RabbitMQ 和 Snowflake 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,它都更有价值。 InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,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 RabbitMQ 服务器读取指标,提供对消息传递系统性能和状态的重要见解。

Telegraf 的 SQL 插件允许将指标无缝存储在 SQL 数据库中。 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架构。

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。 该插件提供了对关键 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,从而使运营商能够保持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,从而为各种部署场景提供有价值的适应性。

Snowflake

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入数据创建表和列来动态地将指标写入 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,该 DSN 以紧凑的格式封装凭据、帐户详细信息和数据库配置。 此设置允许自动生成表,在表中记录每个指标的精确时间戳,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

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 = []

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

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。 通过此信息,团队可以通过分析趋势并根据数据做出关于扩展或优化其 RabbitMQ 配置的明智决策,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,以向运营团队通知 RabbitMQ 实例中潜在的问题。 例如,如果未确认消息的数量达到临界阈值,或者队列不堪重负,则可以触发警报,以便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的速率。 通过分析这些指标,团队可以评估其消息消费者应用程序的效率,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 与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,这些管道利用在 RabbitMQ 中处理的消息,从而使组织能够优化工作流并提高其生态系统中的数据敏捷性。

Snowflake

  1. 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,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。

  2. 动态商业智能仪表板:利用该插件从传入指标自动生成表,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,而无需手动架构管理。

  3. 可扩展的物联网分析:部署该插件以捕获来自物联网设备的高频数据到 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。

  4. 用于合规性的历史趋势分析:使用该插件在 Snowflake 中记录和存档详细的指标数据,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。 此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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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,它都更有价值。 InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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