OpenTelemetry 和 PostgreSQL 集成

借助 Telegraf(由 InfluxData 构建的开源数据连接器),实现强大的性能和简单的集成。

info

这不是实时大规模查询的推荐配置。为了实现查询和压缩优化、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。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

输入和输出集成概述

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

Telegraf PostgreSQL 插件允许您高效地将指标写入 PostgreSQL 数据库,同时自动管理数据库模式。

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 服务来监听传入的遥测数据,这使其与以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,帮助开发人员观察和理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,组织可以定制其遥测数据收集,以满足精确的可观测性要求,并确保将数据无缝集成到 InfluxDB 等系统中。

PostgreSQL

PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,为模式管理提供强大的支持,通过自动更新缺失的列。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,允许用户有效地存储和管理时序数据。它为连接设置、并发和错误处理提供可配置的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化模式修改以及通过 pguint 扩展支持无符号整数数据类型。

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"

PostgreSQL

# Publishes metrics to a postgresql 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 age of a connection 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 backoff 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

  ## 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

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必要的洞察力来调试问题和优化其代码。

  3. 动态负载测试和性能监控:在负载测试阶段利用此插件的功能,通过在模拟更高负载下收集实时指标和跟踪。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。

PostgreSQL

  1. 使用复杂查询进行实时分析:利用 PostgreSQL 插件将来自各种来源的指标存储在 PostgreSQL 数据库中,从而使用复杂查询实现实时分析。此设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在多个表之间操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。具体来说,用户可以使用跨不同指标表的 JOIN 操作创建复杂的报告,从而揭示通常在嵌入式系统中仍然隐藏的洞察力。

  2. 与 TimescaleDB 集成以进行时序数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件,以高效地处理和分析时序数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高的性能和主题分区。这种集成允许用户在处理大量时序数据时运行分析查询,同时保留 PostgreSQL SQL 查询的全部功能,从而确保指标分析的可靠性和效率。

  3. 数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护指标在不同时间段的不同版本。用户可以设置一个不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而轻松进行历史分析。这种方法不仅提供了对数据演变的洞察力,而且还有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。

  4. 用于不断发展的指标的动态模式管理:使用插件的模板功能创建动态变化的模式,以响应指标变化。此用例允许组织在指标发展时调整其数据结构,添加必要的字段并确保遵守数据完整性策略。通过利用模板化的 SQL 命令,用户无需手动干预即可扩展其数据库,从而促进敏捷数据管理实践。

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。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

查看入门方法

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