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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,它都会更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 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。
此输出插件为将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 提供了一种可靠高效的机制。通过利用 PostgreSQL 强大的生态系统以及 TimescaleDB 的时间序列优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。
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 部署的运行状况和效率。与启用 Prometheus 指标提供程序时推荐的 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以维护分布式系统的配置信息和名称的环境中尤其出色,因此提供了对于故障排除和容量规划至关重要的不可估量的见解。
TimescaleDB
TimescaleDB 是一个开源时间序列数据库,作为 PostgreSQL 的扩展构建,旨在高效处理大规模、面向时间的数据。TimescaleDB 于 2017 年推出,是为了响应对能够管理海量数据、具有高插入速率和复杂查询的强大、可扩展解决方案日益增长的需求而出现的。通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口,并通过专门的时间序列功能对其进行增强,TimescaleDB 迅速在希望将时间序列功能集成到现有关系数据库中的开发人员中流行起来。它的混合方法允许用户受益于 PostgreSQL 的灵活性、可靠性和生态系统,同时为时间序列数据提供优化的性能。
该数据库在需要快速摄取数据点并结合对历史时期进行复杂分析查询的环境中尤其有效。TimescaleDB 具有许多创新功能,例如将数据透明地分区为可管理块的超表和内置的持续聚合。这些功能显着提高了查询速度和资源效率。
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
TimescaleDB
# Publishes metrics to a TimescaleDB 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 connection age 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 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
## Cut column names at the given length to not exceed PostgreSQL's
## 'identifier length' limit (default: no limit)
## (see https://postgresql.ac.cn/docs/current/limits.html)
## Be careful to not create duplicate column names!
# column_name_length_limit = 0
## 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
-
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。
-
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峰值操作期间的吞吐量并减少延迟。
-
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。
TimescaleDB
-
实时物联网数据摄取:使用该插件实时收集和存储来自数千个物联网设备的传感器数据。这种设置有助于即时分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的条件。
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云应用程序性能监控:利用该插件将来自分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。这种集成支持实时仪表板和警报,使团队能够快速识别和缓解性能瓶颈。
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历史数据分析和报告:实施一个系统,将长期指标存储在 TimescaleDB 中,以进行全面的历史分析。这种方法允许企业执行趋势分析、生成详细报告并根据存档的时间序列数据做出数据驱动的决策。
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自适应警报和异常检测:将该插件与自动化异常检测工作流程集成。通过将指标持续流式传输到 TimescaleDB,机器学习模型可以分析数据模式并在发生异常时触发警报,从而提高系统可靠性和主动维护能力。
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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,它都会更有价值。使用 InfluxDB,这是 #1 的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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