NSQ 和 InfluxDB 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。

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+

贡献者

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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,由 Telegraf 提供支持的排名第一的时间序列平台,可随您扩展。

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输入和输出集成概述

NSQ Telegraf 插件从 NSQD 消息传递系统读取指标,从而实现实时数据处理和监控。

InfluxDB 插件将指标写入 InfluxDB HTTP 服务,从而实现时间序列数据的高效存储和检索。

集成详情

NSQ

NSQ 插件与实时消息传递平台 NSQ 接口,从而可以从 NSQD 读取消息。此插件被归类为服务插件,这意味着它主动监听指标和事件,而不是定期轮询它们。为了强调可靠性,它会跟踪未送达的消息,直到它们被输出确认,从而防止数据丢失。该插件允许进行配置,例如指定 NSQLookupd 端点、主题和通道,并且它支持多种数据格式,以实现数据处理的灵活性。

InfluxDB

InfluxDB Telegraf 插件用于将指标发送到 InfluxDB HTTP API,从而促进以结构化方式存储和查询时间序列数据。此插件与 InfluxDB 无缝集成,提供诸如基于令牌的身份验证以及对多个 InfluxDB 集群节点的支持等基本功能,从而确保可靠且可扩展的数据摄取。通过其可配置性,用户可以指定诸如组织、目标存储桶和 HTTP 特定设置之类的选项,从而灵活地定制数据的发送和存储方式。该插件还支持敏感数据的秘密管理,从而增强了生产环境中的安全性。在实时分析和时间序列数据存储至关重要的现代可观测性堆栈中,此插件尤其有用。

配置

NSQ

# Read metrics from NSQD topic(s)
[[inputs.nsq_consumer]]
  ## Server option still works but is deprecated, we just prepend it to the nsqd array.
  # server = "localhost:4150"

  ## An array representing the NSQD TCP HTTP Endpoints
  nsqd = ["localhost:4150"]

  ## An array representing the NSQLookupd HTTP Endpoints
  nsqlookupd = ["localhost:4161"]
  topic = "telegraf"
  channel = "consumer"
  max_in_flight = 100

  ## 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"

InfluxDB

[[outputs.influxdb]]
  ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
  ##
  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
  ## urls will be written to each interval.
  # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
  # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
  # urls = ["http://127.0.0.1:8086"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## The target database for metrics; will be created as needed.
  ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
  # database = "telegraf"

  ## The value of this tag will be used to determine the database.  If this
  ## tag is not set the 'database' option is used as the default.
  # database_tag = ""

  ## If true, the 'database_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_database_tag = false

  ## If true, no CREATE DATABASE queries will be sent.  Set to true when using
  ## Telegraf with a user without permissions to create databases or when the
  ## database already exists.
  # skip_database_creation = false

  ## Name of existing retention policy to write to.  Empty string writes to
  ## the default retention policy.  Only takes effect when using HTTP.
  # retention_policy = ""

  ## The value of this tag will be used to determine the retention policy.  If this
  ## tag is not set the 'retention_policy' option is used as the default.
  # retention_policy_tag = ""

  ## If true, the 'retention_policy_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_retention_policy_tag = false

  ## Write consistency (clusters only), can be: "any", "one", "quorum", "all".
  ## Only takes effect when using HTTP.
  # write_consistency = "any"

  ## Timeout for HTTP messages.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Basic Auth
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"

  ## HTTP User-Agent
  # user_agent = "telegraf"

  ## UDP payload size is the maximum packet size to send.
  # udp_payload = "512B"

  ## Optional TLS Config for use on HTTP connections.
  # 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 Proxy override, if unset values the standard proxy environment
  ## variables are consulted to determine which proxy, if any, should be used.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Special-Header" = "Special-Value"}

  ## HTTP Content-Encoding for write request body, can be set to "gzip" to
  ## compress body or "identity" to apply no encoding.
  # content_encoding = "gzip"

  ## When true, Telegraf will output unsigned integers as unsigned values,
  ## i.e.: "42u".  You will need a version of InfluxDB supporting unsigned
  ## integer values.  Enabling this option will result in field type errors if
  ## existing data has been written.
  # influx_uint_support = false

  ## When true, Telegraf will omit the timestamp on data to allow InfluxDB
  ## to set the timestamp of the data during ingestion. This is generally NOT
  ## what you want as it can lead to data points captured at different times
  ## getting omitted due to similar data.
  # influx_omit_timestamp = false

输入和输出集成示例

NSQ

  1. 实时分析仪表板:将此插件与可视化工具集成,以创建显示来自 NSQ 中各种主题的实时指标的仪表板。通过订阅特定主题,用户可以动态监控系统运行状况和应用程序性能,从而立即获得洞察力并及时响应任何异常。

  2. 事件驱动的自动化:将 NSQ 与无服务器架构结合使用,以根据传入的消息触发自动化工作流程。此用例可能涉及处理机器学习模型的数据或响应应用程序中的用户操作,从而简化操作并通过快速处理来增强用户体验。

  3. 多服务通信中心:在分布式架构中使用 NSQ 插件充当不同微服务之间的集中式消息传递中心。通过使服务能够通过 NSQ 进行通信,开发人员可以确保可靠的消息传递,同时保持服务交互的解耦,从而显着提高可扩展性和弹性。

  4. 指标聚合以增强监控:实施 NSQ 插件以聚合来自多个来源的指标,然后再将其发送到分析工具。此设置使企业可以整合来自各种应用程序和服务的数据,从而创建统一的视图,以实现更好的决策和战略规划。

InfluxDB

  1. 实时系统监控:利用 InfluxDB 插件捕获和存储来自各种系统组件的指标,例如 CPU 使用率、内存消耗和磁盘 I/O。通过将这些指标推送到 InfluxDB 中,您可以创建一个实时仪表板,以可视化系统性能。此设置不仅有助于识别性能瓶颈,而且还有助于通过分析长期趋势来进行主动容量规划。

  2. Web 应用程序的性能跟踪:自动收集与 Web 应用程序性能相关的指标(例如请求持续时间、错误率和用户交互),并将它们推送到 InfluxDB。通过在您的监控堆栈中使用此插件,您可以使用存储的指标来生成报告和分析,从而帮助了解用户行为和应用程序效率,从而指导开发和优化工作。

  3. 物联网数据聚合:利用 InfluxDB Telegraf 插件从各种物联网设备收集传感器数据,并将其存储在集中的 InfluxDB 实例中。此用例使您可以分析环境或机器数据随时间变化的趋势和模式,从而促进更明智的决策和预测性维护策略。通过将物联网数据集成到 InfluxDB 中,组织可以利用历史数据分析的力量来推动创新和运营效率。

  4. 分析历史指标以进行预测:设置 InfluxDB 插件以将历史指标数据发送到 InfluxDB,并使用它来驱动预测模型。通过分析过去的性能指标,您可以创建预测未来趋势和需求的预测模型。此应用程序对于商业智能目的特别有用,可帮助组织根据历史使用模式为资源需求的波动做好准备。

反馈

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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,由 Telegraf 提供支持的排名第一的时间序列平台,可随您扩展。

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