NATS 和 Microsoft SQL Server 集成

强大的性能和简单的集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

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这不是实时大规模查询的推荐配置。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

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它会更有价值。借助 InfluxDB,由 Telegraf 构建的排名第一的时间序列平台。

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输入和输出集成概述

NATS Consumer Input Plugin 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 插件有助于将指标存储在 SQL 数据库中。当配置为 Microsoft SQL Server 时,它支持特定的 DSN 格式和模式要求,从而实现与 SQL Server 的无缝集成。

集成详情

NATS

NATS Consumer Plugin 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。使用队列组允许多个 Telegraf 实例并行地从 NATS 集群读取数据,从而提高吞吐量和可靠性。此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尤其有用。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。

Microsoft SQL Server

Telegraf 的 Microsoft SQL Server SQL 输出插件旨在通过动态创建与传入数据结构匹配的表和列来捕获和存储指标数据。此集成利用 go-mssqldb 驱动程序,该驱动程序通过包含服务器、端口和数据库详细信息的 DSN 遵循 SQL Server 连接协议。尽管由于单元测试有限,该驱动程序被认为是实验性的,但它为动态模式生成和数据插入提供了强大的支持,从而可以详细记录系统性能的时间戳记录。尽管其状态为实验性,但这种灵活性使其成为需要可靠和精细指标日志记录的环境中的宝贵工具。

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"

Microsoft SQL Server

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
  driver = "mssql"

  ## Data source name
  ## For Microsoft SQL Server, the DSN typically includes the server, port, username, password, and database name.
  ## Example DSN: "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"
  data_source_name = "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"

  ## 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
  ## You can customize the mapping if needed.
  #[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

NATS

  1. 实时分析仪表板:利用 NATS 插件从各种 NATS 主题实时收集指标,并将它们馈送到中央分析仪表板。此设置允许立即了解实时应用程序性能,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 插件的多个 Telegraf 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,提供系统健康和性能的整体视图,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利,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,从而在需求波动发生时实现更好的资源利用率和性能扩展。

Microsoft SQL Server

  1. 企业应用程序监控:利用该插件捕获在 SQL Server 上运行的企业应用程序的详细性能指标。此设置允许 IT 团队分析系统性能、跟踪事务处理时间并识别跨复杂多层环境的瓶颈。

  2. 动态基础设施审计:部署该插件以在 SQL Server 中创建基础设施变更和性能指标的动态审计日志。此用例非常适合需要实时监控和系统性能历史分析以进行合规性和优化的组织。

  3. 自动化性能基准测试:使用该插件持续记录和分析 SQL Server 数据库的性能指标。这实现了自动化基准测试,将历史数据与当前性能进行比较,有助于快速识别服务中的异常或性能下降。

  4. 集成 DevOps 仪表板:将该插件与 DevOps 监控工具集成,以将来自 SQL Server 的实时指标馈送到中央仪表板。这提供了应用程序运行状况的整体视图,使团队能够将 SQL Server 性能与应用程序级事件相关联,从而实现更快的故障排除和主动维护。

反馈

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