Webhooks 和 Loki 集成

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

info

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

强大的性能,无限的扩展性

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。

查看入门方法

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,并将它们集成到其监控解决方案中。

Loki 插件允许用户将日志发送到 Loki 进行聚合和查询,利用 Loki 的高效存储能力。

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非常通用。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。

Loki

此 Loki 插件与 Grafana Loki 集成,Grafana Loki 是一个强大的日志聚合系统。通过以与 Loki 兼容的格式发送日志,此插件可以高效地存储和查询日志。每个日志条目都以键值格式结构化,其中键表示字段名称,值表示相应的日志信息。按时间戳对日志进行排序可确保日志流在通过 Loki 查询时保持时间顺序。此插件对 secrets 的支持使得安全地管理身份验证参数变得更加容易,而 HTTP 标头、gzip 编码和 TLS 配置选项增强了日志传输的适应性和安全性,满足各种部署需求。

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"

Loki

[[outputs.loki]]
  ## The domain of Loki
  domain = "https://loki.domain.tld"

  ## Endpoint to write api
  # endpoint = "/loki/api/v1/push"

  ## Connection timeout, defaults to "5s" if not set.
  # timeout = "5s"

  ## Basic auth credential
  # username = "loki"
  # password = "pass"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Scope-OrgID" = "1"}

  ## If the request must be gzip encoded
  # gzip_request = false

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"

  ## Sanitize Tag Names
  ## If true, all tag names will have invalid characters replaced with
  ## underscores that do not match the regex: ^[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*.
  # sanitize_label_names = false

  ## Metric Name Label
  ## Label to use for the metric name to when sending metrics. If set to an
  ## empty string, this will not add the label. This is NOT suggested as there
  ## is no way to differentiate between multiple metrics.
  # metric_name_label = "__name"

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 pull requests、commits 和 issues 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时间。

  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监控系统,团队可以根据严重程度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。此设置帮助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 进行集中日志记录:通过 webhooks 关联发送到 Papertrail 的所有日志,使您能够整合您的日志记录策略。通过实时日志转发,团队可以高效地分析趋势和异常,确保他们保持对关键操作的可见性。

Loki

  1. 微服务的集中日志记录:利用 Loki 插件从 Kubernetes 集群中运行的多个微服务收集日志。通过将日志定向到集中的 Loki 实例,开发人员可以在一个地方监控、搜索和分析来自所有服务的日志,从而更轻松地进行故障排除和性能监控。此设置简化了操作,并支持对分布式应用程序中问题的快速响应。

  2. 实时日志异常检测:将 Loki 与监控工具结合使用,以实时分析日志输出中可能指示系统错误或安全威胁的异常模式。在日志流上实施异常检测使团队能够主动识别和响应事件,从而提高系统可靠性并增强安全态势。

  3. 使用 Gzip 压缩增强日志处理:配置 Loki 插件以利用 gzip 压缩进行日志传输。这种方法可以减少带宽使用并提高传输速度,在网络带宽可能受限的环境中尤其有益。它对于每个字节都很重要且性能至关重要的大容量日志记录应用程序尤其有用。

  4. 使用自定义标头进行多租户支持:利用添加自定义 HTTP 标头的功能,在多租户应用程序环境中隔离来自不同租户的日志。通过使用 Loki 插件为每个租户发送不同的标头,运营商可以确保适当的日志管理和符合数据隔离要求,使其成为 SaaS 应用程序的通用解决方案。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性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。

强大的性能,无限的扩展性

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。

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,并提供使用 DynamoDB 的检查点功能以实现可靠的消息处理。

查看集成