ActiveMQ 和 TimescaleDB 集成

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

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

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

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强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

ActiveMQ 输入插件通过其控制台 API 从 ActiveMQ 消息代理收集指标,从而深入了解消息队列、主题和订阅者的性能和状态。

此输出插件为将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 提供了一种可靠高效的机制。通过利用 PostgreSQL 强大的生态系统以及 TimescaleDB 的时间序列优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。

集成详情

ActiveMQ

ActiveMQ 输入插件与 ActiveMQ 控制台 API 接口,以收集与队列、主题和订阅者相关的指标。ActiveMQ 是一种广泛使用的开源消息代理,支持各种消息传递协议,并提供强大的 Web 控制台用于管理和监控。该插件允许用户跟踪关键指标,包括队列大小、消费者计数以及不同 ActiveMQ 实体中的消息计数,从而增强消息传递系统内的可观测性。用户可以配置各种参数,例如 WebConsole URL 和基本身份验证凭据,以根据其环境定制插件。收集的指标可用于监控消息传递应用程序的运行状况和性能,从而促进主动管理和故障排除。

TimescaleDB

TimescaleDB 是一个开源时间序列数据库,作为 PostgreSQL 的扩展构建,旨在高效处理大规模、面向时间的数据。TimescaleDB 于 2017 年推出,是为了响应对能够管理海量数据、具有高插入速率和复杂查询的强大、可扩展解决方案日益增长的需求。通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口,并使用专门的时间序列功能对其进行增强,TimescaleDB 迅速在希望将时间序列功能集成到现有关系数据库中的开发人员中流行起来。它的混合方法使用户可以受益于 PostgreSQL 的灵活性、可靠性和生态系统,同时为时间序列数据提供优化的性能。

该数据库在需要快速摄取数据点以及对历史时期进行复杂分析查询的环境中尤其有效。TimescaleDB 具有许多创新功能,例如透明地将数据划分为可管理块的超表和内置的持续聚合。这些功能可以显着提高查询速度和资源效率。

配置

ActiveMQ

[[inputs.activemq]]
  ## ActiveMQ WebConsole URL
  url = "http://127.0.0.1:8161"

  ## Required ActiveMQ Endpoint
  ##   deprecated in 1.11; use the url option
  # server = "192.168.50.10"
  # port = 8161

  ## Credentials for basic HTTP authentication
  # username = "admin"
  # password = "admin"

  ## Required ActiveMQ webadmin root path
  # webadmin = "admin"

  ## Maximum time to receive response.
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

TimescaleDB

# Publishes metrics to a TimescaleDB database
[[outputs.postgresql]]
  ## Specify connection address via the standard libpq connection string:
  ##   host=... user=... password=... sslmode=... dbname=...
  ## Or a URL:
  ##   postgres://[user[:password]]@localhost[/dbname]?sslmode=[disable|verify-ca|verify-full]
  ## See https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-connect.html#LIBPQ-CONNSTRING
  ##
  ## All connection parameters are optional. Environment vars are also supported.
  ## e.g. PGPASSWORD, PGHOST, PGUSER, PGDATABASE
  ## All supported vars can be found here:
  ##  https://postgresql.ac.cn/docs/current/libpq-envars.html
  ##
  ## Non-standard parameters:
  ##   pool_max_conns (default: 1) - Maximum size of connection pool for parallel (per-batch per-table) inserts.
  ##   pool_min_conns (default: 0) - Minimum size of connection pool.
  ##   pool_max_conn_lifetime (default: 0s) - Maximum connection age before closing.
  ##   pool_max_conn_idle_time (default: 0s) - Maximum idle time of a connection before closing.
  ##   pool_health_check_period (default: 0s) - Duration between health checks on idle connections.
  # connection = ""

  ## Postgres schema to use.
  # schema = "public"

  ## Store tags as foreign keys in the metrics table. Default is false.
  # tags_as_foreign_keys = false

  ## Suffix to append to table name (measurement name) for the foreign tag table.
  # tag_table_suffix = "_tag"

  ## Deny inserting metrics if the foreign tag can't be inserted.
  # foreign_tag_constraint = false

  ## Store all tags as a JSONB object in a single 'tags' column.
  # tags_as_jsonb = false

  ## Store all fields as a JSONB object in a single 'fields' column.
  # fields_as_jsonb = false

  ## Name of the timestamp column
  ## NOTE: Some tools (e.g. Grafana) require the default name so be careful!
  # timestamp_column_name = "time"

