Memcached 和 Snowflake 集成

通过 Telegraf(由 InfluxData 构建的开源数据连接器)支持的强大性能和简单集成。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑Memcached 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
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,这是排名第一的、旨在与 Telegraf 协同扩展的时间序列平台。

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输入和输出集成概述

此插件从 Memcached 服务器收集统计数据。

Telegraf 的 SQL 插件允许将指标无缝存储在 SQL 数据库中。当配置为 Snowflake 时,它采用专用的 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

Memcached

Telegraf Memcached 插件旨在从 Memcached 服务器收集统计数据,从而允许用户监控其缓存层的性能和健康状况。Memcached 是一种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,从而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。

Snowflake

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入数据创建表和列,从而将指标动态写入 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 将凭据、帐户详细信息和数据库配置封装在紧凑的格式中。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

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

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

Memcached

  1. 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。

  2. 缓存性能指标警报:实施警报系统,以便在超出某些阈值时触发通知,例如缓存命中率降低或拒绝连接数增加。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。

  3. 将缓存指标与业务分析集成:将 Memcached 指标与商业智能工具结合使用,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总体业务目标做出贡献并改进决策流程。

Snowflake

  1. 基于云的数据湖集成:利用该插件将来自各种来源的实时指标流式传输到 Snowflake 中,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。

  2. 动态商业智能仪表板:利用该插件从传入指标自动生成表,并将其馈送到 BI 工具中。这使企业能够创建动态仪表板,以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:部署该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。

  4. 用于合规性的历史趋势分析:使用该插件在 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。

反馈

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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,这是排名第一的、旨在与 Telegraf 协同扩展的时间序列平台。

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