AWS Data Firehose 和 SQLite 集成

通过简单的集成实现强大的性能,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 AWS Data Firehose 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

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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,它都更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

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,从而提供实时数据摄取功能。

Telegraf 的 SQL 输出插件通过为每种指标类型动态创建表,将指标存储在 SQL 数据库中。当配置为 SQLite 时,它使用基于文件的 DSN 和针对轻量级嵌入式数据库使用量身定制的最小 SQL 模式。

集成详情

AWS Data Firehose

AWS Data Firehose Telegraf 插件旨在通过 HTTP 接收来自 AWS Data Firehose 的指标。此插件侦听各种格式的传入数据,并根据官方 AWS 文档中概述的请求-响应模式对其进行处理。与按固定间隔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 连接以实现安全数据传输的能力。此外,该插件还支持可选的身份验证密钥和自定义标签,从而增强了其在各种涉及数据流和处理的用例中的灵活性。

SQLite

SQL 输出插件使用动态模式将 Telegraf 指标写入 SQL 数据库,其中每种指标类型对应一个表。对于 SQLite,该插件使用 modernc.org/sqlite 驱动程序,并且需要 DSN 采用文件 URI 格式(例如,“file:/path/to/telegraf.db?cache=shared”)。此配置利用标准 ANSI SQL 进行表创建和数据插入,确保与 SQLite 的功能兼容。

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"

SQLite

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
  driver = "sqlite"

  ## Data source name
  ## For SQLite, the DSN is a filename or URL with the scheme "file:".
  ## Example: "file:/path/to/telegraf.db?cache=shared"
  data_source_name = "file:/path/to/telegraf.db?cache=shared"

  ## 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
  ## The values on the left are the data types Telegraf has and the values on the right are the SQL types used when writing to SQLite.
  #[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

  1. 实时数据分析:通过使用 AWS Data Firehose 插件,组织可以从各种来源(例如应用程序日志或物联网设备)实时流式传输数据到分析平台。这使数据团队能够分析传入的数据,从而根据最新的指标快速获得见解和进行运营调整。

  2. 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。

  3. 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,以防问题升级。

SQLite

  1. 本地监控存储:配置插件以将指标写入本地 SQLite 数据库文件。这非常适合不需要设置全规模数据库服务器的轻量级部署。
  2. 嵌入式应用程序:将 SQLite 用作嵌入在边缘设备中的应用程序的后端,受益于其基于文件的架构和最低资源需求。
  3. 快速设置以进行测试:利用 SQLite 的易用性,快速设置 Telegraf 指标收集的测试环境,而无需外部数据库服务。
  4. 自定义模式管理:如果您需要特定的列类型或索引,请调整表创建模板以预定义您的模式,确保与您的应用程序需求兼容。

反馈

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