AMQP 和 Clickhouse 集成

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

info

这不是大规模实时查询的推荐配置。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 AMQP 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

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序数据时,它都会更有价值。 借助 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概述

AMQP Consumer 输入插件允许您从符合 AMQP 0-9-1 标准的消息代理(如 RabbitMQ)中提取数据,从而实现无缝数据收集,用于监控和分析。

Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表模式和动态列生成,将收集的指标发送到 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它会调整 DSN 格式和类型转换设置,以确保无缝数据集成。

集成详情

AMQP

此插件为 AMQP 0-9-1 提供了一个消费者,RabbitMQ 是其重要的实现之一。 AMQP,即高级消息队列协议,最初是为了在网络中不同系统之间实现可靠、可互操作的消息传递而开发的。 该插件使用配置的队列和绑定键从主题交换中读取指标,从而提供了一种灵活高效的方式,用于从符合 AMQP 标准的消息传递系统中收集数据。 这使用户能够利用现有的 RabbitMQ 实现来有效地监控其应用程序,方法是捕获详细的指标以进行分析和警报。

Clickhouse

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列,将指标数据写入 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它使用 clickhouse-go v1.5.4 驱动程序,该驱动程序采用独特的 DSN 格式和一组专门的类型转换规则,将 Telegraf 的数据类型直接映射到 ClickHouse 的原生类型。 这种方法确保了在高吞吐量环境中实现最佳的存储和检索性能,使其非常适合实时分析和大规模数据仓库。 动态模式创建和精确的类型映射实现了详细的时序数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。

配置

AMQP

[[inputs.amqp_consumer]]
  ## Brokers to consume from.  If multiple brokers are specified a random broker
  ## will be selected anytime a connection is established.  This can be
  ## helpful for load balancing when not using a dedicated load balancer.
  brokers = ["amqp://localhost:5672/influxdb"]

  ## Authentication credentials for the PLAIN auth_method.
  # username = ""
  # password = ""

  ## Name of the exchange to declare.  If unset, no exchange will be declared.
  exchange = "telegraf"

  ## Exchange type; common types are "direct", "fanout", "topic", "header", "x-consistent-hash".
  # exchange_type = "topic"

  ## If true, exchange will be passively declared.
  # exchange_passive = false

  ## Exchange durability can be either "transient" or "durable".
  # exchange_durability = "durable"

  ## Additional exchange arguments.
  # exchange_arguments = { }
  # exchange_arguments = {"hash_property" = "timestamp"}

  ## AMQP queue name.
  queue = "telegraf"

  ## AMQP queue durability can be "transient" or "durable".
  queue_durability = "durable"

  ## If true, queue will be passively declared.
  # queue_passive = false

  ## Additional arguments when consuming from Queue
  # queue_consume_arguments = { }
  # queue_consume_arguments = {"x-stream-offset" = "first"}

  ## A binding between the exchange and queue using this binding key is
  ## created.  If unset, no binding is created.
  binding_key = "#"

  ## Maximum number of messages server should give to the worker.
  # prefetch_count = 50

  ## Max undelivered messages
  ## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
  ## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
  ## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
  ## broker that have not been written by an output.
  ##
  ## This value needs to be picked with awareness of the agent's
  ## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
  ## can result in a constant stream of data batches to the output. While
  ## setting it too low may never flush the broker's messages.
  # max_undelivered_messages = 1000

  ## Timeout for establishing the connection to a broker
  # timeout = "30s"

  ## Auth method. PLAIN and EXTERNAL are supported
  ## Using EXTERNAL requires enabling the rabbitmq_auth_mechanism_ssl plugin as
  ## described here: https://rabbitmq.cn/plugins.html
  # auth_method = "PLAIN"

  ## 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

  ## Content encoding for message payloads, can be set to
  ## "gzip", "identity" or "auto"
  ## - Use "gzip" to decode gzip
  ## - Use "identity" to apply no encoding
  ## - Use "auto" determine the encoding using the ContentEncoding header
  # content_encoding = "identity"

