OpenTelemetry 和 Clickhouse 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。 为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑OpenTelemetry 和 InfluxDB

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,它会更有价值。 借助 InfluxDB,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

此插件通过 gRPC 从 OpenTelemetry 客户端和代理接收跟踪、指标和日志,从而实现对应用程序的全面可观测性。

Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表模式和动态列生成将收集的指标发送到 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它会调整 DSN 格式和类型转换设置,以确保无缝数据集成。

集成详情

OpenTelemetry

OpenTelemetry 插件旨在接收遥测数据,例如来自客户端和代理的跟踪、指标和日志,这些客户端和代理通过 gRPC 实现 OpenTelemetry。 此插件启动一个 gRPC 服务,该服务侦听传入的遥测数据,这使其与按定义的时间间隔收集指标的标准插件不同。 OpenTelemetry 生态系统通过提供一种供应商中立的方式来检测、生成、收集和导出遥测数据,从而帮助开发人员观察和了解其应用程序的性能。 此插件的主要功能包括可自定义的连接超时、传入数据的可调整最大消息大小以及用于指定跨度、日志和配置文件维度以标记传入指标的选项。 凭借这种灵活性,组织可以根据精确的可观测性要求定制其遥测收集,并确保无缝数据集成到 InfluxDB 等系统中。

Clickhouse

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列,将指标数据写入 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它使用 clickhouse-go v1.5.4 驱动程序,该驱动程序采用独特的 DSN 格式和一组专门的类型转换规则,将 Telegraf 的数据类型直接映射到 ClickHouse 的原生类型。 这种方法确保了高吞吐量环境中的最佳存储和检索性能,使其非常适合实时分析和大规模数据仓库。 动态模式创建和精确的类型映射实现了详细的时间序列数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。

配置

OpenTelemetry

[[inputs.opentelemetry]]
  ## Override the default (0.0.0.0:4317) destination OpenTelemetry gRPC service
  ## address:port
  # service_address = "0.0.0.0:4317"

  ## Override the default (5s) new connection timeout
  # timeout = "5s"

  ## gRPC Maximum Message Size
  # max_msg_size = "4MB"

  ## Override the default span attributes to be used as line protocol tags.
  ## These are always included as tags:
  ## - trace ID
  ## - span ID
  ## Common attributes can be found here:
  ## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
  # span_dimensions = ["service.name", "span.name"]

  ## Override the default log record attributes to be used as line protocol tags.
  ## These are always included as tags, if available:
  ## - trace ID
  ## - span ID
  ## Common attributes can be found here:
  ## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
  ## When using InfluxDB for both logs and traces, be certain that log_record_dimensions
  ## matches the span_dimensions value.
  # log_record_dimensions = ["service.name"]

  ## Override the default profile attributes to be used as line protocol tags.
  ## These are always included as tags, if available:
  ## - profile_id
  ## - address
  ## - sample
  ## - sample_name
  ## - sample_unit
  ## - sample_type
  ## - sample_type_unit
  ## Common attributes can be found here:
  ## - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/semconv
  # profile_dimensions = []

  ## Override the default (prometheus-v1) metrics schema.
  ## Supports: "prometheus-v1", "prometheus-v2"
  ## For more information about the alternatives, read the Prometheus input
  ## plugin notes.
  # metrics_schema = "prometheus-v1"

  ## Optional TLS Config.
  ## For advanced options: https://github.com/influxdata/telegraf/blob/v1.18.3/docs/TLS.md
  ##
  ## Set one or more allowed client CA certificate file names to
  ## enable mutually authenticated TLS connections.
  # tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]
  ## Add service certificate and key.
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"

Clickhouse

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options include mssql, mysql, pgx, sqlite, snowflake, clickhouse
  driver = "clickhouse"

  ## Data source name
  ## For ClickHouse, the DSN follows the clickhouse-go v1.5.4 format.
  ## Example DSN: "tcp://localhost:9000?debug=true"
  data_source_name = "tcp://localhost:9000?debug=true"

  ## 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 for ClickHouse.
  ## The conversion maps Telegraf metric types to ClickHouse native data types.
  [outputs.sql.convert]
    conversion_style = "literal"
    integer          = "Int64"
    text             = "String"
    timestamp        = "DateTime"
    defaultvalue     = "String"
    unsigned         = "UInt64"
    bool             = "UInt8"
    real             = "Float64"

输入和输出集成示例

OpenTelemetry

  1. 跨服务的统一监控:使用 OpenTelemetry 插件收集和整合 Kubernetes 环境中各种微服务的遥测数据。 通过使用 OpenTelemetry 检测每个服务,您可以利用此插件实时收集应用程序性能和依赖关系的整体视图,从而更快地进行故障排除并提高复杂系统的可靠性。

  2. 通过跟踪增强调试:实施此插件以捕获流经多个服务的请求的端到端跟踪。 例如,当用户发起一个事务,该事务触发多个后端服务时,OpenTelemetry 插件可以记录详细的跟踪,突出显示性能瓶颈,从而为开发人员提供调试问题和优化其代码所需的见解。

  3. 动态负载测试和性能监控:在负载测试阶段,通过收集模拟更高负载下的实时指标和跟踪,利用此插件的功能。 这种方法有助于评估应用程序组件的弹性,并抢先识别潜在的性能下降,从而确保在生产环境中获得流畅的用户体验。

  4. 用于实时监控的集成日志记录和指标:将 OpenTelemetry 插件与日志记录框架结合使用,以收集实时日志以及指标数据,从而创建一个强大的可观测性平台。 例如,将其集成到 CI/CD 管道中以监控构建和部署,同时收集有助于实时诊断故障或性能问题的日志。

Clickhouse

  1. 高容量数据的实时分析:使用该插件将来自大规模系统的流式指标馈送到 ClickHouse 中。 此设置支持超快速查询性能和近乎实时的分析,非常适合监控高流量应用程序。

  2. 时间序列数据仓库:将该插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时间序列数据仓库。 此用例允许组织存储详细的历史指标,并执行复杂的查询以进行趋势分析和容量规划。

  3. 分布式环境中的可扩展监控:利用该插件在 ClickHouse 中动态创建每个指标类型的表,从而更轻松地管理和查询来自大量分布式系统的数据,而无需事先定义模式。

  4. 物联网部署的优化存储:部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 ClickHouse 中。 其高效的模式创建和原生类型映射有助于处理海量数据,从而实现实时监控和预测性维护。

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间序列数据时,它会更有价值。 借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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