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输入和输出集成概述
Google Cloud Storage 插件从指定的 Google Cloud Storage 存储桶收集指标,从而深入了解存储使用情况和性能。
Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表架构和动态列生成,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
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage Telegraf 插件可以从指定的 Google Cloud Storage 存储桶中收集指标。随着组织越来越依赖云存储解决方案进行数据管理,监控这些资源的性能和利用率的能力变得至关重要。此插件特别适用于跟踪存储使用方式、了解数据模式以及确保运营效率。通过与 Google Cloud Storage API 集成,它允许用户从其云环境中收集见解,并将指标直接馈送到监控系统以进行进一步分析。该插件支持各种配置选项,使用户可以根据其特定需求自定义数据收集过程。
Clickhouse
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入的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
Google Cloud Storage
[[inputs.google_cloud_storage]]
bucket = "my-bucket"
# key_prefix = "my-bucket"
offset_key = "offset_key"
objects_per_iteration = 10
data_format = "influx"
# credentials_file = "path/to/my/creds.json"
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
Google Cloud Storage
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自动化备份监控:利用 Google Cloud Storage 插件定期监控存储在云存储桶中的备份文件的状态。通过配置插件以跟踪文件指标,组织可以自动发出警报,以防备份大小偏离预期模式,从而确保数据保护流程正常运行并及时解决任何异常。
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成本优化洞察:将此插件集成到成本管理工具中,以分析云存储的使用模式。通过收集文件大小和访问频率的指标,团队可以优化其存储解决方案,并就数据保留策略做出明智的决策,从而可能降低不必要的存储成本并改进资源分配。
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合规性和审计:使用此插件生成有助于验证存储在 Google Cloud Storage 中的数据是否合规的指标。通过提供有关数据访问和存储使用情况的详细见解,组织可以确保遵守法规要求,从而有助于审计并符合数据治理的最佳实践。
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性能基准测试:部署此插件以测试 Google Cloud Storage 中数据检索和存储操作的性能。通过分析一段时间内的指标,团队可以识别性能瓶颈或效率低下问题,从而优化依赖云存储服务的应用程序和基础设施。
Clickhouse
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大容量数据的实时分析:使用此插件将来自大规模系统的流式指标馈送到 ClickHouse。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。
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时序数据仓库:将此插件与 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。
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分布式环境中的可扩展监控:利用此插件在 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。
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针对 IoT 部署的优化存储:部署此插件以将来自 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。
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