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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,它都会变得更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,专为与 Telegraf 扩展而构建。
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输入和输出集成概述
此插件从流行的开源负载均衡器和代理服务器 HAProxy 收集并报告统计信息,以帮助监控和优化其性能。
Telegraf 的 SQL 插件允许在 SQL 数据库中无缝存储指标。当配置为 Snowflake 时,它采用专门的 DSN 格式和动态表创建,以将指标映射到适当的模式。
集成详情
HAProxy
Telegraf 的 HAProxy 插件使用户能够通过其统计套接字或 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和对网络资源的主动管理。主要功能包括支持基于 HTTP 和套接字的指标收集,与基本身份验证的兼容性以实现安全访问,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。
Snowflake
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入数据创建表和列来动态地将指标写入 SQL 数据库。当配置为 Snowflake 时,它采用 gosnowflake 驱动程序,该驱动程序使用 DSN,该 DSN 以紧凑的格式封装凭据、帐户详细信息和数据库配置。此设置允许自动生成表,其中每个指标都以精确的时间戳记录,从而确保详细的历史跟踪。尽管该集成被认为是实验性的,但它利用了 Snowflake 强大的数据仓库功能,使其适用于可扩展的、基于云的分析和报告解决方案。
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
Snowflake
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
driver = "snowflake"
## Data source name
## For Snowflake, the DSN format typically includes the username, password, account identifier, and optional warehouse, database, and schema.
## Example DSN: "username:password@account/warehouse/db/schema"
data_source_name = "username:password@account/warehouse/db/schema"
## 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
## Defaults to ANSI/ISO SQL types unless overridden. Adjust if needed for Snowflake compatibility.
#[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
HAProxy
-
动态负载调整:利用 HAProxy 插件实时监控流量模式,从而实现负载均衡算法的自动调整。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:将此插件与时间序列数据库集成,以收集随时间推移的 HAProxy 指标,从而使您可以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:当 HAProxy 指标中检测到异常模式时(例如错误率突然飙升或请求处理能力下降),实施告警工作流程。通过利用此插件,运营团队可以及时收到通知,从而可以快速干预并最大限度地减少潜在停机对最终用户的影响。
Snowflake
-
基于云的数据湖集成:利用此插件将来自各种来源的实时指标流式传输到 Snowflake,从而创建集中的数据湖。此集成支持云数据上的复杂分析和机器学习工作流程。
-
动态商业智能仪表板:利用此插件从传入指标自动生成表,并将它们馈送到 BI 工具。这使企业能够创建动态仪表板,可视化性能趋势和运营见解,而无需手动模式管理。
-
可扩展的物联网分析:部署此插件以捕获来自物联网设备的高频数据到 Snowflake 中。此用例有助于传感器数据的聚合和分析,从而实现大规模的预测性维护和实时监控。
-
用于合规性的历史趋势分析:使用此插件在 Snowflake 中记录和存档详细的指标数据,然后可以查询这些数据以进行长期趋势分析和合规性报告。此设置确保组织可以维护强大的审计跟踪并在需要时执行取证分析。
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强大的性能,无限的扩展能力
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