NATS 和 Clickhouse 集成

强大性能,轻松集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。 为了查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 NATS 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将任何数据视为时序数据时,它都更有价值。 使用 InfluxDB,第一时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

NATS Consumer Input 插件支持从 NATS 消息主题实时数据消费,无缝集成到 Telegraf 数据管道中,用于监控和指标收集。

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

NATS

NATS Consumer 插件允许 Telegraf 从指定的 NATS 主题读取指标,并基于支持的输入数据格式创建指标。 利用队列组允许多个 Telegraf 实例并行从 NATS 集群读取数据,从而提高吞吐量和可靠性。 该插件还支持各种身份验证方法,包括用户名/密码、NATS 凭据文件和 nkey 种子文件,确保与 NATS 服务器的安全通信。 由于 JetStream 等功能有助于历史消息的消费,因此该插件在数据持久性和消息可靠性至关重要的环境中特别有用。 此外,配置各种操作参数的能力使该插件适用于高吞吐量场景,同时保持性能完整性。

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,该驱动程序采用独特的 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 的原生类型。 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序数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。

配置

NATS

[[inputs.nats_consumer]]
  ## urls of NATS servers
  servers = ["nats://localhost:4222"]

  ## subject(s) to consume
  ## If you use jetstream you need to set the subjects
  ## in jetstream_subjects
  subjects = ["telegraf"]

  ## jetstream subjects
  ## jetstream is a streaming technology inside of nats.
  ## With jetstream the nats-server persists messages and
  ## a consumer can consume historical messages. This is
  ## useful when telegraf needs to restart it don't miss a
  ## message. You need to configure the nats-server.
  ## https://docs.nats.io/nats-concepts/jetstream.
  jetstream_subjects = ["js_telegraf"]

  ## name a queue group
  queue_group = "telegraf_consumers"

  ## Optional authentication with username and password credentials
  # username = ""
  # password = ""

  ## Optional authentication with NATS credentials file (NATS 2.0)
  # credentials = "/etc/telegraf/nats.creds"

  ## Optional authentication with nkey seed file (NATS 2.0)
  # nkey_seed = "/etc/telegraf/seed.txt"

  ## Use Transport Layer Security
  # secure = false

  ## 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

  ## Sets the limits for pending msgs and bytes for each subscription
  ## These shouldn't need to be adjusted except in very high throughput scenarios
  # pending_message_limit = 65536
  # pending_bytes_limit = 67108864

  ## Max undelivered messages
  ## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
  ## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
  ## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
  ## broker that have not been written by an output.
  ##
  ## This value needs to be picked with awareness of the agent's
  ## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
  ## can result in a constant stream of data batches to the output. While
  ## setting it too low may never flush the broker's messages.
  # max_undelivered_messages = 1000

  ## Data format to consume.
  ## Each data format has its own unique set of configuration options, read
  ## more about them here:
  ## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
  data_format = "influx"

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

NATS

  1. 实时分析仪表板:利用 NATS 插件实时从各种 NATS 主题收集指标,并将它们馈送到中央分析仪表板。 此设置允许立即查看实时应用程序性能,使团队能够快速响应操作问题或性能下降。

  2. 分布式系统监控:在分布式架构中部署配置了 NATS 插件的 Telegraf 的多个实例。 这种方法允许团队有效地聚合来自各种微服务的指标,从而提供系统健康状况和性能的整体视图,同时确保在传输过程中不会丢失任何消息。

  3. 历史消息恢复:利用 NATS JetStream 的功能以及此插件,在 Telegraf 重新启动后恢复和处理历史消息。 此功能对于需要高可靠性的应用程序特别有益,确保即使在服务中断的情况下也不会丢失任何关键指标。

  4. 动态负载均衡:实施动态负载均衡场景,其中 Telegraf 实例根据负载从 NATS 集群消费消息。 调整队列组设置以控制活动消费者的数量,从而可以更好地利用资源并根据需求波动进行性能扩展。

Clickhouse

  1. 高容量数据的实时分析:使用该插件将来自大型系统的流式指标馈送到 ClickHouse。 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。

  2. 时序数据仓库:将插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时序数据仓库。 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。

  3. 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,从而更容易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。

  4. 针对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原生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。

反馈

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