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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。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
此插件与 Apache HTTP 服务器的 mod_status 接口连接,以收集和报告服务器的性能指标。
Telegraf PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库架构。
集成详情
Apache
Apache 插件使用 Apache HTTP 服务器的 mod_status 模块收集服务器性能信息。它依赖于 mod_status 功能,该功能必须在 Apache 配置中显式启用才能访问机器可读的状态页面。此插件允许用户获取与 Apache 运行性能相关的多个指标,包括工作进程状态、连接统计信息和服务器负载,从而有助于实时有效地监控和排除 Web 服务器性能故障。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容的数据库,为架构管理提供强大的支持,通过自动更新缺少的列。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够高效地存储和管理时间序列数据。它为连接设置、并发性和错误处理提供了可配置选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化架构修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
配置
Apache
[[inputs.apache]]
## An array of URLs to gather from, must be directed at the machine
## readable version of the mod_status page including the auto query string.
## Default is "http://localhost/server-status?auto".
urls = ["http://localhost/server-status?auto"]
## Credentials for basic HTTP authentication.
# username = "myuser"
# password = "mypassword"
## 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
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql 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 age of a connection 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 backoff 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
## 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
Apache
-
实时性能监控:使用 Apache 输入插件设置实时仪表板,显示 Apache 服务器的关键性能指标。通过可视化诸如 BusyWorkers 和负载平均值等指标,您可以快速识别性能瓶颈和服务器健康问题,从而帮助主动管理 Web 流量负载。
-
服务器问题自动告警:根据此插件收集的指标实施告警,以便在性能下降时通知管理员。例如,如果
BusyWorkers
指标超过某个阈值,则可以触发自动告警,确保及时响应事件,以维护正常运行时间和服务的可靠性。 -
历史性能分析:将 Apache 插件收集的数据与长期存储解决方案相结合,以跟踪一段时间内的性能趋势。这种累积的数据有助于了解使用模式、预测资源需求,并为服务器扩展或优化做出明智的决策。
-
跨系统监控:使用 Telegraf 的功能,将从 Apache 收集的指标与 Web 堆栈其他组件的指标集成,以将数据发送到集中式监控解决方案。这种整体视图可以简化不同技术之间的故障排除和协调,确保整个系统的最佳性能。
PostgreSQL
-
使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而可以使用复杂查询进行实时分析。这种设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在多个表之间操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。具体来说,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中仍然隐藏的见解。
-
与 TimescaleDB 集成以进行时间序列数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件,以高效地处理和分析时间序列数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。这种集成允许用户对大量时间序列数据运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。
-
数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护一段时间内不同版本的指标。用户可以设置不可变的数据表结构,在其中保留旧版本的表,从而轻松进行历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的见解,还有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
-
不断发展的指标的动态架构管理:使用插件的模板功能来创建动态变化的架构,以响应指标变化。此用例允许组织在其指标发展时调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展其数据库,从而促进敏捷的数据管理实践。
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