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强大的性能,无限的扩展能力
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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,这个排名第一的时间序列平台旨在与 Telegraf 一起扩展。
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输入和输出集成概述
Telegraf 的 Nginx 插件旨在收集来自 Nginx Web 服务器的状态指标,从而提供对服务器运行指标的实时洞察。
此输出插件为将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 提供了一种可靠且高效的机制。 通过利用 PostgreSQL 强大的生态系统以及 TimescaleDB 的时间序列优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。
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。 这种实时数据对于监控 Web 服务器性能和确保最佳运行至关重要。 配置允许用户指定 Nginx 状态端点的 URL,设置超时,并在必要时配置 TLS 设置。
TimescaleDB
TimescaleDB 是一个开源时间序列数据库,构建为 PostgreSQL 的扩展,旨在高效处理大规模、面向时间的数据。 TimescaleDB 于 2017 年推出,是为了响应对强大、可扩展的解决方案日益增长的需求而出现的,该解决方案可以管理海量数据,并具有高插入速率和复杂查询。 通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口,并使用专门的时间序列功能对其进行增强,TimescaleDB 迅速在希望将时间序列功能集成到现有关系数据库中的开发人员中流行起来。 它的混合方法允许用户受益于 PostgreSQL 的灵活性、可靠性和生态系统,同时为时间序列数据提供优化的性能。
该数据库在需要快速摄取数据点并结合对历史时段进行复杂分析查询的环境中特别有效。 TimescaleDB 具有许多创新功能,例如将数据透明地分区为可管理块的超表和内置的连续聚合。 这些功能可以显着提高查询速度和资源效率。
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"
TimescaleDB
# Publishes metrics to a TimescaleDB 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 connection age 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 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
## Cut column names at the given length to not exceed PostgreSQL's
## 'identifier length' limit (default: no limit)
## (see https://postgresql.ac.cn/docs/current/limits.html)
## Be careful to not create duplicate column names!
# column_name_length_limit = 0
## 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
-
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其影响最终用户之前主动解决性能问题。
-
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。 这种主动负载均衡方法可以防止服务停机并增强用户体验。
-
自动化警报系统:将 Nginx 插件与警报服务结合使用,以便在服务器的指标超过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。
-
历史数据分析:将 Nginx 插件收集的指标存储在时间序列数据库中,以分析历史性能趋势。 此分析可以揭示高流量或低性能的时期,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。
TimescaleDB
-
实时物联网数据摄取:使用该插件实时收集和存储来自数千个物联网设备的传感器数据。 这种设置有助于立即进行分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的条件。
-
云应用程序性能监控:利用该插件将分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。 这种集成支持实时仪表板和警报,使团队能够快速识别和缓解性能瓶颈。
-
历史数据分析和报告:实施一个系统,将长期指标存储在 TimescaleDB 中,以进行全面的历史分析。 这种方法使企业能够执行趋势分析、生成详细报告并根据存档的时间序列数据做出数据驱动的决策。
-
自适应警报和异常检测:将插件与自动化异常检测工作流程集成。 通过将指标持续流式传输到 TimescaleDB,机器学习模型可以分析数据模式,并在发生异常时触发警报,从而提高系统可靠性和主动维护能力。
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