Apache Zookeeper 和 MongoDB 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。为了实现查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑Apache Zookeeper 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

强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都会变得更有价值。借助 InfluxDB,这款排名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

Zookeeper Telegraf 插件收集并报告来自 Zookeeper 服务器的指标,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。

MongoDB Telegraf 插件使用户能够将指标发送到 MongoDB 数据库,自动管理时序集合。

集成详情

Apache Zookeeper

Telegraf 的 Zookeeper 插件旨在通过执行“mntr”命令来收集来自 Zookeeper 服务器的重要统计信息。该插件充当监控工具,捕获与 Zookeeper 性能相关的重要指标,包括连接详细信息、延迟和各种操作统计信息,从而促进评估 Zookeeper 部署的运行状况和效率。与建议在启用 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,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,从而提供对于故障排除和容量规划至关重要的不可估量的见解。

MongoDB

此插件将指标发送到 MongoDB,并与其时序功能无缝集成,从而允许在时序集合尚不存在时自动创建时序集合。它需要 MongoDB 5.0 或更高版本才能使用时序集合功能,这对于高效存储和查询基于时间的数据至关重要。该插件通过确保所有相关指标都正确存储和组织在 MongoDB 中来增强监控功能,使用户能够利用 MongoDB 强大的查询和聚合功能进行时序分析。

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

MongoDB

[[outputs.mongodb]]
              # connection string examples for mongodb
              dsn = "mongodb://localhost:27017"
              # dsn = "mongodb://mongod1:27017,mongod2:27017,mongod3:27017/admin&replicaSet=myReplSet&w=1"

              # overrides serverSelectionTimeoutMS in dsn if set
              # timeout = "30s"

              # default authentication, optional
              # authentication = "NONE"

              # for SCRAM-SHA-256 authentication
              # authentication = "SCRAM"
              # username = "root"
              # password = "***"

              # for x509 certificate authentication
              # authentication = "X509"
              # tls_ca = "ca.pem"
              # tls_key = "client.pem"
              # # tls_key_pwd = "changeme" # required for encrypted tls_key
              # insecure_skip_verify = false

              # database to store measurements and time series collections
              # database = "telegraf"

              # granularity can be seconds, minutes, or hours.
              # configuring this value will be based on your input collection frequency.
              # see https://docs.mongodb.com/manual/core/timeseries-collections/#create-a-time-series-collection
              # granularity = "seconds"

              # optionally set a TTL to automatically expire documents from the measurement collections.
              # ttl = "360h"

输入和输出集成示例

Apache Zookeeper

  1. 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运行状况和性能。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出来,从而确保跨应用程序的高可用性和可靠性。

  2. 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。

  3. 异常告警:将此插件与告警工具结合使用,创建一个主动监控系统,如果特定 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。

  4. 历史数据分析:将 Zookeeper 插件收集的指标存储在时序数据库中,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影响,评估扩展操作的有效性,并规划未来的容量需求。

MongoDB

  1. 面向 IoT 设备的 MongoDB 动态日志记录:利用此插件实时收集和存储来自大量 IoT 设备的指标。通过将设备日志直接发送到 MongoDB,您可以创建一个集中式数据库,从而可以轻松访问和查询运行状况指标和性能数据,从而根据历史趋势实现主动维护和故障排除。

  2. Web 流量的时序分析:使用 MongoDB Telegraf 插件收集和分析随时间推移的 Web 流量指标。此应用程序可以帮助您了解高峰使用时间、用户交互和行为模式,这些信息可以指导营销策略和基础设施扩展决策,以改善用户体验。

  3. 自动化监控和告警系统:将 MongoDB 插件集成到跟踪应用程序性能指标的自动化监控系统中。借助时序集合,您可以根据特定阈值设置告警,从而使您的团队能够在潜在问题影响用户之前做出响应。这种主动管理可以提高服务可靠性和整体性能。

  4. 指标存储中的数据保留和 TTL 管理:利用 MongoDB 集合中文档的 TTL 功能自动过期过时的指标。这对于仅最近的性能数据相关的环境尤其有用,可防止您的 MongoDB 数据库因旧指标而变得混乱,并确保高效的数据管理。

反馈

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强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都会变得更有价值。借助 InfluxDB,这款排名第一的时序平台旨在与 Telegraf 一起扩展。

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