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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 PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库模式。
集成详情
谷歌云存储
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的使用方式、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。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户可以将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,通过自动更新缺失的列,为模式管理提供强大的支持。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够高效地存储和管理时序数据。它为连接设置、并发和错误处理提供了可配置的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。
配置
谷歌云存储
[[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"
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql 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 age of a connection 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 backoff 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
## 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
谷歌云存储
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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,组织可以在备份大小偏离预期模式时自动发出警报,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:使用此插件生成指标,以帮助验证存储在 Google Cloud Storage 中的数据的合规性。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。
PostgreSQL
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使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而可以使用复杂查询进行实时分析。这种设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能的同时跨多个表操作关系数据。具体来说,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常隐藏在嵌入式系统中的见解。
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与 TimescaleDB 集成以处理时序数据:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件来高效地处理和分析时序数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。此集成允许用户在处理大量时序数据的同时运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。
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数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护一段时间内不同版本的指标。用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而可以轻松进行历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的见解,而且有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
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动态模式管理以适应不断变化的指标:使用插件的模板功能来创建动态变化的模式,以响应指标变化。此用例允许组织在指标演变时调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展其数据库,从而促进敏捷的数据管理实践。
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