Mesos 和 Snowflake 集成

由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持,实现强大的性能和轻松集成。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了实现查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Mesos 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

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输入和输出集成概述

此输入插件从 Mesos 收集指标。

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,它采用专用的 DSN 格式和动态表创建,将指标映射到适当的架构。

集成详情

Mesos

Telegraf 的 Mesos 插件旨在从 Apache Mesos 集群收集和报告指标,这对于容器编排和资源管理中的监控和可观测性至关重要。Mesos 以其可扩展性和管理各种工作负载的能力而闻名,它会生成有关资源使用、任务、框架和整体系统性能的各种指标。通过使用此插件,用户可以跟踪其 Mesos 集群的运行状况和效率,深入了解资源分配,并确保应用程序及时获得必要的资源。配置允许用户指定相关的 Mesos master 详细信息以及要收集的所需指标组,使其能够适应不同的部署和监控需求。总的来说,此插件无缝集成在 Telegraf 收集管道中,为云原生环境提供详细的可观测性支持。

Snowflake

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据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,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,其中每个指标都记录有精确的时间戳,从而确保详细的历史跟踪。虽然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

Mesos

[[inputs.mesos]]
  ## Timeout, in ms.
  timeout = 100

  ## A list of Mesos masters.
  masters = ["http://localhost:5050"]

  ## Master metrics groups to be collected, by default, all enabled.
  master_collections = [
    "resources",
    "master",
    "system",
    "agents",
    "frameworks",
    "framework_offers",
    "tasks",
    "messages",
    "evqueue",
    "registrar",
    "allocator",
  ]

  ## A list of Mesos slaves, default is []
  # slaves = []

  ## Slave metrics groups to be collected, by default, all enabled.
  # slave_collections = [
  #   "resources",
  #   "agent",
  #   "system",
  #   "executors",
  #   "tasks",
  #   "messages",
  # ]

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## 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

Mesos

  1. 资源利用率监控:使用 Mesos 插件持续监控 Mesos 集群中的 CPU、内存和磁盘使用情况。对于快速扩展的应用程序,跟踪这些指标有助于确保根据工作负载动态分配资源,防止瓶颈并优化性能。

  2. 框架性能分析:集成此插件以衡量在 Mesos 上运行的不同框架的性能。通过比较活动框架及其任务成功率,您可以确定哪些框架提供最佳资源效率或可能需要优化。

  3. 系统健康警报:根据 Mesos 插件收集的指标设置警报,以便在资源利用率超过关键阈值或特定任务失败时通知工程团队。这允许在发生严重故障之前进行主动干预和维护。

  4. 容量规划:利用收集的指标分析历史资源使用模式,以协助容量规划。通过了解峰值负载和资源利用率趋势,团队可以就扩展基础设施和根据需要部署额外资源做出明智的决策。

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 中,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程。

  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 工具中。这使企业能够创建动态仪表板,可视化性能趋势和运营见解,而无需手动架构管理。

  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 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。

反馈

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