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输入和输出集成概述
NSQ Telegraf 插件从 NSQD 消息系统中读取指标,从而实现实时数据处理和监控。
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,以将指标映射到适当的模式。
集成详情
NSQ
NSQ 插件与实时消息平台 NSQ 接口,能够从 NSQD 读取消息。 此插件被归类为服务插件,这意味着它主动侦听指标和事件,而不是定期轮询它们。 为了强调可靠性,它会跟踪未传递的消息,直到输出确认它们为止,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。
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,DSN 以紧凑的格式封装凭据、帐户详细信息和数据库配置。 这种设置允许自动生成表,其中每个指标都以精确的时间戳记录,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
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"
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
NSQ
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实时分析仪表板:将此插件与可视化工具集成,以创建一个仪表板,该仪表板显示来自 NSQ 中各个主题的实时指标。 通过订阅特定主题,用户可以动态监控系统健康状况和应用程序性能,从而可以立即洞察并及时响应任何异常。
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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,从而通过快速处理来简化操作并增强用户体验。
-
多服务通信中心:使用 NSQ 插件充当分布式架构中不同微服务之间的集中式消息中心。 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,同时保持解耦的服务交互,从而显着提高可扩展性和弹性。
-
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。 这种设置使企业能够整合来自各种应用程序和服务的数据,从而创建一个统一的视图,以更好地进行决策和战略规划。
Snowflake
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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 中,从而创建集中式数据湖。 此集成支持云数据上的复杂分析和机器学习工作流程。
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动态商业智能仪表板:利用该插件从传入的指标中自动生成表,并将它们馈送到 BI 工具中。 这使企业能够创建动态仪表板,以可视化性能趋势和运营见解,而无需手动模式管理。
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可扩展的物联网分析:部署该插件以捕获来自 IoT 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。
-
用于合规性的历史趋势分析:使用该插件在 Snowflake 中记录和归档详细的指标数据,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。 这种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。
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