本來是想學 Telegraf + InfluxDB + Grafana 三位一體的，

不過發現對這一塊知識太過淺薄，

還是先從 Telegraf + InfluxDB 刀劍合璧就好…

1. 安裝 Telegraf

在 Mac 上的話，可以用 Homebrew 直接安裝 Telegraf：

brew install telegraf

2. 安裝 InfluxDB

到 InfluxDB 的下載頁，可以選擇安裝的方式，

可以選擇 Docker 映象檔、或是各個作業系統上的執行檔。

我初學想避免一些麻煩，因此選擇給 Mac 使用的執行檔。

下載了 influxdb2-2.0.7-darwin-amd64.tar.gz 後，

把它解開放到任一目錄，例如：

tar xvf influxdb2-2.0.7-darwin-amd64.tar.gz

這會解開兩個執行檔：

• influx：這是 InfluxDB 的 client 端
• influxd：這是 InfluxDB 的 daemon service

3. 執行 InfluxDB

執行 ./influxd 後，InfluxDB 就會開始執行，

並且預設會在 http://localhost:8086 開啟一個管理用的 Web Server，

按下 Get Started 開始設定：

首先要建立一個使用者，設定密碼和一些資訊：

接著可以選擇是否要幫你建立一個本機的資料收集，

這樣就可以快速的開始試用 InfluxDB。

已經很熟悉 InfluxDB 的話，則可以自己選擇設定所有的東西。

我們可以先選 Quick Start 看看：

這會產生一個叫 InfluxDB 2.0 OSS Metrics 的儀表板 (dashboard)，

裡面有像是 CPU/記憶體等等資訊，應該是 InfluxDB 自己收集來的：

每個儀表格的資料都是要從某些資料來源 (data source) 來的。

點到 Data > Scrapers，可以看到目前儲存到 Home 這個 Bucket 的資料來源，

是 http://localhost:8086/metrics：

而 http://localhost:8086/metrics 這個網址，

基本上就是 InfluxDB 內建收集系統資訊，產生出來的 metrics 資料：

# HELP boltdb_reads_total Total number of boltdb reads
# TYPE boltdb_reads_total counter
boltdb_reads_total 7462
# HELP boltdb_writes_total Total number of boltdb writes
# TYPE boltdb_writes_total counter
boltdb_writes_total 305
# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 5.0708e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 7.5297e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 9.5442e-05
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0.000129964
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0.004414937
go_gc_duration_seconds_sum 0.025481103
go_gc_duration_seconds_count 127
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 1244
......

試玩一下這個儀表板後，可以把它和相關的資料來源刪除，

因為接下來我們想要用 Telegraf 來收集資料～

4. 建立 Telegraf 組態，開始送資料

InfluxDB 主控台上提供了連結 Telegraf 的方式。

點選 Data > Telegraf > Create Configuration 準備建立組態：

Telegraf 支援非常多的外掛 (plugin)，

而下圖是提供一些常見的監控情境，

像是監控系統、Docker 或是 Kubernets 等等。

目前我們就選最基本的 System 系統資源監控：

這個情境其實只是幫你預選了相關的 Telegraf 外掛，

像是 System 會把 cpu, disk, diskio, mem, net, processes 等等外掛打開：

最後一步會建立一組 API token，

這是讓 Telegraf 打資料到 InfluxDB 時驗證身分用的，

總不能隨便一個人/程式都能不經驗證的打資料給 InfluxDB 吧～

這個 API token 只會在這裡顯示唯一一次，因此要記得儲存下來：

照著網頁上的指示，將 API token 放到環境變數裡，

再啟動之前已經裝好的 Telegraf，

讓 Telegraf 使用這個新建立好的組態檔來送資料：

export INFLUX_TOKEN=XX7m...
telegraf --config http://localhost:8086/api/v2/telegrafs/07d05322f515b000

這裡的 http://localhost:8086/api/v2/telegrafs/07d05322f515b000 (每個組態檔不同)

是建好儲存在 InfluxDB 裡的 Telegraf 組態檔，

下載下來可以看到它的設定，像我的組態內容如下：

# Configuration for telegraf agent
[agent]
  ## Default data collection interval for all inputs
  interval = "10s"
  ## Rounds collection interval to 'interval'
  ## ie, if interval="10s" then always collect on :00, :10, :20, etc.
  round_interval = true

  ## Telegraf will send metrics to outputs in batches of at most
  ## metric_batch_size metrics.
  ## This controls the size of writes that Telegraf sends to output plugins.
  metric_batch_size = 1000

