LDAP 和 TimescaleDB 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 LDAP 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+

贡献者

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强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

LDAP 插件从 LDAP 服务器(包括 OpenLDAP 和 389 Directory Server)收集监控指标。 此插件对于跟踪 LDAP 服务的性能和健康状况至关重要,使管理员能够深入了解其目录操作。

此输出插件提供了一种可靠高效的机制,用于将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 中。 通过利用 PostgreSQL 的强大生态系统以及 TimescaleDB 的时序优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。

集成详情

LDAP

此插件从 LDAP 服务器的监控后端收集指标,特别是来自 cn=Monitor 条目的指标。 它支持两种主要的 LDAP 实现:OpenLDAP 和 389 Directory Server (389ds)。 LDAP 插件专注于收集各种操作指标,使管理员能够实时监控性能、连接状态和服务器健康状况,这对于维护强大的目录服务至关重要。 通过允许可自定义的连接参数和安全配置(例如 TLS 支持),该插件确保符合安全性和性能的最佳实践。 收集的指标有助于识别趋势、优化服务器配置以及与利益相关者执行服务级别协议。

TimescaleDB

TimescaleDB 是一个开源时序数据库,构建为 PostgreSQL 的扩展,旨在高效处理大规模、面向时间的数据。 TimescaleDB 于 2017 年推出,是为了响应对强大、可扩展解决方案日益增长的需求而诞生的,该解决方案可以管理大量数据,并具有高插入率和复杂查询。 通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口并使用专门的时序功能对其进行增强,TimescaleDB 在希望将时序功能集成到现有关系数据库中的开发人员中迅速普及。 其混合方法允许用户受益于 PostgreSQL 的灵活性、可靠性和生态系统,同时为时序数据提供优化的性能。

该数据库在需要快速摄取数据点以及对历史时期进行复杂分析查询的环境中特别有效。 TimescaleDB 具有许多创新功能,例如将数据透明地划分为可管理块的超表和内置的连续聚合。 这些功能可以显着提高查询速度和资源效率。

配置

LDAP

[[inputs.ldap]]
  ## Server to monitor
  ## The scheme determines the mode to use for connection with
  ##    ldap://...      -- unencrypted (non-TLS) connection
  ##    ldaps://...     -- TLS connection
  ##    starttls://...  --  StartTLS connection
  ## If no port is given, the default ports, 389 for ldap and starttls and
  ## 636 for ldaps, are used.
  server = "ldap://localhost"

  ## Server dialect, can be "openldap" or "389ds"
  # dialect = "openldap"

  # DN and password to bind with
  ## If bind_dn is empty an anonymous bind is performed.
  bind_dn = ""
  bind_password = ""

  ## Reverse the field names constructed from the monitoring DN
  # reverse_field_names = false

  ## Optional TLS Config
  ## Set to true/false to enforce TLS being enabled/disabled. If not set,
  ## enable TLS only if any of the other options are specified.
  # tls_enable =
  ## Trusted root certificates for server
  # tls_ca = "/path/to/cafile"
  ## Used for TLS client certificate authentication
  # tls_cert = "/path/to/certfile"
  ## Used for TLS client certificate authentication
  # tls_key = "/path/to/keyfile"
  ## Password for the key file if it is encrypted
  # tls_key_pwd = ""
  ## Send the specified TLS server name via SNI
  # tls_server_name = "kubernetes.example.com"
  ## Minimal TLS version to accept by the client
  # tls_min_version = "TLS12"
  ## List of ciphers to accept, by default all secure ciphers will be accepted
  ## See https://pkg.go.dev/crypto/tls#pkg-constants for supported values.
  ## Use "all", "secure" and "insecure" to add all support ciphers, secure
  ## suites or insecure suites respectively.
  # tls_cipher_suites = ["secure"]
  ## Renegotiation method, "never", "once" or "freely"
  # tls_renegotiation_method = "never"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

TimescaleDB

# Publishes metrics to a TimescaleDB 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 connection age 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 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

  ## Cut column names at the given length to not exceed PostgreSQL's
  ## 'identifier length' limit (default: no limit)
  ## (see https://postgresql.ac.cn/docs/current/limits.html)
  ## Be careful to not create duplicate column names!
  # column_name_length_limit = 0

  ## 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

LDAP

  1. 监控目录性能:使用 LDAP Telegraf 插件持续跟踪和分析已完成的操作数、已建立的连接数和服务器响应时间。 通过可视化随时间变化的数据,管理员可以识别目录服务中的性能瓶颈,从而实现主动优化。

  2. 安全事件警报:将插件与警报系统集成,以便在某些指标(例如 bind_security_errors 或 unauth_binds)超出预定义阈值时通知管理员。 此设置可以通过提供对潜在未经授权的访问尝试的实时洞察来增强安全监控。

  3. 容量规划:利用 LDAP 插件收集的指标来执行容量规划。 分析连接趋势、正在使用的最大线程数和操作统计数据,以预测未来的资源需求,确保 LDAP 服务器可以处理预期的峰值负载而不会降低性能。

  4. 合规性和审计:使用通过此插件获得的操作指标来协助合规性审计。 通过定期检查 anonymous_binds 和 security_errors 等指标,组织可以确保其目录服务符合安全策略和法规要求。

TimescaleDB

  1. 实时 IoT 数据摄取:使用该插件实时收集和存储来自数千个 IoT 设备的传感器数据。 此设置有助于立即进行分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的条件。

  2. 云应用程序性能监控:利用该插件将分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。 这种集成支持实时仪表板和警报,使团队能够快速识别和缓解性能瓶颈。

  3. 历史数据分析和报告:实施一个系统,将长期指标存储在 TimescaleDB 中以进行全面的历史分析。 这种方法允许企业执行趋势分析、生成详细报告并根据存档的时序数据做出数据驱动的决策。

  4. 自适应警报和异常检测:将插件与自动化异常检测工作流程集成。 通过将指标持续流式传输到 TimescaleDB,机器学习模型可以分析数据模式并在发生异常时触发警报,从而增强系统可靠性和主动维护。

反馈

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强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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