RabbitMQ 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。为了优化查询和压缩、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

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

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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,第一的时序平台,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 RabbitMQ 服务器读取指标,提供对消息传递系统的性能和状态的基本见解。

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 中。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

RabbitMQ

Telegraf 的 RabbitMQ 插件允许用户通过 RabbitMQ Management Plugin 从 RabbitMQ 服务器收集指标。此功能对于监控 RabbitMQ 实例的性能和健康状况至关重要,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 指标的全面洞察,包括消息速率、队列深度和节点健康统计信息,从而使操作员能够维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证的密钥存储,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。

TimescaleDB

TimescaleDB 是一个开源时序数据库,作为 PostgreSQL 的扩展构建,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、可扩展解决方案日益增长的需求而诞生的,该解决方案可以管理海量数据,并具有高插入速率和复杂查询。通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口并使用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。它的混合方法使用户可以受益于 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特别有效。TimescaleDB 具有许多创新功能,例如将数据透明地划分为可管理块的超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

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 = []

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

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. 系统健康告警:将 RabbitMQ 插件与告警系统集成,以在 RabbitMQ 实例中出现潜在问题时通知运营团队。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,则可以触发告警,从而可以立即进行调查并迅速采取补救措施,以维护消息流的健康状况。

  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 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程或分析管道,这些工作流程或分析管道利用 RabbitMQ 中处理的消息,使组织能够优化工作流程并提高其生态系统中的数据敏捷性。

TimescaleDB

  1. 实时物联网数据摄取:使用该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。此设置有助于即时分析,帮助组织监控运营效率并快速响应不断变化的状况。

  2. 云应用程序性能监控:利用该插件将来自分布式云应用程序的详细性能指标馈送到 TimescaleDB 中。此集成支持实时仪表板和告警,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。这种方法使企业能够执行趋势分析、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. 自适应告警和异常检测:将该插件与自动化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告警,从而提高系统可靠性和主动维护能力。

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,第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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