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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。
Telegraf 的 SQL 插件允许在 SQL 数据库中无缝存储指标。当配置为 Snowflake 时,它采用专用的 DSN 格式和动态表创建,以将指标映射到适当的模式。
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、延迟和各种操作统计信息,从而有助于评估 Zookeeper 部署的健康状况和效率。与 Prometheus 输入插件(在启用 Prometheus 指标提供程序时推荐使用)相比,Zookeeper 插件访问来自 ‘mntr’ 命令的原始输出,使其适用于未采用 Prometheus 进行指标报告的配置。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以维护分布式系统的配置信息和名称的环境中尤其出色,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。
Snowflake
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入数据创建表和列,将指标动态写入 SQL 数据库。当配置为 Snowflake 时,它采用 gosnowflake 驱动程序,该驱动程序使用 DSN,该 DSN 以紧凑的格式封装凭据、帐户详细信息和数据库配置。此设置允许自动生成表,其中每个指标都记录有精确的时间戳,从而确保详细的历史跟踪。虽然此集成被认为是实验性的,但它利用了 Snowflake 强大的数据仓库功能,使其适用于可扩展的基于云的分析和报告解决方案。
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
Snowflake
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
driver = "snowflake"
## Data source name
## For Snowflake, the DSN format typically includes the username, password, account identifier, and optional warehouse, database, and schema.
## Example DSN: "username:password@account/warehouse/db/schema"
data_source_name = "username:password@account/warehouse/db/schema"
## 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
## Defaults to ANSI/ISO SQL types unless overridden. Adjust if needed for Snowflake compatibility.
#[outputs.sql.convert]
# integer = "INT"
# real = "DOUBLE"
# text = "TEXT"
# timestamp = "TIMESTAMP"
# defaultvalue = "TEXT"
# unsigned = "UNSIGNED"
# bool = "BOOL"
输入和输出集成示例
Apache Zookeeper
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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,从而确保跨应用程序的高可用性和可靠性。
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性能基准测试:利用此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高峰操作期间的吞吐量和减少延迟。
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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的影响,评估扩展操作的有效性,并为未来的容量需求进行规划。
Snowflake
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基于云的数据湖集成:利用此插件将来自各种来源的实时指标流式传输到 Snowflake 中,从而创建集中的数据湖。此集成支持对云数据进行复杂的分析和机器学习工作流程。
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动态商业智能仪表板:利用此插件从传入的指标自动生成表,并将其馈送到 BI 工具中。这使企业能够创建动态仪表板,可视化性能趋势和运营见解,而无需手动模式管理。
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可扩展的 IoT 分析:部署此插件以捕获来自 IoT 设备的高频数据到 Snowflake 中。此用例有助于传感器数据的聚合和分析,从而实现大规模的预测性维护和实时监控。
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用于合规性的历史趋势分析:使用此插件在 Snowflake 中记录和存档详细的指标数据,然后可以查询这些数据以进行长期趋势分析和合规性报告。此设置确保组织可以维护可靠的审计跟踪并在需要时执行取证分析。
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