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强大的性能,无限的扩展
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,这个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
Zookeeper Telegraf 插件从 Zookeeper 服务器收集和报告指标,从而促进监控和性能分析。它利用“mntr”命令输出收集对于维护 Zookeeper 运行状况至关重要的基本统计信息。
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
Apache Zookeeper
Telegraf 的 Zookeeper 插件旨在通过执行“mntr”命令从 Zookeeper 服务器收集重要统计信息。该插件充当监控工具,捕获与 Zookeeper 性能相关的重要指标,包括连接详情、延迟和各种操作统计信息,从而有助于评估 Zookeeper 部署的运行状况和效率。与推荐在启用 Prometheus 指标提供程序时使用的 Prometheus 输入插件相比,Zookeeper 插件访问来自“mntr”命令的原始输出,使其专为不采用 Prometheus 进行指标报告的配置而定制。这种独特的方法允许管理员直接从 Zookeeper 收集 Java Properties 格式的指标,从而确保全面了解 Zookeeper 的运行状态,并能够及时响应性能异常。它在 Zookeeper 作为集中式服务运行的环境中尤其出色,用于维护分布式系统的配置信息和名称,从而为故障排除和容量规划提供不可估量的见解。
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。这种方法确保了高吞吐量环境中的最佳存储和检索性能,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间序列数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。
配置
Apache Zookeeper
[[inputs.zookeeper]]
## An array of address to gather stats about. Specify an ip or hostname
## with port. ie localhost:2181, 10.0.0.1:2181, etc.
## If no servers are specified, then localhost is used as the host.
## If no port is specified, 2181 is used
servers = [":2181"]
## Timeout for metric collections from all servers. Minimum timeout is "1s".
# timeout = "5s"
## Float Parsing - the initial implementation forced any value unable to be
## parsed as an int to be a string. Setting this to "float" will attempt to
## parse float values as floats and not strings. This would break existing
## metrics and may cause issues if a value switches between a float and int.
# parse_floats = "string"
## Optional TLS Config
# enable_tls = false
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## If false, skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = true
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
Apache Zookeeper
-
集群健康监控:集成 Zookeeper 插件以监控依赖 Zookeeper 进行配置管理和服务发现的分布式应用程序的健康状况和性能。通过跟踪会话计数、延迟和数据大小等指标,DevOps 团队可以在潜在问题升级之前识别它们,从而确保应用程序的高可用性和可靠性。
-
性能基准测试:利用该插件在不同的工作负载场景中对 Zookeeper 性能进行基准测试。这不仅有助于了解 Zookeeper 在负载下的行为,还有助于调整配置以优化吞吐量并减少高峰操作期间的延迟。
-
异常警报:将此插件与警报工具结合使用,创建一个主动监控系统,如果特定的 Zookeeper 指标超过阈值限制(例如打开的文件描述符计数或高延迟值),则通知工程师。这使团队能够及时响应可能影响服务可靠性的问题。
-
历史数据分析:将 Zookeeper 插件收集的指标存储在时间序列数据库中,以分析历史性能趋势。这使团队能够评估随时间推移的变化的影响,评估扩展操作的有效性,并规划未来的容量需求。
Clickhouse
-
高容量数据的实时分析:使用该插件将来自大规模系统的流式指标馈送到 ClickHouse。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。
-
时间序列数据仓库:将该插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时间序列数据仓库。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。
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分布式环境中的可扩展监控:利用该插件在 ClickHouse 中动态创建每个指标类型的表,从而更容易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。
-
物联网部署的优化存储:部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 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。
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