模拟数据输入插件
该插件根据正弦波函数、随机数等不同算法生成模拟指标，并使用配置的名称和标签。这些指标在测试（例如处理器）或需要随机数据时很有用。
引入于: Telegraf v1.22.0 标签: testing 操作系统支持: all
全局配置选项
插件支持其他全局和插件配置设置，用于修改指标、标签和字段，创建别名以及配置插件顺序等任务。更多详情请参阅 CONFIGURATION.md。
配置
# Generate metrics for test and demonstration purposes
[[inputs.mock]]
## Set the metric name to use for reporting
metric_name = "mock"
## Optional string key-value pairs of tags to add to all metrics
# [inputs.mock.tags]
# "key" = "value"
## One or more mock data fields *must* be defined.
# [[inputs.mock.constant]]
# name = "constant"
# value = value_of_any_type
# [[inputs.mock.random]]
# name = "rand"
# min = 1.0
# max = 6.0
# [[inputs.mock.sine_wave]]
# name = "wave"
# amplitude = 1.0
# period = 0.5
# phase = 20.0
# base_line = 0.0
# [[inputs.mock.step]]
# name = "plus_one"
# start = 0.0
# step = 1.0
# [[inputs.mock.stock]]
# name = "abc"
# price = 50.00
# volatility = 0.2mock 插件仅要求
- 设置指标名称
- 定义数据字段算法之一
可用算法
生成模拟数据的可用算法包括
constant: 生成具有给定值（字符串、浮点数、整数或布尔值）的字段random: 生成随机浮点数，包含最小值和最大值sine_wave: 产生具有特定幅度、周期和基线的正弦波step: 始终添加步进值，接受负值stock: 基于波动性变量生成虚假的、类似股票的价格值
Metrics
指标完全基于用户自身的配置和设置。
示例输出
以下示例显示了所有可用的算法，并配置了另外两个标签
mock_sensors,building=5A,site=FTC random=4.875966794516125,abc=50,wave=0,plus_one=0 1632170840000000000
mock_sensors,building=5A,site=FTC random=5.738651873834452,abc=45.095549448434774,wave=5.877852522924732,plus_one=1 1632170850000000000
mock_sensors,building=5A,site=FTC random=1.0429328917205203,abc=51.928560083072924,wave=9.510565162951535,plus_one=2 1632170860000000000
mock_sensors,building=5A,site=FTC random=5.290188595384418,abc=44.41090520217027,wave=9.510565162951536,plus_one=3 1632170870000000000
mock_sensors,building=5A,site=FTC random=2.0724967227069135,abc=47.212167806890314,wave=5.877852522924733,plus_one=4 1632170880000000000此页面是否有帮助？
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