Webhooks 和 InfluxDB 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 驱动,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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

强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

Webhooks 插件允许 Telegraf 通过 Webhooks 接收和处理来自各种外部服务的 HTTP 请求。此插件使用户能够收集实时指标和事件,并将它们集成到他们的监控解决方案中。

InfluxDB 插件将指标写入 InfluxDB HTTP 服务,从而可以高效地存储和检索时序数据。

集成详情

Webhooks

此 Telegraf 插件旨在充当 Webhook 监听器,通过启动一个 HTTP 服务器来注册多个 Webhook 端点。它提供了一种通过捕获发送到已定义路径的 HTTP 请求来收集来自各种服务的事件的方法。每个服务都可以配置其特定的身份验证详细信息和请求处理选项。该插件的突出之处在于允许与任何 Telegraf 输出插件集成,使其在事件驱动的架构中具有通用性。通过实现高效的事件接收,它为实时监控和响应系统开辟了可能性,这对于需要即时事件处理和处理的现代应用程序至关重要。

InfluxDB

InfluxDB Telegraf 插件用于将指标发送到 InfluxDB HTTP API,从而以结构化方式促进时序数据的存储和查询。此插件与 InfluxDB 无缝集成,提供诸如基于令牌的身份验证和对多个 InfluxDB 集群节点的支持等重要功能,从而确保可靠且可扩展的数据摄取。通过其可配置性,用户可以指定诸如组织、目标存储桶和 HTTP 特定设置之类的选项,从而灵活地定制数据的发送和存储方式。该插件还支持敏感数据的密钥管理,从而增强了生产环境中的安全性。此插件在现代可观测性堆栈中尤其有用,在这些堆栈中,时序数据的实时分析和存储至关重要。

配置

Webhooks

[[inputs.webhooks]]
  ## Address and port to host Webhook listener on
  service_address = ":1619"

  ## Maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "10s"
  ## Maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "10s"

  [inputs.webhooks.filestack]
    path = "/filestack"

    ## HTTP basic auth
    #username = ""
    #password = ""

  [inputs.webhooks.github]
    path = "/github"
    # secret = ""

    ## HTTP basic auth
    #username = ""
    #password = ""

  [inputs.webhooks.mandrill]
    path = "/mandrill"

    ## HTTP basic auth
    #username = ""
    #password = ""

  [inputs.webhooks.rollbar]
    path = "/rollbar"

    ## HTTP basic auth
    #username = ""
    #password = ""

  [inputs.webhooks.papertrail]
    path = "/papertrail"

    ## HTTP basic auth
    #username = ""
    #password = ""

  [inputs.webhooks.particle]
    path = "/particle"

    ## HTTP basic auth
    #username = ""
    #password = ""

  [inputs.webhooks.artifactory]
    path = "/artifactory"

InfluxDB

[[outputs.influxdb]]
  ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
  ##
  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
  ## urls will be written to each interval.
  # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
  # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
  # urls = ["http://127.0.0.1:8086"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## The target database for metrics; will be created as needed.
  ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
  # database = "telegraf"

  ## The value of this tag will be used to determine the database.  If this
  ## tag is not set the 'database' option is used as the default.
  # database_tag = ""

  ## If true, the 'database_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_database_tag = false

  ## If true, no CREATE DATABASE queries will be sent.  Set to true when using
  ## Telegraf with a user without permissions to create databases or when the
  ## database already exists.
  # skip_database_creation = false

  ## Name of existing retention policy to write to.  Empty string writes to
  ## the default retention policy.  Only takes effect when using HTTP.
  # retention_policy = ""

  ## The value of this tag will be used to determine the retention policy.  If this
  ## tag is not set the 'retention_policy' option is used as the default.
  # retention_policy_tag = ""

  ## If true, the 'retention_policy_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_retention_policy_tag = false

  ## Write consistency (clusters only), can be: "any", "one", "quorum", "all".
  ## Only takes effect when using HTTP.
  # write_consistency = "any"

  ## Timeout for HTTP messages.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Basic Auth
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"

  ## HTTP User-Agent
  # user_agent = "telegraf"

  ## UDP payload size is the maximum packet size to send.
  # udp_payload = "512B"

  ## Optional TLS Config for use on HTTP connections.
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## HTTP Proxy override, if unset values the standard proxy environment
  ## variables are consulted to determine which proxy, if any, should be used.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Special-Header" = "Special-Value"}

  ## HTTP Content-Encoding for write request body, can be set to "gzip" to
  ## compress body or "identity" to apply no encoding.
  # content_encoding = "gzip"

  ## When true, Telegraf will output unsigned integers as unsigned values,
  ## i.e.: "42u".  You will need a version of InfluxDB supporting unsigned
  ## integer values.  Enabling this option will result in field type errors if
  ## existing data has been written.
  # influx_uint_support = false

  ## When true, Telegraf will omit the timestamp on data to allow InfluxDB
  ## to set the timestamp of the data during ingestion. This is generally NOT
  ## what you want as it can lead to data points captured at different times
  ## getting omitted due to similar data.
  # influx_omit_timestamp = false

输入和输出集成示例

Webhooks

  1. 来自 Github 的实时通知:将 Webhooks 输入插件与 Github 集成,以接收有关拉取请求、提交和问题等事件的实时通知。这使开发团队能够立即监控其存储库中的关键更改和更新,从而提高协作和响应速度。

  2. 使用 Rollbar 进行自动化警报:使用此插件监听从 Rollbar 报告的错误,使团队能够快速响应生产中的错误和问题。通过将这些警报转发到集中式监控系统,团队可以根据严重性确定响应的优先级,并防止停机时间升级。

  3. 来自 Filestack 的性能监控:捕获来自 Filestack 的事件以跟踪文件上传、转换和错误。此设置有助于企业了解用户与文件管理流程的交互,优化工作流程,并确保文件服务的高可用性。

  4. 使用 Papertrail 进行集中式日志记录:通过 Webhooks 将发送到 Papertrail 的所有日志连接起来,使您能够整合日志记录策略。通过实时日志转发,团队可以有效地分析趋势和异常,确保他们对关键操作保持可见性。

InfluxDB

  1. 实时系统监控:利用 InfluxDB 插件捕获和存储来自各种系统组件的指标,例如 CPU 使用率、内存消耗和磁盘 I/O。通过将这些指标推送到 InfluxDB,您可以创建一个实时仪表板,以实时可视化系统性能。此设置不仅有助于识别性能瓶颈,还有助于通过分析随时间变化的趋势来进行主动容量规划。

  2. Web 应用程序的性能跟踪:自动收集与 Web 应用程序性能相关的指标(例如请求持续时间、错误率和用户交互)并将其推送到 InfluxDB。通过在您的监控堆栈中使用此插件,您可以使用存储的指标生成报告和分析,以帮助了解用户行为和应用程序效率,从而指导开发和优化工作。

  3. 物联网数据聚合:利用 InfluxDB Telegraf 插件从各种物联网设备收集传感器数据,并将其存储在集中式 InfluxDB 实例中。此用例使您能够分析环境或机器数据随时间变化的趋势和模式,从而促进更明智的决策和预测性维护策略。通过将物联网数据集成到 InfluxDB 中,组织可以利用历史数据分析的力量来驱动创新和运营效率。

  4. 分析历史指标以进行预测:设置 InfluxDB 插件以将历史指标数据发送到 InfluxDB,并使用它来驱动预测模型。通过分析过去的性能指标,您可以创建预测未来趋势和需求的预测模型。此应用程序对于商业智能目的特别有用,有助于组织根据历史使用模式为资源需求的波动做好准备。

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。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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