Telegraf 教程:安装与配置指南
2024-08-11 01:54:19作者:平淮齐Percy
Telegraf 是一个强大的服务器端代理,用于收集系统、数据库和其他服务的度量数据,并将它们发送到各种后端服务进行存储或分析。本教程将引导您了解 Telegraf 的目录结构、启动文件以及配置文件。
1. 项目目录结构及介绍
在克隆 https://github.com/telegraf/telegraf.git 之后,您将看到以下主要目录和文件:
.
├── CONTRIBUTING.md
├── Dockerfile
├── Gopkg.lock
├── Gopkg.toml
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── scripts
│ ├── buildscripts
│ └── testscripts
├── src
│ ├── cmd
│ │ └── telegraf
│ ├── internal
│ │ ├── agents
│ │ ├── config
│ │ ├── exec
│ │ ├── plugins
│ │ ├── service
│ │ └── version
│ ├── tests
│ └── wiregen.go
└── telegraf.conf.sample
-
src:源代码目录,包含了 Telegraf 的核心功能。
- cmd/telegraf: 主程序代码,负责启动 Telegraf 并处理命令行参数。
- internal: 内部库和包,包括插件管理、配置解析和服务管理等。
- telegraf.conf.sample: 默认配置文件样本。
-
scripts:包含构建和测试脚本。
-
Dockerfile:用于构建 Docker 镜像的配置文件。
-
Makefile:提供了编译、测试和打包的 Make 命令。
2. 项目的启动文件介绍
主启动文件位于 src/cmd/telegraf/telegraf.go。这个文件中定义了 main() 函数,这是 Telegraf 应用程序的入口点。main() 函数调用了 service.Run() 来初始化服务并执行配置加载、日志设置和插件管理。要运行 Telegraf,您可以直接在源码目录下使用 Go 编译器来构建和启动:
go build ./cmd/telegraf && ./telegraf --config telegraf.conf
其中 --config 参数指定配置文件的位置(默认为 telegraf.conf)。
3. 项目的配置文件介绍
默认的配置示例文件是 telegraf.conf.sample,它位于项目根目录。配置文件采用 TOML 格式,分为多个部分,如 global_tags、agent 和多个插件配置。例如:
[global_tags]
# 所有指标都将带上这些标签
dc = "us-east-1" # 数据中心标签
[[inputs.cpu]]
# 收集 CPU 使用率
percpu = true
totalcpu = true
collect_cpu_time = false
[[outputs.influxdb]]
url = "http://localhost:8086" # InfluxDB 地址
database = "telegraf" # 数据库名称
precision = "ns"
[global_tags]:全局标签,会被附加到所有收集的数据上。[inputs.]:输入插件配置,定义了从哪些源收集数据。[outputs.]:输出插件配置,定义了将数据发送到哪里。
根据需求,您可以修改配置文件以启用、禁用或配置不同的插件,以实现特定的数据监控需求。记得在更改配置后重新启动 Telegraf 使其生效。
以上是关于 Telegraf 的简单介绍和初步配置。更多详细信息和高级用法可以参考官方文档:https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.21/。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
探索未来显示技术:Adafruit_SH1106 图形库 推荐使用 taggingJS:一款轻量级的前端标签插件!【亲测免费】 探索像素级完美的结构化运动:PixSFM 推荐开源项目:DropPoint - 让拖放操作更简单【亲测免费】 推荐开源项目:picocom——小巧而强大的串口通信工具 推荐使用:NATS .NET 客户端【亲测免费】 推荐开源项目:MiracleCast - 智能无线显示实现 探索安全新维度:backdoor-apk 动态后门注入工具 探秘Viasfora:Visual Studio 2022的文本编辑增强利器 推荐使用:go-reuseport - 实现高效端口复用的Go语言库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
704