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输入和输出集成概述
Telegraf 的 Ceph 插件有助于从 Ceph 存储集群中的 MON 和 OSD 节点收集性能指标,以实现有效的监控和管理。
Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表架构和动态列生成将收集的指标发送到 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它会调整 DSN 格式和类型转换设置,以确保无缝数据集成。
集成详情
Ceph
Ceph Storage Telegraf 插件旨在从 Ceph 存储集群中的 Monitor (MON) 和 Object Storage Daemon (OSD) 节点收集性能指标。 Ceph 是一种高度可扩展的存储系统,通过此插件集成其指标收集,从而方便监控其组件。 随着 13.x Mimic 版本中引入此插件,用户可以有效地收集有关其 Ceph 基础设施性能和运行状况的详细信息。 它的工作原理是扫描配置的套接字目录以查找特定的 Ceph 服务套接字文件,通过 Ceph 管理界面执行命令,并解析返回的 JSON 数据以获取指标。 指标根据顶级键进行组织,从而可以有效地监控和分析集群性能。 该插件通过允许管理员了解系统行为并主动识别潜在问题,为管理和维护 Ceph 集群的性能提供了宝贵的功能。
Clickhouse
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入指标动态创建表和列,将指标数据写入 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它使用 clickhouse-go v1.5.4 驱动程序,该驱动程序采用独特的 DSN 格式和一组专门的类型转换规则,将 Telegraf 的数据类型直接映射到 ClickHouse 的原生类型。 这种方法确保了高吞吐量环境中的最佳存储和检索性能,使其非常适合实时分析和大规模数据仓库。 动态模式创建和精确的类型映射实现了详细的时序数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。
配置
Ceph
[[inputs.ceph]]
## This is the recommended interval to poll. Too frequent and you
## will lose data points due to timeouts during rebalancing and recovery
interval = '1m'
## All configuration values are optional, defaults are shown below
## location of ceph binary
ceph_binary = "/usr/bin/ceph"
## directory in which to look for socket files
socket_dir = "/var/run/ceph"
## prefix of MON and OSD socket files, used to determine socket type
mon_prefix = "ceph-mon"
osd_prefix = "ceph-osd"
mds_prefix = "ceph-mds"
rgw_prefix = "ceph-client"
## suffix used to identify socket files
socket_suffix = "asok"
## Ceph user to authenticate as, ceph will search for the corresponding
## keyring e.g. client.admin.keyring in /etc/ceph, or the explicit path
## defined in the client section of ceph.conf for example:
##
## [client.telegraf]
## keyring = /etc/ceph/client.telegraf.keyring
##
## Consult the ceph documentation for more detail on keyring generation.
ceph_user = "client.admin"
## Ceph configuration to use to locate the cluster
ceph_config = "/etc/ceph/ceph.conf"
## Whether to gather statistics via the admin socket
gather_admin_socket_stats = true
## Whether to gather statistics via ceph commands, requires ceph_user
## and ceph_config to be specified
gather_cluster_stats = false
Clickhouse
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options include mssql, mysql, pgx, sqlite, snowflake, clickhouse
driver = "clickhouse"
## Data source name
## For ClickHouse, the DSN follows the clickhouse-go v1.5.4 format.
## Example DSN: "tcp://localhost:9000?debug=true"
data_source_name = "tcp://localhost:9000?debug=true"
## 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 for ClickHouse.
## The conversion maps Telegraf metric types to ClickHouse native data types.
[outputs.sql.convert]
conversion_style = "literal"
integer = "Int64"
text = "String"
timestamp = "DateTime"
defaultvalue = "String"
unsigned = "UInt64"
bool = "UInt8"
real = "Float64"
输入和输出集成示例
Ceph
-
动态监控仪表板: 利用 Ceph 插件创建实时监控仪表板,以可视化表示 Ceph 集群的性能指标。 通过将这些指标集成到集中式仪表板中,系统管理员可以立即了解存储基础设施的运行状况,这有助于在潜在问题升级之前快速识别和解决这些问题。
-
自动化警报系统: 实施 Ceph 插件并结合警报解决方案,以自动通知管理员 Ceph 集群内的性能下降或操作问题。 通过为关键指标定义阈值,组织可以确保及时的响应操作,从而提高整体系统可靠性和性能。
-
性能基准测试: 使用此插件收集的指标,对 Ceph 存储集群的不同配置或硬件设置进行性能基准测试。 此过程可以帮助组织识别可增强性能和资源利用率的最佳配置,从而促进更高效的存储环境。
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容量规划和预测: 将从 Ceph 存储插件收集的指标集成到更广泛的数据分析和报告工具中,以促进容量规划。 通过分析历史指标,组织可以预测未来的利用率趋势,从而为有效扩展存储资源做出明智的决策。
Clickhouse
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高容量数据的实时分析: 使用该插件将来自大型系统的流式指标馈送到 ClickHouse。 此设置支持超快的查询性能和近乎实时的分析,非常适合监控高流量应用程序。
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时序数据仓库: 将插件与 ClickHouse 集成,以创建强大的时序数据仓库。 此用例允许组织存储详细的历史指标,并执行复杂的查询以进行趋势分析和容量规划。
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分布式环境中的可扩展监控: 利用该插件在 ClickHouse 中为每种指标类型动态创建表,从而更轻松地管理和查询来自大量分布式系统的数据,而无需预先定义模式。
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针对物联网部署的优化存储: 部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 ClickHouse 中。 其高效的模式创建和原生类型映射有助于处理海量数据,从而实现实时监控和预测性维护。
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