对于大规模实时查询，这不是推荐的配置。 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 Tail 和 InfluxDB。
5B+
Telegraf 下载量
#1
时序数据库
来源：DB Engines
1B+
InfluxDB 下载量
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输入和输出集成概述
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供进一步分析。
此输出插件通过 HTTP 事件收集器，促进将 Telegraf 收集的指标直接流式传输到 Splunk 中，从而轻松集成 Splunk 强大的分析平台。
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。 主要功能包括能够跟踪日志轮换文件、从文件末尾开始读取以及支持日志消息的各种解析格式。 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。 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，此插件尤其有价值。
Splunk
使用 Telegraf 可以轻松地从许多不同的来源收集和聚合指标，并将它们发送到 Splunk。 此配置利用 HTTP 输出插件和专门的 Splunk 指标序列化器，确保将数据高效地摄取到 Splunk 的指标索引中。 HEC 是 Splunk 提供的一种高级机制，旨在通过 HTTP 或 HTTPS 可靠地大规模收集数据，为安全性、监控和分析工作负载提供关键功能。 Telegraf 与 Splunk HEC 的集成通过利用标准 HTTP 协议、内置身份验证和结构化数据序列化来简化操作，优化指标摄取并实现即时可操作的见解。
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
Splunk
[[outputs.http]]
## Splunk HTTP Event Collector endpoint
url = "https://splunk.example.com:8088/services/collector"
## HTTP method to use
method = "POST"
## Splunk authentication token
headers = {"Authorization" = "Splunk YOUR_SPLUNK_HEC_TOKEN"}
## Serializer for formatting metrics specifically for Splunk
data_format = "splunkmetric"
## Optional parameters
# timeout = "5s"
# insecure_skip_verify = false
# tls_ca = "/path/to/ca.pem"
# tls_cert = "/path/to/cert.pem"
# tls_key = "/path/to/key.pem"输入和输出集成示例
Tail
-
实时服务器健康监控：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和响应流量或错误峰值，从而提高系统可靠性和用户体验。
-
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。
-
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。 通过在某些日志消息上设置警报，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，从而降低泄露风险并提高整体系统完整性。
-
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。
Splunk
-
实时安全分析：利用此插件将来自各种应用程序的安全相关指标实时流式传输到 Splunk 中。 组织可以通过关联跨系统的数据流立即检测到威胁，从而显着缩短检测和响应时间。
-
多云基础设施监控：集成 Telegraf 以将来自多云环境的指标直接整合到 Splunk 中，从而实现全面的可见性和运营智能。 这种统一的监控使团队能够快速检测性能问题并简化云资源管理。
-
动态容量规划：部署插件以将来自容器编排平台（如 Kubernetes）的资源指标持续推送到 Splunk 中。 通过利用 Splunk 的分析功能，团队可以自动化预测性扩展和资源分配，从而避免资源瓶颈并最大限度地降低成本。
-
自动化事件响应工作流：将此插件与 Splunk 的警报系统相结合，以创建自动化事件响应工作流。 Telegraf 收集的指标触发实时警报和自动化修复脚本，从而确保快速解决问题并保持高系统可用性。
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