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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。 使用 InfluxDB,这是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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输入和输出集成概述
Consul 输入插件从 Consul 服务器收集健康检查指标,允许用户有效地监控服务状态。
此输出插件提供了一种可靠且高效的机制,用于将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 中。 通过利用 PostgreSQL 强大的生态系统以及 TimescaleDB 的时间序列优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。
集成详情
Consul
Consul 输入插件旨在收集 Consul 中注册的所有服务的健康检查状态,Consul 是一种用于服务发现和基础设施管理的工具。 通过查询 Consul API,此插件帮助用户监控其服务的健康状况,并确保它们正常运行并满足服务级别协议。 它不提供遥测数据,但如果用户想要收集这些指标,可以使用 StatsD。 该插件提供配置选项,用于连接到 Consul 服务器、管理身份验证以及指定如何处理从健康检查派生的标签。
TimescaleDB
TimescaleDB 是一个开源时间序列数据库,作为 PostgreSQL 的扩展构建,旨在高效处理大规模、面向时间的数据。 TimescaleDB 于 2017 年推出,是为了响应对强大、可扩展解决方案日益增长的需求而出现的,该解决方案可以管理具有高插入率和复杂查询的海量数据。 通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口并使用专门的时间序列功能对其进行增强,TimescaleDB 在希望将时间序列功能集成到现有关系数据库中的开发人员中迅速普及。 其混合方法使用户可以受益于 PostgreSQL 的灵活性、可靠性和生态系统,同时为时间序列数据提供优化的性能。
该数据库在需要快速摄取数据点并结合对历史时期进行复杂分析查询的环境中特别有效。 TimescaleDB 具有许多创新功能,例如将数据透明地分区为可管理块的超表和内置的连续聚合。 这些功能可以显着提高查询速度和资源效率。
配置
Consul
[[inputs.consul]]
## Consul server address
# address = "localhost:8500"
## URI scheme for the Consul server, one of "http", "https"
# scheme = "http"
## Metric version controls the mapping from Consul metrics into
## Telegraf metrics. Version 2 moved all fields with string values
## to tags.
##
## example: metric_version = 1; deprecated in 1.16
## metric_version = 2; recommended version
# metric_version = 1
## ACL token used in every request
# token = ""
## HTTP Basic Authentication username and password.
# username = ""
# password = ""
## Data center to query the health checks from
# datacenter = ""
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = true
## Consul checks' tag splitting
# When tags are formatted like "key:value" with ":" as a delimiter then
# they will be split and reported as proper key:value in Telegraf
# tag_delimiter = ":"
TimescaleDB
# Publishes metrics to a TimescaleDB 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 connection age 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 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
## Cut column names at the given length to not exceed PostgreSQL's
## 'identifier length' limit (default: no limit)
## (see https://postgresql.ac.cn/docs/current/limits.html)
## Be careful to not create duplicate column names!
# column_name_length_limit = 0
## 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
Consul
-
服务健康监控仪表板: 利用 Consul 输入插件为 Consul 中注册的所有服务创建全面的健康监控仪表板。 这使运营团队能够实时可视化健康状态,从而快速识别服务问题并促进对服务中断或性能下降的快速响应。
-
自动化警报系统: 实施一个自动化警报系统,该系统使用 Consul 输入插件收集的健康检查数据,以便在服务状态变为严重时触发通知。 此设置可以与 Slack 或电子邮件等通知系统集成,确保团队成员立即收到警报以解决潜在问题。
-
与事件管理集成: 利用 Consul 输入插件中的健康检查数据来馈送到事件管理系统中。 通过分析健康状态趋势,团队可以根据受影响服务的严重程度来确定事件的优先级,并简化其解决流程,从而提高整体服务可靠性和客户满意度。
TimescaleDB
-
实时物联网数据摄取: 使用该插件实时收集和存储来自数千个物联网设备的传感器数据。 此设置有助于立即分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的条件。
-
云应用程序性能监控: 利用该插件将分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。 这种集成支持实时仪表板和警报,使团队能够快速识别和缓解性能瓶颈。
-
历史数据分析和报告: 实施一个系统,将长期指标存储在 TimescaleDB 中,以进行全面的历史分析。 这种方法使企业能够执行趋势分析、生成详细报告并根据存档的时间序列数据做出数据驱动的决策。
-
自适应警报和异常检测: 将该插件与自动化异常检测工作流程集成。 通过将指标持续流式传输到 TimescaleDB,机器学习模型可以分析数据模式并在发生异常时触发警报,从而提高系统可靠性和主动维护能力。
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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。 使用 InfluxDB,这是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。
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