DNS 和 Clickhouse 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了优化查询和压缩、高速摄取以及高可用性,您可能需要考虑 DNS 和 InfluxDB。

50亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都更有价值。使用 InfluxDB,排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

DNS 插件使用户能够监控和收集 DNS 查询时间的统计信息,从而促进 DNS 解析的性能分析。

Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表模式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

DNS

此插件以毫秒为单位收集 DNS 查询时间,利用类似于 Dig 命令的 DNS 查询功能。它提供了一种通过测量来自指定 DNS 服务器的响应时间来监控和分析 DNS 性能的方法,使网络管理员和工程师能够确保最佳的 DNS 解析时间。该插件可以配置为针对特定服务器并自定义查询的记录类型,包括各种 DNS 功能,例如将域名解析为 IP 地址,或根据需要从特定记录中检索详细信息,同时还清楚地报告每次查询的成功或失败,以及相关的元数据。

Clickhouse

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于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。这种方法确保了在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

DNS

[[inputs.dns_query]]
  servers = ["8.8.8.8"]

  # network = "udp"

  # domains = ["."]

  # record_type = "A"

  # port = 53

  # timeout = "2s"

  # include_fields = []
  

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

DNS

  1. 监控多个服务器的 DNS 性能:通过部署 DNS 插件,用户可以通过在 servers 数组中指定不同的 DNS 服务器(例如 Google DNS 和 Cloudflare DNS)来同时监控它们的性能。此方案可以比较不同 DNS 提供商的响应时间和可靠性,从而帮助根据经验数据选择最佳选项。

  2. 分析高流量域名的查询时间:集成插件以专门测量与组织运营相关的高流量域名(例如内部服务或面向客户的站点)的响应时间。通过关注这些域名的性能指标,组织可以主动解决延迟问题,确保服务可靠性并改善用户体验。

  3. DNS 超时警报:将插件与警报系统结合使用,以便在 DNS 查询超过定义的超时阈值时通知管理员。此设置可以帮助主动排除网络问题或服务器配置错误,从而对潜在的停机情况做出快速响应。

  4. 收集历史数据以进行性能趋势分析:使用插件收集 DNS 查询时间在较长一段时间内的历史数据。此数据可用于分析 DNS 性能的趋势和模式,从而更好地进行容量规划,识别周期性问题,并为基础设施升级或更改 DNS 架构提供依据。

Clickhouse

  1. 大容量数据的实时分析:使用插件将来自大规模系统的流式指标馈送到 ClickHouse 中。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。

  2. 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。

  3. 分布式环境中的可扩展监控:利用插件在 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。

  4. IoT 部署的优化存储:部署插件以将来自 IoT 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。

反馈

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