DNS 和 TimescaleDB 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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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了实现查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 DNS 和 InfluxDB 集成。

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
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

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。InfluxDB 是第一的时序平台,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,从而有助于 DNS 解析的性能分析。

此输出插件为将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 中提供了可靠高效的机制。通过利用 PostgreSQL 的强大生态系统以及 TimescaleDB 的时序优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。

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 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。

TimescaleDB

TimescaleDB 是一个开源时序数据库,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序功能对其进行增强,TimescaleDB 在希望将时序功能集成到现有关系数据库中的开发人员中迅速普及。它的混合方法允许用户受益于 PostgreSQL 的灵活性、可靠性和生态系统,同时为时序数据提供优化的性能。

该数据库在需要快速摄取数据点并对历史时期进行复杂分析查询的环境中尤其有效。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

DNS

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

  # network = "udp"

  # domains = ["."]

  # record_type = "A"

  # port = 53

  # timeout = "2s"

  # include_fields = []
  

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

DNS

  1. 监控多个服务器的 DNS 性能:通过部署 DNS 插件,用户可以通过在服务器数组中指定不同的 DNS 服务器(例如 Google DNS 和 Cloudflare DNS),同时监控它们的性能。这种情况可以比较不同 DNS 提供商之间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:集成此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:将此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。这种设置有助于主动排除网络问题或服务器配置错误,从而对潜在的停机场景做出快速响应。

  4. 收集历史数据以了解性能趋势:使用此插件收集较长时期内 DNS 查询时间的历史数据。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 DNS 架构的更改提供依据。

TimescaleDB

  1. 实时物联网 (IoT) 数据摄取:使用此插件实时收集和存储来自数千个物联网 (IoT) 设备 的传感器数据。这种设置有助于立即进行分析,帮助组织监控运营效率并对不断变化的条件做出快速响应。

  2. 云应用程序性能监控:利用此插件将来自分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。此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。

  3. 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。这种方法允许企业执行趋势分析、生成详细报告,并根据存档的时序数据做出数据驱动的决策。

  4. 自适应警报和异常检测:将此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。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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。InfluxDB 是第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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