  ## Maximum size of decoded message.
  ## Acceptable units are B, KiB, KB, MiB, MB...
  ## Without quotes and units, interpreted as size in bytes.
  # max_decompression_size = "500MB"

  ## Data format to consume.
  ## Each data format has its own unique set of configuration options, read
  ## more about them here:
  ## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
  data_format = "influx"

Clickhouse

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options include mssql, mysql, pgx, sqlite, snowflake, clickhouse
  driver = "clickhouse"

  ## Data source name
  ## For ClickHouse, the DSN follows the clickhouse-go v1.5.4 format.
  ## Example DSN: "tcp://localhost:9000?debug=true"
  data_source_name = "tcp://localhost:9000?debug=true"

  ## Timestamp column name
  timestamp_column = "timestamp"

  ## Table creation template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE}        - table name as a quoted identifier
  ##  {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
  ##  {COLUMNS}      - column definitions (list of quoted identifiers and types)
  table_template = "CREATE TABLE {TABLE} ({COLUMNS})"

  ## Table existence check template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE} - table name as a quoted identifier
  table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"

  ## Initialization SQL (optional)
  init_sql = ""

  ## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are never closed due to idle time.
  connection_max_idle_time = "0s"

  ## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections are never closed due to age.
  connection_max_lifetime = "0s"

  ## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
  connection_max_idle = 2

  ## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
  connection_max_open = 0

  ## Metric type to SQL type conversion for ClickHouse.
  ## The conversion maps Telegraf metric types to ClickHouse native data types.
  [outputs.sql.convert]
    conversion_style = "literal"
    integer          = "Int64"
    text             = "String"
    timestamp        = "DateTime"
    defaultvalue     = "String"
    unsigned         = "UInt64"
    bool             = "UInt8"
    real             = "Float64"

输入和输出集成示例

AMQP

  1. 通过 AMQP 集成应用程序指标:使用 AMQP Consumer 插件收集发布到 RabbitMQ 交换机的应用程序指标。 通过配置插件以侦听特定队列,团队可以深入了解应用程序性能,实时跟踪请求率、错误计数和延迟指标。 此设置不仅有助于异常检测,还为容量规划和系统优化提供了有价值的数据。

  2. 事件驱动型监控:配置 AMQP Consumer 以在应用程序中满足特定条件时触发特定的监控事件。 例如,如果收到指示高错误率的消息,则插件可以将此数据馈送到监控工具中,从而生成警报或扩展事件。 这种集成可以提高对问题的响应速度,并自动化部分操作工作流程。

  3. 跨平台数据聚合:利用 AMQP Consumer 插件整合来自分布在不同平台上的各种应用程序的指标。 通过使用 RabbitMQ 作为集中式消息代理,组织可以统一其监控数据,从而允许通过 Telegraf 进行全面的分析和仪表板显示,从而在异构环境中保持可见性。

  4. 实时日志处理:扩展 AMQP Consumer 的使用范围,以捕获发送到 RabbitMQ 交换机的日志数据,实时处理日志以进行监控和警报。 此应用程序通过分析日志模式、趋势和异常情况,确保及时检测和解决操作问题。

Clickhouse

  1. 用于高容量数据的实时分析:使用插件将来自大型系统的流式指标馈送到 ClickHouse 中。 此设置支持超快的查询性能和近乎实时的分析,非常适合监控高流量应用程序。

  2. 时序数据仓库:将插件与 ClickHouse 集成,以创建强大的时序数据仓库。 此用例允许组织存储详细的历史指标并执行复杂的查询,以进行趋势分析和容量规划。

  3. 分布式环境中的可扩展监控:利用插件在 ClickHouse 中为每种指标类型动态创建表,从而更轻松地管理和查询来自大量分布式系统的数据,而无需预先定义模式。

  4. 针对物联网部署的优化存储:部署插件以将来自物联网传感器的数据提取到 ClickHouse 中。 其高效的模式创建和原生类型映射有助于处理海量数据,从而实现实时监控和预测性维护。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子! 如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。 请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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序数据时,它都会更有价值。 借助 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。 它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许根据这些消息创建指标。 它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。 它支持多种输入数据格式,并提供带有 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成