目录
输入和输出集成概述
MQTT Telegraf 插件旨在从指定的 MQTT 主题读取数据并创建指标,使用户能够利用 MQTT 进行实时数据收集和监控。
Telegraf PostgreSQL 插件允许您有效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库模式。
集成详情
MQTT
MQTT 插件允许从指定的 MQTT 主题读取指标,并使用支持的输入数据格式创建指标。此插件作为服务输入运行,它监听传入的指标或事件,而不是像普通插件那样按设定的时间间隔收集它们。该插件的灵活性通过支持各种代理 URL、主题和连接功能得到增强,包括服务质量 (QoS) 级别和持久会话。其配置选项包含全局设置,可有效地修改指标和处理启动错误。它还支持密钥存储配置,以保护用户名和密码选项,确保与 MQTT 服务器的安全连接。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容的数据库,通过自动更新缺少的列,为模式管理提供强大的支持。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,允许用户高效地存储和管理时序数据。它为连接设置、并发和错误处理提供可配置选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展对无符号整数数据类型的支持。
配置
MQTT
[[inputs.mqtt_consumer]]
servers = ["tcp://127.0.0.1:1883"]
topics = [
"telegraf/host01/cpu",
"telegraf/+/mem",
"sensors/#",
]
# topic_tag = "topic"
# qos = 0
# connection_timeout = "30s"
# keepalive = "60s"
# ping_timeout = "10s"
# max_undelivered_messages = 1000
# persistent_session = false
# client_id = ""
# username = "telegraf"
# password = "metricsmetricsmetricsmetrics"
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
# client_trace = false
data_format = "influx"
# [[inputs.mqtt_consumer.topic_parsing]]
# topic = ""
# measurement = ""
# tags = ""
# fields = ""
# [inputs.mqtt_consumer.topic_parsing.types]
# key = type
PostgreSQL
# Publishes metrics to a postgresql 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 age of a connection 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 backoff 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
## 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
MQTT
-
智能家居监控:使用 MQTT Consumer 插件监控智能家居设置中的各种传感器。在这种情况下,插件可以配置为订阅不同设备的主题,例如温度、湿度和能耗。通过聚合这些数据,房主可以可视化趋势并接收异常模式的警报,从而提高家庭自动化系统的整体质量和效率。
-
物联网环境传感:部署 MQTT Consumer 从分布在不同位置的传感器收集环境数据。例如,这可以包括来自空气质量传感器、温度传感器和噪声水平仪的读数。该插件可以配置为从 MQTT 主题中提取相关标签和字段,从而可以对大规模环境条件进行详细分析和报告,为城市规划或环境倡议提供更好的决策支持。
-
实时车辆跟踪和遥测:将 MQTT Consumer 插件集成到车辆遥测系统中,该系统实时收集来自各种传感器的数据。借助该插件,与车辆性能、位置和燃油消耗相关的指标可以发送到中央监控仪表板。这种实时遥测数据使车队经理能够通过主动数据分析来优化路线、降低燃油成本并改进车辆维护计划。
-
农业监控系统:利用此插件从监控土壤湿度、作物健康和天气状况的农业传感器收集数据。MQTT Consumer 可以订阅与农业设备和环境传感器相关的多个主题,使农民能够做出数据驱动的决策,以提高作物产量,同时节约资源,提高农业的可持续性。
PostgreSQL
-
使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而可以使用复杂查询进行实时分析。这种设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能的同时,跨多个表操作关系数据。具体而言,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中仍然隐藏的见解。
-
与 TimescaleDB 集成以进行时序数据处理:在 TimescaleDB 实例中利用 PostgreSQL 插件,以高效地处理和分析时序数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。这种集成允许用户对大量时序数据运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。
-
数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护指标在不同时间的不同版本。用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而实现简单的历史分析。这种方法不仅可以深入了解数据演变,还可以帮助遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
-
不断发展的指标的动态模式管理:使用该插件的模板功能创建动态变化的模式,以响应指标变化。此用例允许组织在指标发展时调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展数据库,从而促进敏捷数据管理实践。
反馈
感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般反馈或在这些页面上发现任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。