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输入和输出集成概述
此插件侦听通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 以支持的数据格式发送的指标,提供实时数据摄取功能。
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,它采用专门的 DSN 格式和动态表创建,以将指标映射到适当的架构。
集成详细信息
AWS Data Firehose
AWS Data Firehose Telegraf 插件旨在通过 HTTP 从 AWS Data Firehose 接收指标。 此插件侦听各种格式的传入数据,并根据 AWS 官方文档中概述的请求-响应模式对其进行处理。 与在固定间隔内运行的标准输入插件不同,此服务插件初始化一个侦听器,该侦听器保持活动状态,等待传入的指标。 这允许从 AWS Data Firehose 实时摄取数据,使其适用于需要立即进行数据处理的场景。 主要功能包括指定服务地址、路径以及支持 TLS 连接以进行安全数据传输的能力。 此外,该插件还适应可选的身份验证密钥和自定义标签,从而增强了其在涉及数据流和处理的各种用例中的灵活性。
Snowflake
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入数据创建表和列来动态地将指标写入 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,其中每个指标都以精确的时间戳记录,从而确保详细的历史跟踪。 尽管该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
AWS Data Firehose
[[inputs.firehose]]
## Address and port to host HTTP listener on
service_address = ":8080"
## Paths to listen to.
# paths = ["/telegraf"]
## maximum duration before timing out read of the request
# read_timeout = "5s"
## maximum duration before timing out write of the response
# write_timeout = "5s"
## Set one or more allowed client CA certificate file names to
## enable mutually authenticated TLS connections
# tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
## Add service certificate and key
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Minimal TLS version accepted by the server
# tls_min_version = "TLS12"
## Optional access key to accept for authentication.
## AWS Data Firehose uses "x-amz-firehose-access-key" header to set the access key.
## If no access_key is provided (default), authentication is completely disabled and
## this plugin will accept all request ignoring the provided access-key in the request!
# access_key = "foobar"
## Optional setting to add parameters as tags
## If the http header "x-amz-firehose-common-attributes" is not present on the
## request, no corresponding tag will be added. The header value should be a
## json and should follow the schema as describe in the official documentation:
## https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/httpdeliveryrequestresponse.html#requestformat
# parameter_tags = ["env"]
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
# data_format = "influx"
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
AWS Data Firehose
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实时数据分析:通过使用 AWS Data Firehose 插件,组织可以将来自各种来源(例如应用程序日志或物联网设备)的数据实时流式传输到分析平台。 这使数据团队能够在生成传入数据时对其进行分析,从而能够基于最新的指标快速获得见解和进行操作调整。
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分析访问模式以进行优化:通过收集有关客户端如何通过 AWS Data Firehose 与应用程序交互的数据,企业可以获得有关用户行为的宝贵见解。 这可以推动内容个性化策略或优化服务器架构,以根据流量模式获得更好的性能。
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自动化警报机制:通过此插件将 AWS Data Firehose 与警报系统集成,团队可以根据收集的特定指标设置自动化警报。 例如,如果输入数据中达到特定阈值,则警报可以触发运营团队调查潜在问题,然后再升级。
Snowflake
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基于云的数据湖集成:利用该插件将来自各种来源的实时指标流式传输到 Snowflake,从而创建集中式数据湖。 此集成支持云数据上的复杂分析和机器学习工作流程。
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动态商业智能仪表板:利用该插件从传入指标自动生成表,并将它们馈送到 BI 工具。 这使企业能够创建动态仪表板,以可视化性能趋势和运营见解,而无需手动架构管理。
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可扩展的物联网分析:部署该插件以捕获来自物联网设备的高频数据到 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:使用该插件在 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强大的审计跟踪,并在需要时执行取证分析。
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