Ceph 和 Redis 集成

强大的性能和简单的集成,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。 为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑Ceph 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

目录

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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,由 Telegraf 驱动的排名第一的时间序列平台可随之扩展。

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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。

Redis 插件使用户能够将 Telegraf 收集的指标直接发送到 Redis。 此集成非常适合需要强大的时间序列数据存储和分析的应用程序。

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对其 Ceph 基础设施的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。 通过允许管理员了解系统行为并主动识别潜在问题,此插件为管理和维护 Ceph 集群的性能提供了宝贵的功能。

Redis

Redis Telegraf 插件旨在将指标写入 RedisTimeSeries,这是一个用于时间序列数据的专用 Redis 数据库模块。 此插件有助于 Telegraf 与 RedisTimeSeries 的集成,从而可以高效地存储和检索带时间戳的数据。 借助 RedisTimeSeries,用户可以利用增强的时间序列数据管理功能,包括聚合视图和范围查询。 该插件提供各种配置选项,以实现安全连接到 Redis 数据库所需的灵活性,包括对身份验证、超时、数据类型转换和 TLS 配置的支持。 底层技术利用 Redis 的效率和可扩展性,使其成为高容量指标环境的绝佳选择,在这些环境中,实时处理至关重要。

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

Redis

[[outputs.redistimeseries]]
  ## The address of the RedisTimeSeries server.
  address = "127.0.0.1:6379"

  ## Redis ACL credentials
  # username = ""
  # password = ""
  # database = 0

  ## Timeout for operations such as ping or sending metrics
  # timeout = "10s"

  ## Enable attempt to convert string fields to numeric values
  ## If "false" or in case the string value cannot be converted the string
  ## field will be dropped.
  # convert_string_fields = true

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false

输入和输出集成示例

Ceph

  1. 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这些问题。

  2. 自动警报系统: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。

  3. 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。

  4. 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,从而就有效扩展存储资源做出明智的决策。

Redis

  1. 监控物联网传感器数据:利用 Redis Telegraf 插件实时收集和存储来自物联网传感器的数据。 通过将插件连接到 RedisTimeSeries 数据库,用户可以分析温度、湿度或其他环境因素的趋势。 高效查询历史传感器数据的能力将有助于预测性维护并帮助进行资源管理。

  2. 金融市场数据聚合:使用此插件跟踪和存储来自各种来源的时间敏感型金融数据。 通过将指标发送到 Redis,金融机构可以聚合和分析市场趋势或价格随时间的变化,从而为他们提供从可靠的时间序列分析中得出的可操作见解。

  3. 应用程序性能监控 (APM):实施 Redis 插件以收集应用程序性能指标,例如响应时间和 CPU 使用率。 用户可以使用 RedisTimeSeries 可视化其应用程序随时间的性能,从而使他们能够快速识别瓶颈并优化资源分配。

  4. 能源消耗跟踪:利用此插件来监控建筑物随时间的能源使用情况。 通过与智能电表集成并将数据发送到 RedisTimeSeries,市政当局或企业可以分析能源消耗模式,从而帮助实施节能措施和可持续发展实践。

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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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,由 Telegraf 驱动的排名第一的时间序列平台可随之扩展。

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