Google Cloud Storage 和 Microsoft SQL Server 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 Google Cloud Storage 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

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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。借助 InfluxDB,第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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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 插件有助于将指标存储在 SQL 数据库中。当配置为 Microsoft SQL Server 时,它支持特定的 DSN 格式和架构要求,从而可以与 SQL Server 无缝集成。

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。此插件对于跟踪存储使用方式、了解数据模式和确保运营效率特别有用。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。

Microsoft SQL Server

Telegraf 的 Microsoft SQL Server SQL 输出插件旨在通过动态创建与传入数据结构匹配的表和列来捕获和存储指标数据。此集成利用 go-mssqldb 驱动程序,该驱动程序遵循通过 DSN 的 SQL Server 连接协议,DSN 包括服务器、端口和数据库详细信息。尽管该驱动程序由于单元测试有限而被认为是实验性的,但它为动态模式生成和数据插入提供了强大的支持,从而可以详细记录系统性能的时间戳记录。尽管其状态为实验性的,但这种灵活性使其成为需要可靠且精细的指标日志记录环境的宝贵工具。

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"

Microsoft SQL Server

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
  driver = "mssql"

  ## Data source name
  ## For Microsoft SQL Server, the DSN typically includes the server, port, username, password, and database name.
  ## Example DSN: "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"
  data_source_name = "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"

  ## 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
  ## You can customize the mapping if needed.
  #[outputs.sql.convert]
  #  integer       = "INT"
  #  real          = "DOUBLE"
  #  text          = "TEXT"
  #  timestamp     = "TIMESTAMP"
  #  defaultvalue  = "TEXT"
  #  unsigned      = "UNSIGNED"
  #  bool          = "BOOL"

输入和输出集成示例

Google Cloud Storage

  1. 自动化备份监控:利用 Google Cloud Storage 插件定期监控存储在 Cloud Storage 存储桶中的备份文件的状态。通过配置插件来跟踪文件指标,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情况。

  2. 成本优化洞察:将此插件集成到成本管理工具中,以分析 Cloud Storage 的使用模式。通过收集有关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提高资源分配效率。

  3. 合规性与审计:使用该插件生成有助于验证存储在 Google Cloud Storage 中的数据合规性的指标。通过提供对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。

  4. 性能基准测试:部署该插件以对 Google Cloud Storage 中数据检索和存储操作的性能进行基准测试。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。

Microsoft SQL Server

  1. 企业应用程序监控:利用该插件捕获在 SQL Server 上运行的企业应用程序的详细性能指标。此设置允许 IT 团队分析系统性能、跟踪事务时间并识别复杂多层环境中的瓶颈。

  2. 动态基础设施审计:部署该插件以在 SQL Server 中创建基础设施变更和性能指标的动态审计日志。对于需要实时监控和系统性能历史分析以实现合规性和优化的组织来说,此用例是理想之选。

  3. 自动化性能基准测试:使用该插件持续记录和分析 SQL Server 数据库的性能指标。这支持自动化基准测试,将历史数据与当前性能进行比较,从而帮助快速识别服务中的异常或降级。

  4. 集成 DevOps 仪表板:将该插件与 DevOps 监控工具集成,以将 SQL Server 的实时指标馈送到集中式仪表板。这提供了应用程序运行状况的整体视图,使团队可以将 SQL Server 性能与应用程序级事件相关联,从而更快地进行故障排除和主动维护。

反馈

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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。借助 InfluxDB,第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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