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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。
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 强大的生态系统以及 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
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。
TimescaleDB
TimescaleDB 是一个开源时序数据库,作为 PostgreSQL 的扩展而构建,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、可扩展的解决方案日益增长的需求,该解决方案可以管理大量数据、高插入速率和复杂查询。通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口,并通过专门的时序功能对其进行增强,TimescaleDB 迅速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流行起来。它的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并结合对历史时期进行复杂分析查询的环境中尤其有效。TimescaleDB 具有许多创新功能,例如透明地将数据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
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
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
Memcached
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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。
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缓存性能指标警报:实施警报系统,每当违反某些阈值时(例如缓存命中率下降或拒绝连接数增加),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。
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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。
TimescaleDB
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实时物联网数据摄取:使用该插件实时收集和存储来自数千个物联网设备的传感器数据。此设置有助于即时分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的条件。
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云应用程序性能监控:利用该插件将来自分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。此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。
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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。
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自适应警报和异常检测:将插件与自动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。
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