NATS 和 Snowflake 集成

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

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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+

贡献者

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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序数据时,它都更有价值。借助 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 Plugin 实现了从 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 插件允许在 SQL 数据库中无缝存储指标。当配置为 Snowflake 时,它采用专门的 DSN 格式和动态表创建,将指标映射到适当的模式。

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。利用队列组允许多个 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。该插件还支持多种身份验证方法,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 等功能有助于消费历史消息,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。

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。尽管该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

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"

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

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,并将它们馈送到集中的分析仪表板。此设置允许即时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尤其有益,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,从而在需求波动发生时实现更好的资源利用和性能扩展。

Snowflake

  1. 基于云的数据湖集成:利用该插件将来自各种来源的实时指标流式传输到 Snowflake,从而创建集中的数据湖。此集成支持云数据上的复杂分析和机器学习工作流。

  2. 动态商业智能仪表板:利用该插件自动从传入指标生成表,并将它们馈送到 BI 工具。这使企业能够创建动态仪表板,可视化性能趋势和运营洞察,而无需手动模式管理。

  3. 可扩展的物联网分析:部署该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:使用该插件在 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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