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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 SQL 插件允许您将 Telegraf 的指标直接存储到 MySQL 数据库中,从而更轻松地分析和可视化收集的指标。
集成详情
Google 云存储
Google Cloud Storage Telegraf 插件支持从指定的 Google Cloud Storage 存储桶收集指标。 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的使用方式、了解数据模式以及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中以进行进一步分析。 该插件支持各种配置选项,使用户能够根据其特定需求自定义数据收集过程。
MySQL
Telegraf 的 SQL 输出插件旨在通过根据传入的指标动态创建表和列,将指标数据无缝写入 SQL 数据库。 在为 MySQL 配置时,该插件利用 go-sql-driver/mysql,这需要启用 ANSI_QUOTES SQL 模式以确保正确处理带引号的标识符。 这种动态模式创建方法确保每个指标都存储在其自己的表中,其结构来自其字段和标签,从而提供系统性能的详细、带时间戳的记录。 该插件的灵活性使其能够处理高吞吐量环境,使其成为需要强大、精细的指标日志记录和历史数据分析的场景的理想选择。
配置
Google 云存储
[[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"
MySQL
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com) clickhouse (ClickHouse)
driver = "mysql"
## Data source name
## The format of the data source name is different for each database driver.
## See the plugin readme for details.
data_source_name = "username:password@tcp(host:port)/dbname"
## 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} - tablename as a quoted identifier
table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"
## Initialization SQL
init_sql = "SET sql_mode='ANSI_QUOTES';"
## 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
## NOTE: Due to the way TOML is parsed, tables must be at the END of the
## plugin definition, otherwise additional config options are read as part of the
## table
## Metric type to SQL type conversion
## The values on the left are the data types Telegraf has and the values on
## the right are the data types Telegraf will use when sending to a database.
##
## The database values used must be data types the destination database
## understands. It is up to the user to ensure that the selected data type is
## available in the database they are using. Refer to your database
## documentation for what data types are available and supported.
#[outputs.sql.convert]
# integer = "INT"
# real = "DOUBLE"
# text = "TEXT"
# timestamp = "TIMESTAMP"
# defaultvalue = "TEXT"
# unsigned = "UNSIGNED"
# bool = "BOOL"
# ## This setting controls the behavior of the unsigned value. By default the
# ## setting will take the integer value and append the unsigned value to it. The other
# ## option is "literal", which will use the actual value the user provides to
# ## the unsigned option. This is useful for a database like ClickHouse where
# ## the unsigned value should use a value like "uint64".
# # conversion_style = "unsigned_suffix"
输入和输出集成示例
Google 云存储
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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 Cloud Storage 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,如果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 Cloud Storage 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:部署该插件以基准测试 Google Cloud Storage 中数据检索和存储操作的性能。 通过随时间推移分析指标,团队可以识别性能瓶颈或效率低下,从而优化其依赖云存储服务的应用程序和基础设施。
MySQL
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实时 Web 分析存储:利用该插件捕获网站性能指标并将它们存储在 MySQL 中。 此设置使团队能够监控用户交互、分析流量模式并根据实时数据洞察动态调整站点功能。
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物联网设备监控:利用该插件从物联网传感器网络收集指标并将它们记录到 MySQL 数据库中。 此用例支持持续监控设备健康状况和性能,从而实现预测性维护和对异常的即时响应。
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金融交易日志记录:记录具有精确时间戳的高频金融交易数据。 这种方法支持强大的审计跟踪、实时欺诈检测以及用于合规性和报告目的的全面历史分析。
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应用程序性能基准测试:将该插件与应用程序性能监控系统集成,以将指标记录到 MySQL 中。 这有助于随时间推移进行详细的基准测试和趋势分析,使组织能够识别性能瓶颈并有效地优化资源分配。
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