  ## Type of the timestamp column
  ## Currently, "timestamp without time zone" and "timestamp with time zone"
  ## are supported
  # timestamp_column_type = "timestamp without time zone"

  ## Templated statements to execute when creating a new table.
  # create_templates = [
  #   '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }})''',
  # ]

  ## Templated statements to execute when adding columns to a table.
  ## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is
  ## no column will be skipped. Points containing fields for which there is no
  ## column will have the field omitted.
  # add_column_templates = [
  #   '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
  # ]

  ## Templated statements to execute when creating a new tag table.
  # tag_table_create_templates = [
  #   '''CREATE TABLE {{ .table }} ({{ .columns }}, PRIMARY KEY (tag_id))''',
  # ]

  ## Templated statements to execute when adding columns to a tag table.
  ## Set to an empty list to disable. Points containing tags for which there is
  ## no column will be skipped.
  # tag_table_add_column_templates = [
  #   '''ALTER TABLE {{ .table }} ADD COLUMN IF NOT EXISTS {{ .columns|join ", ADD COLUMN IF NOT EXISTS " }}''',
  # ]

  ## The postgres data type to use for storing unsigned 64-bit integer values
  ## (Postgres does not have a native unsigned 64-bit integer type).
  ## The value can be one of:
  ##   numeric - Uses the PostgreSQL "numeric" data type.
  ##   uint8 - Requires pguint extension (https://github.com/petere/pguint)
  # uint64_type = "numeric"

  ## When using pool_max_conns > 1, and a temporary error occurs, the query is
  ## retried with an incremental backoff. This controls the maximum duration.
  # retry_max_backoff = "15s"

  ## Approximate number of tag IDs to store in in-memory cache (when using
  ## tags_as_foreign_keys). This is an optimization to skip inserting known
  ## tag IDs. Each entry consumes approximately 34 bytes of memory.
  # tag_cache_size = 100000

  ## Cut column names at the given length to not exceed PostgreSQL's
  ## 'identifier length' limit (default: no limit)
  ## (see https://postgresql.ac.cn/docs/current/limits.html)
  ## Be careful to not create duplicate column names!
  # column_name_length_limit = 0

  ## Enable & set the log level for the Postgres driver.
  # log_level = "warn" # trace, debug, info, warn, error, none

输入和输出集成示例

ActiveMQ

  1. 主动队列监控:对于高交易量交易应用程序,使用 ActiveMQ 插件实时监控队列大小。此实现允许团队在队列大小超过特定阈值时接收警报,从而能够快速响应由积压引起的潜在停机时间,从而确保交易操作的持续可用性。

  2. 性能基线和异常检测:将此插件与机器学习框架集成,以建立消息吞吐量的性能基线。通过分析通过此插件收集的历史数据,团队可以标记处理速率中的异常情况,从而更快地识别影响服务可靠性和性能的问题。

  3. 跨消息传递系统分析:在集中式仪表板中结合来自 ActiveMQ 的指标与其他消息传递系统的指标。用户可以可视化和比较性能数据(例如入队和出队速率),从而深入了解整体消息传递架构,并帮助优化不同代理之间的消息流。

  4. 订阅者性能洞察:利用此插件收集的订阅者指标来分析行为模式并优化消费者应用程序的配置。了解已分派的队列大小和计数器值等指标可以指导调整,以提高处理效率和资源分配。

TimescaleDB

  1. 实时物联网数据摄取:使用该插件实时收集和存储来自数千个物联网设备的传感器数据。此设置有助于即时分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的情况。

  2. 云应用程序性能监控:利用该插件将来自分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。此集成支持实时仪表板和警报,使团队能够快速识别和缓解性能瓶颈。

  3. 历史数据分析和报告:实施一个系统,将长期指标存储在 TimescaleDB 中以进行全面的历史分析。这种方法使企业能够执行趋势分析、生成详细报告并根据存档的时间序列数据做出数据驱动的决策。

  4. 自适应警报和异常检测:将该插件与自动化异常检测工作流程集成。通过将指标持续流式传输到 TimescaleDB,机器学习模型可以分析数据模式并在发生异常时触发警报,从而提高系统可靠性和主动维护能力。

反馈

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强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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