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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 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模式。
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。此插件充当监控工具,捕获与 Zookeeper 性能相关的重要指标,包括连接详细信息、延迟和各种运行统计信息,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,从而为故障排除和容量规划提供不可估量的见解。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户可以将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,通过自动更新缺失的列来为模式管理提供强大的支持。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序数据。它为连接设置、并发和错误处理提供可配置的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
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
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 Zookeeper
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集群运行状况监控: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,从而确保应用程序的高可用性和可靠性。
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性能基准测试:在不同的工作负载场景中利用该插件来测试 Zookeeper 性能的基准。这不仅有助于了解 Zookeeper 在负载下的行为方式,还有助于调整配置以优化吞吐量并减少高峰运行期间的延迟。
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异常警报:将此插件与警报工具结合使用,以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。
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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。
PostgreSQL
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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,从而使用复杂查询实现实时分析。这种设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能的同时,跨多个表操作关系数据。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。
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与 TimescaleDB 集成以实现时序数据:在 TimescaleDB 实例中利用 PostgreSQL 插件来高效处理和分析时序数据。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。此集成允许用户对大量时序数据运行分析查询,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。
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数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略来维护指标的不同版本。用户可以设置不可变的数据表结构,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洞察,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。
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用于不断发展的指标的动态模式管理:使用该插件的模板功能来创建动态变化的模式,以响应指标变化。此用例允许组织在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,从而促进敏捷数据管理实践。
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