Hashicorp Nomad 和 TimescaleDB 集成

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

info

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 Nomad 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

目录

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序数据时,它都更有价值。使用 InfluxDB,#1 时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

此插件允许用户从分布式环境中的 Hashicorp Nomad 代理收集指标。

此输出插件提供了一种可靠高效的机制,用于将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB 中。通过利用 PostgreSQL 强大的生态系统以及 TimescaleDB 的时序优化,它支持高性能数据摄取和高级查询功能。

集成详情

Hashicorp Nomad

Hashicorp Nomad 输入插件旨在从集群中的每个 Nomad 代理收集指标。通过在每个节点上部署 Telegraf,它可以连接到本地 Nomad 代理,通常在 ‘http://127.0.0.1:4646’ 上可用。通过此设置,用户可以系统地收集和监控与其 Nomad 环境的性能和状态相关的指标,确保他们保持集群运行状态的健康和高效。此插件使 Nomad 的操作方面可见,这对于维护可靠的云基础设施至关重要。

TimescaleDB

TimescaleDB 是一个开源时序数据库,作为 PostgreSQL 的扩展构建,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具有高插入率和复杂查询的海量数据。通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口并通过专门的时序功能对其进行增强,TimescaleDB 迅速在希望将时序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,同时为时序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期进行复杂分析查询的环境中尤其有效。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

Hashicorp Nomad

[[inputs.nomad]]
  ## URL for the Nomad agent
  # url = "http://127.0.0.1:4646"

  ## Set response_timeout (default 5 seconds)
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile

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

Hashicorp Nomad

  1. 集群健康监控:使用 Hashicorp Nomad 插件聚合 Nomad 部署中所有节点的指标。通过监控健康指标(如分配状态、作业性能和资源利用率),运营团队可以深入了解其部署的整体健康状况,快速识别和解决问题,并根据实时数据优化资源分配。

  2. 作业执行的性能分析:利用 Nomad 提供的指标来分析作业执行时间和资源消耗。此用例使开发人员能够有效地调整作业参数,优化任务性能,并展示随时间推移的趋势,最终提高资源分配的效率并降低成本。

  3. 关键状况警报:基于从 Nomad 代理抓取的指标实施警报机制。通过为 CPU 使用率或失败的作业分配等关键指标设置阈值,团队可以在潜在问题升级之前主动响应,从而确保在 Nomad 平台上运行的应用程序具有更高的正常运行时间和可靠性。

  4. 与可视化工具集成:使用 Hashicorp Nomad 插件收集的数据来馈送到可视化工具以实现实时仪表板。此设置允许团队一目了然地监控集群工作负载、作业状态和系统性能,从而根据对 Nomad 环境的可视化洞察,促进更好的决策和战略规划。

TimescaleDB

  1. 实时物联网 (IoT) 数据摄取:使用该插件实时收集和存储来自数千个 IoT 设备 的传感器数据。此设置有助于即时分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的条件。

  2. 云应用程序性能监控:利用该插件将来自分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。此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。

  3. 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。这种方法允许企业执行趋势分析、生成详细报告并根据存档的时序数据做出数据驱动的决策。

  4. 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。

反馈

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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序数据时,它都更有价值。使用 InfluxDB,#1 时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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