OpenStack 和 TimescaleDB 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 OpenStack 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,第一时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

此插件从重要的 OpenStack 服务收集指标,从而促进云基础设施的监控和管理。

此输出插件提供了一种可靠且高效的机制,用于将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB。 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

OpenStack

OpenStack 插件允许用户从各种 OpenStack 服务(如 CINDER、GLANCE、HEAT、KEYSTONE、NEUTRON 和 NOVA)收集性能指标。 它支持多个 OpenStack API 来获取与这些服务相关的关键指标,从而实现对云资源的全面监控和管理。 随着组织越来越多地采用 OpenStack 作为其云基础设施,此插件在提供对整个云环境中的资源使用情况、可用性和性能的洞察方面发挥着至关重要的作用。 配置选项允许自定义轮询间隔和过滤不需要的标签,以优化性能和基数。

TimescaleDB

TimescaleDB 是一个开源时序数据库,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、可扩展解决方案的需求日益增长,该解决方案可以管理大量数据,并具有高插入率和复杂查询。 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以及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,例如透明地将数据分区为可管理块的超级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

OpenStack

[[inputs.openstack]]
  ## The recommended interval to poll is '30m'

  ## The identity endpoint to authenticate against and get the service catalog from.
  authentication_endpoint = "https://my.openstack.cloud:5000"

  ## The domain to authenticate against when using a V3 identity endpoint.
  # domain = "default"

  ## The project to authenticate as.
  # project = "admin"

  ## User authentication credentials. Must have admin rights.
  username = "admin"
  password = "password"

  ## Available services are:
  ## "agents", "aggregates", "cinder_services", "flavors", "hypervisors",
  ## "networks", "nova_services", "ports", "projects", "servers",
  ## "serverdiagnostics", "services", "stacks", "storage_pools", "subnets",
  ## "volumes"
  # enabled_services = ["services", "projects", "hypervisors", "flavors", "networks", "volumes"]

  ## Query all instances of all tenants for the volumes and server services
  ## NOTE: Usually this is only permitted for administrators!
  # query_all_tenants = true

  ## output secrets (such as adminPass(for server) and UserID(for volume)).
  # output_secrets = false

  ## Amount of time allowed to complete the HTTP(s) request.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Proxy support
  # http_proxy_url = ""

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## Options for tags received from Openstack
  # tag_prefix = "openstack_tag_"
  # tag_value = "true"

  ## Timestamp format for timestamp data received from Openstack.
  ## If false format is unix nanoseconds.
  # human_readable_timestamps = false

  ## Measure Openstack call duration
  # measure_openstack_requests = false

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

OpenStack

  1. 跨云管理:利用 OpenStack 插件从单个 Telegraf 实例监控和管理多个 OpenStack 云。 通过聚合不同云的指标,组织可以深入了解资源利用率,并优化其云架构以获得成本和性能。

  2. 基于指标的自动扩展:将从 OpenStack 收集的指标集成到自动扩展解决方案中。 例如,如果插件检测到特定服务的性能下降,它可以触发自动扩展规则来启动其他实例,从而确保系统性能在不同的工作负载下保持最佳状态。

  3. 性能监控仪表板:使用 OpenStack Telegraf 插件收集的数据来支持实时监控仪表板。 此设置提供来自 OpenStack 服务的关键指标的可视化,使利益相关者能够快速识别趋势、查明问题并在管理其云基础设施时做出数据驱动的决策。

  4. 服务可用性报告和分析:通过利用从各种 OpenStack 服务收集的指标,团队可以生成关于服务可用性和随时间推移的性能的详细报告。 此信息可以帮助识别重复出现的问题、改进服务交付,并就基础设施或服务配置的更改做出明智的决策。

TimescaleDB

  1. 实时物联网数据摄取:使用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。 此设置有助于立即分析,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:利用插件将分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB。 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。

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,第一时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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