  ## For failed writes, telegraf will cache metric_buffer_limit metrics for each
  ## output, and will flush this buffer on a successful write. Oldest metrics
  ## are dropped first when this buffer fills.
  ## This buffer only fills when writes fail to output plugin(s).
  metric_buffer_limit = 10000

  ## Collection jitter is used to jitter the collection by a random amount.
  ## Each plugin will sleep for a random time within jitter before collecting.
  ## This can be used to avoid many plugins querying things like sysfs at the
  ## same time, which can have a measurable effect on the system.
  collection_jitter = "0s"

  ## Default flushing interval for all outputs. Maximum flush_interval will be
  ## flush_interval + flush_jitter
  flush_interval = "10s"
  ## Jitter the flush interval by a random amount. This is primarily to avoid
  ## large write spikes for users running a large number of telegraf instances.
  ## ie, a jitter of 5s and interval 10s means flushes will happen every 10-15s
  flush_jitter = "0s"

  ## By default or when set to "0s", precision will be set to the same
  ## timestamp order as the collection interval, with the maximum being 1s.
  ##   ie, when interval = "10s", precision will be "1s"
  ##       when interval = "250ms", precision will be "1ms"
  ## Precision will NOT be used for service inputs. It is up to each individual
  ## service input to set the timestamp at the appropriate precision.
  ## Valid time units are "ns", "us" (or "µs"), "ms", "s".
  precision = ""

  ## Logging configuration:
  ## Run telegraf with debug log messages.
  debug = false
  ## Run telegraf in quiet mode (error log messages only).
  quiet = false
  ## Specify the log file name. The empty string means to log to stderr.
  logfile = ""

  ## Override default hostname, if empty use os.Hostname()
  hostname = ""
  ## If set to true, do no set the "host" tag in the telegraf agent.
  omit_hostname = false
[[outputs.influxdb_v2]]	
  ## The URLs of the InfluxDB cluster nodes.
  ##
  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
  ## urls will be written to each interval.
  ## urls exp: http://127.0.0.1:8086
  urls = ["http://localhost:8086"]

  ## Token for authentication.
  token = "$INFLUX_TOKEN"

  ## Organization is the name of the organization you wish to write to; must exist.
  organization = "Home"

  ## Destination bucket to write into.
  bucket = "Home"
[[inputs.cpu]]
  ## Whether to report per-cpu stats or not
  percpu = true
  ## Whether to report total system cpu stats or not
  totalcpu = true
  ## If true, collect raw CPU time metrics.
  collect_cpu_time = false
  ## If true, compute and report the sum of all non-idle CPU states.
  report_active = false
[[inputs.disk]]
  ## By default stats will be gathered for all mount points.
  ## Set mount_points will restrict the stats to only the specified mount points.
  # mount_points = ["/"]
  ## Ignore mount points by filesystem type.
  ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs", "devfs", "overlay", "aufs", "squashfs"]
[[inputs.diskio]]
[[inputs.mem]]
[[inputs.net]]
[[inputs.processes]]
[[inputs.swap]]
[[inputs.system]]

至於啟動 Telegraf 那一長串的指令，如果忘了怎麼辦呢？

回到 Data > Telegraf 那個分頁，

可以看到我們新建立好的 Telegraf 組態檔，

點下 Setup Instructions 就可以看到剛剛啟動 Telegraf 的命令列。

要注意的是，這裡就不會再顯示 INFLUX_TOKEN 的值了：

點下組態檔名稱，也可以檢視/編輯這個組態檔：

5. 檢視 Telegraf 送出來的資料

Telegraf 送進 InfluxDB 的資料會被儲存下來，

而平常檢視就是利用儀表板 (dashboard)。

剛剛建立 Telegraf 組態時選擇了 System，看起來它會順便建立一個儀表板，

把相關的資料關聯起來，因此我們可以不用自己建一個：

點進這個儀表板後，就可以用視覺化的方式，檢視 Telegraf 送出來的資料。

下面是我將電腦擺了一陣子之後，記錄下來的資料。

像是可以觀察到，我的 CPU 使用率大約不到 20%，

但是記憶體使用率幾乎都在 65% 左右或以上：

以上就是使用 Telegraf 監控系統資源，

並傳送至 InfluxDB 儲存，以視覺化方式檢視的過程。

從資料來源那邊，可以看到有非常多的選擇，

甚至也可以自己使用程式語言如 Python, Golang 等等，把資料傳送到 InfluxDB 裡面：

因此有一種應用就是自己寫程式解析資料，再把資料送到 InfluxDB 裡檢視。

下次研究完了，再來寫一篇文章分享囉～:)