RabbitMQ 和 Microsoft SQL Server 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。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。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RabbitMQ 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

目录

强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理大量高速数据。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,这是首屈一指的、旨在与 Telegraf 扩展的时间序列平台。

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输入和输出集成概述

此插件从 RabbitMQ 服务器读取指标,提供对消息传递系统性能和状态的基本见解。

Telegraf 的 SQL 插件有助于将指标存储在 SQL 数据库中。当配置为 Microsoft SQL Server 时,它支持特定的 DSN 格式和架构要求,从而实现与 SQL Server 的无缝集成。

集成详情

RabbitMQ

Telegraf 的 RabbitMQ 插件允许用户通过 RabbitMQ 管理插件从 RabbitMQ 服务器收集指标。此功能对于监控 RabbitMQ 实例的性能和运行状况至关重要,RabbitMQ 实例广泛用于各种应用程序中的消息队列和处理。该插件提供对关键 RabbitMQ 指标的全面见解,包括消息速率、队列深度和节点运行状况统计信息,从而使操作员能够维护其消息传递基础设施的最佳性能和稳健性。此外,它还支持用于安全管理敏感凭据的密钥存储,从而使与现有系统的集成更加顺畅。配置选项允许灵活地指定要监控的节点、队列和交换机,为各种部署场景提供有价值的适应性。

Microsoft SQL Server

Telegraf 的 Microsoft SQL Server SQL 输出插件旨在通过动态创建与传入数据结构匹配的表和列来捕获和存储指标数据。此集成利用 go-mssqldb 驱动程序,该驱动程序通过包含服务器、端口和数据库详细信息的 DSN 遵循 SQL Server 连接协议。尽管该驱动程序由于单元测试有限而被认为是实验性的,但它为动态架构生成和数据插入提供了强大的支持,从而能够详细记录系统性能的时间戳记录。尽管其状态为实验性,但这种灵活性使其成为需要可靠且精细的指标日志记录的环境的宝贵工具。

配置

RabbitMQ

[[inputs.rabbitmq]]
  ## Management Plugin url. (default: http://localhost:15672)
  # url = "http://localhost:15672"
  ## Tag added to rabbitmq_overview series; deprecated: use tags
  # name = "rmq-server-1"
  ## Credentials
  # username = "guest"
  # password = "guest"

  ## Optional TLS Config
  # 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

  ## Optional request timeouts
  ## ResponseHeaderTimeout, if non-zero, specifies the amount of time to wait
  ## for a server's response headers after fully writing the request.
  # header_timeout = "3s"
  ##
  ## client_timeout specifies a time limit for requests made by this client.
  ## Includes connection time, any redirects, and reading the response body.
  # client_timeout = "4s"

  ## A list of nodes to gather as the rabbitmq_node measurement. If not
  ## specified, metrics for all nodes are gathered.
  # nodes = ["rabbit@node1", "rabbit@node2"]

  ## A list of queues to gather as the rabbitmq_queue measurement. If not
  ## specified, metrics for all queues are gathered.
  ## Deprecated in 1.6: Use queue_name_include instead.
  # queues = ["telegraf"]

  ## A list of exchanges to gather as the rabbitmq_exchange measurement. If not
  ## specified, metrics for all exchanges are gathered.
  # exchanges = ["telegraf"]

  ## Metrics to include and exclude. Globs accepted.
  ## Note that an empty array for both will include all metrics
  ## Currently the following metrics are supported: "exchange", "federation", "node", "overview", "queue"
  # metric_include = []
  # metric_exclude = []

  ## Queues to include and exclude. Globs accepted.
  ## Note that an empty array for both will include all queues
  # queue_name_include = []
  # queue_name_exclude = []

  ## Federation upstreams to include and exclude specified as an array of glob
  ## pattern strings.  Federation links can also be limited by the queue and
  ## exchange filters.
  # federation_upstream_include = []
  # federation_upstream_exclude = []

Microsoft SQL Server

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
  driver = "mssql"

  ## Data source name
  ## For Microsoft SQL Server, the DSN typically includes the server, port, username, password, and database name.
  ## Example DSN: "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"
  data_source_name = "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"

  ## 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
  ## You can customize the mapping if needed.
  #[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

RabbitMQ

  1. 监控队列性能指标:使用 RabbitMQ 插件来跟踪队列性能随时间的变化。这包括设置监控仪表板,以可视化关键队列指标,例如消息速率、消费者数量和消息传递速率。借助此信息,团队可以通过分析趋势并就扩展或优化其 RabbitMQ 配置做出数据驱动的决策,从而主动解决任何瓶颈或性能问题。

  2. 系统运行状况警报:将 RabbitMQ 插件与警报系统集成,以通知运营团队 RabbitMQ 实例中存在的潜在问题。例如,如果未确认消息的数量达到临界阈值,或者队列变得不堪重负,则可以触发警报,从而可以立即进行调查并迅速采取补救措施以维护消息流的运行状况。

  3. 分析消息处理指标:使用该插件收集有关消息处理性能的详细指标,例如已发布、已确认和已重新传递的消息速率。通过分析这些指标,团队可以评估其消息使用者应用程序的效率,并在必要时调整配置或代码,从而提高整体系统吞吐量和弹性。

  4. 跨系统数据集成:利用 RabbitMQ 插件收集的指标来集成 RabbitMQ 和其他系统或服务之间的数据流。例如,使用收集的指标来驱动自动化工作流或分析管道,这些管道利用 RabbitMQ 中处理的消息,使组织能够优化工作流并增强其生态系统中的数据敏捷性。

Microsoft SQL Server

  1. 企业应用程序监控:利用该插件从 SQL Server 上运行的企业应用程序捕获详细的性能指标。此设置允许 IT 团队分析系统性能、跟踪事务时间并识别复杂的多层环境中的瓶颈。

  2. 动态基础设施审计:部署该插件以在 SQL Server 中创建基础设施变更和性能指标的动态审计日志。对于需要实时监控和历史分析系统性能以实现合规性和优化的组织,此用例是理想之选。

  3. 自动化性能基准测试:使用该插件持续记录和分析 SQL Server 数据库的性能指标。这可以实现自动化基准测试,将历史数据与当前性能进行比较,从而有助于快速识别服务中的异常或降级。

  4. 集成 DevOps 仪表板:将该插件与 DevOps 监控工具集成,以将 SQL Server 的实时指标馈送到集中式仪表板中。这提供了应用程序运行状况的整体视图,使团队可以将 SQL Server 性能与应用程序级别的事件相关联,从而更快地进行故障排除和主动维护。

反馈

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强大的性能,无限的扩展

收集、组织和处理大量高速数据。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,这是首屈一指的、旨在与 Telegraf 扩展的时间序列平台。

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