Kubernetes 和 Snowflake 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Kubernetes 和 InfluxDB。

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大性能,无限扩展

收集、组织和处理大量高速数据。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。使用 InfluxDB,第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

此插件通过与 Kubelet API 通信来捕获 Kubernetes Pod 和容器的指标。

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

Kubernetes

Kubernetes 输入插件与 Kubelet API 接口,以收集在单个主机上运行的 Pod 和容器的指标,理想情况下,作为 Kubernetes 安装中守护程序集的一部分。通过在集群内的每个节点上运行,它从本地运行的 kubelet 收集指标,确保数据反映环境的实时状态。作为一个快速发展的项目,Kubernetes 经常更新,此插件遵循主要云提供商支持的版本,在有限的时间跨度内保持跨多个版本的兼容性。需要特别注意的是潜在的高序列基数,这可能会给数据库带来负担;因此,建议用户实施过滤技术和保留策略来有效管理此负载。配置选项提供了插件行为的灵活自定义,以无缝集成到不同的设置中,从而增强其在监控 Kubernetes 环境中的实用性。

Snowflake

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入数据创建表和列,将指标动态写入 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,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。尽管此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

Kubernetes

[[inputs.kubernetes]]
  ## URL for the kubelet, if empty read metrics from all nodes in the cluster
  url = "http://127.0.0.1:10255"

  ## Use bearer token for authorization. ('bearer_token' takes priority)
  ## If both of these are empty, we'll use the default serviceaccount:
  ## at: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  ##
  ## To re-read the token at each interval, please use a file with the
  ## bearer_token option. If given a string, Telegraf will always use that
  ## token.
  # bearer_token = "/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token"
  ## OR
  # bearer_token_string = "abc_123"

  ## Kubernetes Node Metric Name
  ## The default Kubernetes node metric name (i.e. kubernetes_node) is the same
  ## for the kubernetes and kube_inventory plugins. To avoid conflicts, set this
  ## option to a different value.
  # node_metric_name = "kubernetes_node"

  ## Pod labels to be added as tags.  An empty array for both include and
  ## exclude will include all labels.
  # label_include = []
  # label_exclude = ["*"]

  ## Set response_timeout (default 5 seconds)
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile
  ## 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

Kubernetes

  1. 动态资源分配监控:通过利用 Kubernetes 插件,团队可以为各种 Pod 和容器的资源使用模式设置警报。这种主动监控方法可以根据特定阈值自动扩展资源,从而有助于优化性能,同时最大限度地减少高峰使用期间的成本。

  2. 多租户资源隔离分析:使用 Kubernetes 的组织可以利用此插件来跟踪每个命名空间的资源消耗。在多租户场景中,了解不同团队的资源分配和使用情况对于确保公平访问和性能保证至关重要,从而带来更好的资源管理策略。

  3. 实时健康仪表板:将 Kubernetes 插件捕获的数据集成到 Grafana 等可视化工具中,以创建实时仪表板。这些仪表板提供对 Kubernetes 环境整体健康状况和性能的洞察,使团队能够快速识别和纠正跨集群、Pod 和容器的问题。

  4. 自动化事件响应工作流:通过将 Kubernetes 插件与警报管理系统相结合,团队可以基于实时指标自动化事件响应程序。如果 Pod 的资源使用量超过预定义限制,自动化工作流可以触发补救措施,例如重启 Pod 或重新分配资源,所有这些都有助于提高系统弹性。

Snowflake

  1. 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,从而创建集中式数据湖。此集成支持云数据上的复杂分析和机器学习工作流。

  2. 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洞察,而无需手动模式管理。

  3. 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。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。

  4. 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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强大性能,无限扩展

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