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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 PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库模式。
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,通过此插件集成了其指标收集功能,从而方便地监控其组件。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见解。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。这些指标基于顶级键进行组织,从而可以有效地监控和分析集群性能。此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 集群的性能提供了有价值的功能。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户可以将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,通过自动更新缺失的列,为模式管理提供强大的支持。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够高效地存储和管理时间序列数据。它为连接设置、并发和错误处理提供了可配置的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
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
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql 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 age of a connection 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 backoff 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
## 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
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深入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它们。
-
自动化警报系统:结合警报解决方案实施 Ceph 插件,以在 Ceph 集群内发生性能下降或操作问题时自动通知管理员。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。
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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。
-
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,从而能够就有效扩展存储资源做出明智的决策。
PostgreSQL
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使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而可以使用复杂查询进行实时分析。此设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在多个表中操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。具体而言,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中仍然隐藏的见解。
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与 TimescaleDB 集成以进行时间序列数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件,以高效地处理和分析时间序列数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。此集成允许用户对大量时间序列数据运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。
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数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护指标的不同版本。用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留较旧版本的表,从而可以轻松进行历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的见解,还有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
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用于不断发展的指标的动态模式管理:使用插件的模板功能创建动态变化的模式,以响应指标变化。此用例允许组织随着指标的发展调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展其数据库,从而促进敏捷的数据管理实践。
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