Nginx 和 PostgreSQL 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 Nginx 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,它会更有价值。 使用 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

Telegraf 的 Nginx 插件旨在从 Nginx Web 服务器收集状态指标,从而提供对服务器运行指标的实时洞察。

Telegraf PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库架构。

集成详情

Nginx

此插件从 Nginx 收集状态指标。它利用 ngx_http_stub_status_module 收集与服务器性能相关的基本指标。 该插件提供有关活动连接、已处理请求以及各种指标当前状态的宝贵见解。 此实时数据对于监控 Web 服务器性能和确保最佳运行至关重要。 该配置允许用户指定 Nginx 状态端点的 URL、设置超时以及在必要时配置 TLS 设置。

PostgreSQL

PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,并通过自动更新缺失的列为架构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,使用户能够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、模板化架构修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。

配置

Nginx

[[inputs.nginx]]
  ## An array of Nginx stub_status URI to gather stats.
  urls = ["http://localhost/server_status"]

  ## 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

  ## HTTP response timeout (default: 5s)
  response_timeout = "5s"

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

Nginx

  1. Web 性能监控:使用 Nginx 插件从基础设施中的各种 Nginx 服务器收集性能指标。 通过在实时仪表板中可视化这些指标,团队可以跟踪性能趋势、识别瓶颈并增强 Web 应用程序的用户体验。 实施此类监控使企业能够在性能问题影响最终用户之前主动解决这些问题。

  2. 负载均衡器监控:将此插件与您的负载均衡器集成,以跟踪后端 Nginx 服务器的性能。 通过收集“活动连接”和“已处理请求”等统计信息,您的运营团队可以确保流量以最佳方式流动,并且没有单个服务器过载。 这种主动的负载均衡方法可防止服务中断并增强用户体验。

  3. 自动化警报系统:将 Nginx 插件与警报服务结合使用,以便在服务器指标超出预定义阈值时自动通知您的团队。 例如,如果活动连接数过高,系统可以触发警报,以便立即采取纠正措施,从而保持服务质量和可靠性。

  4. 历史数据分析:将 Nginx 插件收集的指标存储在时序数据库中,以分析历史性能趋势。 此分析可以揭示高流量或低性能时期,从而为有关基础设施扩展和优化的数据驱动决策提供依据。 通过了解过去的趋势,组织可以更好地为未来的需求做好准备。

PostgreSQL

  1. 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,从而使用复杂查询实现实时分析。 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,从而揭示通常会隐藏在嵌入式系统中的见解。

  2. 与 TimescaleDB 集成以进行时序数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件,以高效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的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。

  3. 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点的不同版本。 用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而轻松进行历史分析。 这种方法不仅提供了对数据演变的洞察,还有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。

  4. 动态架构管理以适应不断变化的指标:使用插件的模板功能创建动态变化的架构,以响应指标变化。 此用例允许组织在指标演变时调整其数据结构,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,用户可以在无需手动干预的情况下扩展其数据库,从而促进敏捷的数据管理实践。

反馈

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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,它会更有价值。 使用 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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