利用Prometheus 打造企业分布式监控平台(6)--使用Telegraf解放Exporters运维

Prometheus的生态中，Exporter扮演了重要的角色。对于“知名”应用程序，服务器或数据库，Prometheus官方提供了足够多的Exporters。这也是Prometheus监视目标的主要方式。

当然当你需要监控的中间件或是数据库类型比较少的时候，并没有什么问题。

但是当你的监控系统扩展到一定规模的时候，你可能需要维护几百种exporter，数量甚至是到了几万个的时候，这时候你大多的精力浪费在维护和升级exporter，甚至是管理他们的部署。

如果没有深切体会，请看下面官方包括社区提供的诸多Exporters吧！

Databases

Hardware related

Issue trackers and continuous integration

Messaging systems

Storage

HTTP

APIs

Logging

此时本文的主角Telegraf 该出场了。

Telegraf

Telegraf是一种用Go语言编写的服务端采集，处理，聚合，输出metrics的组件。它由Influxdata开发，却不仅仅支持influxdb，Telegraf的输出很多，其中就包括了Prometheus。

设计目标是使插件系统的内存占用最小，以便社区中的开发人员可以轻松添加对收集指标的支持。

Telegraf是插件驱动的，具有4种不同的插件类型的概念：

输入插件从系统，服务或第三方API收集指标
处理器插件转换，修饰和过滤指标
聚合插件可创建聚合指标（例如，平均值，最小值，最大值，分位数等）
输出插件将指标写入各个目标

目前支持的采集数据源如下：

基本上涵盖了主流的使用场景。

使用Telegraf的好处

采用server端采集方式之后，运维将节省大量的维护工作，统一升级。
如果是场景更加丰富的话，Telegraf对接配置中心。相比更改诸多Exporter代码，简单很多。
Telegraf pipeline的架构，可以在processor这个环节，提前实现一下metrics的预聚合，可以很大程度上降低Prometheus的处理数据压力。

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