ActiveMQ 和 AWS Timestream 集成

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

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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

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,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。

AWS Timestream Telegraf 插件使用户能够将指标直接发送到 Amazon 的 Timestream 服务,该服务专为时序数据管理而设计。 该插件为身份验证、数据组织和保留设置提供了各种配置选项。

集成详细信息

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察性。 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系统的健康状况和性能,从而促进主动管理和故障排除。

AWS Timestream

此插件旨在高效地将指标写入 Amazon 的 Timestream 服务,这是一种针对物联网和运营应用程序优化的时序数据库。 借助此插件,Telegraf 可以发送从各种来源收集的数据,并支持灵活的身份验证、数据组织和保留管理配置。 它利用凭证链进行身份验证,允许各种方法,例如 Web 身份、承担角色和共享配置文件。 用户可以定义如何在 Timestream 中组织指标——是使用单个表还是多个表,以及控制磁存储和内存存储的保留期限等方面。 一个主要功能是它能够处理多指标记录,从而实现高效的数据摄取并有助于减少多次写入的开销。 在错误处理方面,该插件包括解决与数据写入期间 AWS 错误相关的常见问题的机制,例如用于节流的重试逻辑以及根据需要创建表的能力。

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

AWS Timestream

[[outputs.timestream]]
  ## Amazon Region
  region = "us-east-1"

  ## Amazon Credentials
  ## Credentials are loaded in the following order:
  ## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
  ## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
  ## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
  ## 4) shared profile from 'profile'
  ## 5) environment variables
  ## 6) shared credentials file
  ## 7) EC2 Instance Profile
  #access_key = ""
  #secret_key = ""
  #token = ""
  #role_arn = ""
  #web_identity_token_file = ""
  #role_session_name = ""
  #profile = ""
  #shared_credential_file = ""

  ## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
  ## determined and this option should only be set if you wish to override the
  ## default.
  ##   ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
  # endpoint_url = ""

  ## Timestream database where the metrics will be inserted.
  ## The database must exist prior to starting Telegraf.
  database_name = "yourDatabaseNameHere"

  ## Specifies if the plugin should describe the Timestream database upon starting
  ## to validate if it has access necessary permissions, connection, etc., as a safety check.
  ## If the describe operation fails, the plugin will not start
  ## and therefore the Telegraf agent will not start.
  describe_database_on_start = false

  ## Specifies how the data is organized in Timestream.
  ## Valid values are: single-table, multi-table.
  ## When mapping_mode is set to single-table, all of the data is stored in a single table.
  ## When mapping_mode is set to multi-table, the data is organized and stored in multiple tables.
  ## The default is multi-table.
  mapping_mode = "multi-table"

  ## Specifies if the plugin should create the table, if the table does not exist.
  create_table_if_not_exists = true

  ## Specifies the Timestream table magnetic store retention period in days.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_magnetic_store_retention_period_in_days = 365

  ## Specifies the Timestream table memory store retention period in hours.
  ## Check Timestream documentation for more details.
  ## NOTE: This property is valid when create_table_if_not_exists = true.
  create_table_memory_store_retention_period_in_hours = 24

  ## Specifies how the data is written into Timestream.
  ## Valid values are: true, false
  ## When use_multi_measure_records is set to true, all of the tags and fields are stored
  ## as a single row in a Timestream table.
  ## When use_multi_measure_record is set to false, Timestream stores each field in a
  ## separate table row, thereby storing the tags multiple times (once for each field).
  ## The recommended setting is true.
  ## The default is false.
  use_multi_measure_records = "false"

  ## Specifies the measure_name to use when sending multi-measure records.
  ## NOTE: This property is valid when use_multi_measure_records=true and mapping_mode=multi-table
  measure_name_for_multi_measure_records = "telegraf_measure"

  ## Specifies the name of the table to write data into
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_name = ""

  ## Specifies the name of dimension when all of the data is being stored in a single table
  ## and the measurement name is transformed into the dimension value
  ## (see Mapping data from Influx to Timestream for details)
  ## NOTE: This property is valid when mapping_mode=single-table.
  # single_table_dimension_name_for_telegraf_measurement_name = "namespace"

  ## Only valid and optional if create_table_if_not_exists = true
  ## Specifies the Timestream table tags.
  ## Check Timestream documentation for more details
  # create_table_tags = { "foo" = "bar", "environment" = "dev"}

  ## Specify the maximum number of parallel go routines to ingest/write data
  ## If not specified, defaulted to 1 go routines
  max_write_go_routines = 25

  ## Please see README.md to know how line protocol data is mapped to Timestream
  ##

输入和输出集成示例

ActiveMQ

  1. 主动队列监控:对于高容量交易应用程序,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,从而快速响应因积压导致的潜在停机时间,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异常,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:将来自 ActiveMQ 的指标与来自集中式仪表板中其他消息传递系统的指标相结合。 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。 了解诸如已分派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。

AWS Timestream

  1. 物联网数据指标:使用 Timestream 插件将来自物联网设备的实时指标发送到 Timestream,从而可以快速分析和可视化传感器数据。 通过将设备读数组织成时序格式,用户可以跟踪趋势、识别异常并根据设备性能简化运营决策。

  2. 应用程序性能监控:将 Timestream 与应用程序监控工具结合使用,以发送有关服务性能随时间变化的指标。 这种集成使工程师能够执行应用程序性能的历史分析,将其与业务指标相关联,并根据随时间查看的使用模式优化资源分配。

  3. 自动化数据归档:配置 Timestream 插件以将数据写入 Timestream,同时管理保留期限。 此设置可以自动化归档策略,确保根据预定义的标准保留旧数据。 这对于合规性和历史分析尤其有用,使企业能够以最少的人工干预来维护其数据生命周期。

  4. 多应用程序指标聚合:利用 Timestream 插件将来自多个应用程序的指标聚合到 Timestream 中。 通过创建性能指标的统一数据库,组织可以获得跨各种服务的整体洞察力,提高对系统范围性能的可见性,并促进跨应用程序故障排除。

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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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