目录
输入和输出集成概述
此插件收集并报告来自 HAProxy(一种流行的开源负载均衡器和代理服务器)的统计信息,以帮助监控和优化其性能。
Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表模式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
HAProxy
Telegraf 的 HAProxy 插件使用户能够通过其 stats 套接字或 HTTP 统计页面直接从 HAProxy 服务器收集统计信息。HAProxy 是一种广泛使用的软件负载均衡器和代理服务器,为 TCP 和 HTTP 应用程序提供高可用性和高性能。通过与 HAProxy 集成,此插件允许用户实时监控和分析各种性能指标,例如活动服务器计数、请求率、响应代码和会话状态,从而促进更好的决策制定和网络资源的积极管理。主要功能包括支持基于 HTTP 和套接字的指标收集、兼容基本身份验证以实现安全访问,以及用于指标字段命名的可配置选项,从而允许根据用户偏好进行自定义。
Clickhouse
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入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
HAProxy
[[inputs.haproxy]]
## List of stats endpoints. Metrics can be collected from both http and socket
## endpoints. Examples of valid endpoints:
## - http://myhaproxy.com:1936/haproxy?stats
## - https://myhaproxy.com:8000/stats
## - socket:/run/haproxy/admin.sock
## - /run/haproxy/*.sock
## - tcp://127.0.0.1:1936
##
## Server addresses not starting with 'http://', 'https://', 'tcp://' will be
## treated as possible sockets. When specifying local socket, glob patterns are
## supported.
servers = ["http://myhaproxy.com:1936/haproxy?stats"]
## By default, some of the fields are renamed from what haproxy calls them.
## Setting this option to true results in the plugin keeping the original
## field names.
# keep_field_names = false
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use TLS but skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = false
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
HAProxy
-
动态负载调整:利用 HAProxy 插件实时监控流量模式,从而自动调整负载均衡算法。通过持续收集服务器负载和请求率的指标,系统管理员可以动态分配资源,确保没有单个服务器成为瓶颈,从而提高整体应用程序性能和可用性。
-
历史性能分析:将此插件与时序数据库集成,以随时间推移收集 HAProxy 指标,从而使您能够分析历史性能和流量趋势。这可以促进预测性分析和容量规划,使企业能够深入了解流量高峰期,并帮助识别潜在的未来资源需求。
-
异常告警:实施告警工作流程,以便在 HAProxy 指标中检测到异常模式时触发,例如错误率突然飙升或请求处理能力下降。通过利用此插件,运营团队可以及时收到通知,从而能够快速干预并最大限度地减少潜在停机对最终用户的影响。
Clickhouse
-
高容量数据实时分析:使用此插件将来自大型系统的流式指标馈送到 ClickHouse 中。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。
-
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。
-
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。
-
物联网部署的优化存储: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。
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。