通过配置插件以在指标名称中包含每个租户的唯一标识符,团队可以分析每个租户的使用模式和性能指标。这提供了对租户行为的宝贵见解,支持定制优化并提高不同客户群的服务质量。

  4. 实时异常检测:将 New Relic 插件与警报机制结合使用,以根据异常指标模式触发通知。通过发送请求计数和响应时间等指标,团队可以在 New Relic 中设置阈值,当阈值被突破时,将自动提醒责任方。这种用户驱动的方法支持对潜在问题做出即时响应,防止其升级为更大的事件。

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,它都会变得更有价值。借助 InfluxDB,这是 #1 时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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