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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,它都更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,与 Telegraf 一起构建以实现扩展。
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输入和输出集成概览
此插件从 Memcached 服务器收集统计数据。
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
Memcached
Telegraf Memcached 插件旨在从 Memcached 服务器收集统计数据,使用户能够监控其缓存层的性能和健康状况。Memcached 是一个分布式内存缓存系统,通常用于通过减轻数据库负载并将频繁访问的数据存储在内存中以进行快速检索来加速动态 Web 应用程序。此插件收集各种指标,例如连接数、已用字节数和命中/未命中次数,使管理员能够分析缓存性能、排除问题并优化资源分配。配置支持多个 Memcached 服务器地址,并提供可选的 TLS 设置,确保网络上的灵活性和安全数据传输。通过利用此插件,组织可以深入了解其缓存策略,并提高应用程序的响应能力和效率。
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,该驱动程序采用唯一的 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 的本机类型。这种方法确保了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间序列数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。
配置
Memcached
[[inputs.memcached]]
# An array of address to gather stats about. Specify an ip on hostname
# with optional port. ie localhost, 10.0.0.1:11211, etc.
servers = ["localhost:11211"]
# An array of unix memcached sockets to gather stats about.
# unix_sockets = ["/var/run/memcached.sock"]
## Optional TLS Config
# enable_tls = false
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## If false, skip chain & host verification
# insecure_skip_verify = true
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
Memcached
-
动态缓存性能监控:使用 Memcached 插件设置性能监控仪表板,该仪表板显示有关缓存命中率、连接计数和内存使用情况的实时统计信息。此设置可以帮助开发人员和系统管理员快速识别性能瓶颈并优化缓存策略以提高应用程序速度。
-
缓存性能指标警报:实施警报系统,每当某些阈值被突破时(例如缓存命中率降低或拒绝连接数增加),该系统都会触发通知。这种主动方法可以帮助团队在潜在问题影响用户体验之前做出响应,并保持最佳的应用程序性能。
-
将缓存指标与业务分析集成:将 Memcached 指标与商业智能工具相结合,以分析缓存对用户参与度和交易量的影响。通过将缓存性能与关键业务指标相关联,团队可以深入了解缓存策略如何为整体业务目标做出贡献,并改进决策流程。
Clickhouse
-
高容量数据的实时分析:使用该插件将来自大规模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。
-
时间序列数据仓库:将该插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时间序列数据仓库。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:利用该插件在 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,而无需事先定义模式。
-
物联网部署的优化存储:部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 ClickHouse 中。其高效的模式创建和本机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。
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