SNMP 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。

info

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SNMP 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 的下载量

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 #1 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

SNMP 插件允许您从 SNMP(简单网络管理协议)代理收集各种指标。它在数据检索方式方面提供了灵活性,无论是收集单个指标还是整个表。

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

SNMP

此插件使用轮询从 SNMP 代理收集指标,支持检索单个 OID 和完整的 SNMP 表。它可以配置为处理多个 SNMP 版本、身份验证和其他功能。

Microsoft SQL Server

用于 Microsoft SQL Server 的 Telegraf 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。尽管由于单元测试有限,该驱动程序被认为是实验性的,但它为动态架构生成和数据插入提供了强大的支持,从而可以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和精细指标日志记录的环境的宝贵工具。

配置

SNMP


[[inputs.snmp]]
  agents = ["udp://127.0.0.1:161"]

  [[inputs.snmp.field]]
    oid = "RFC1213-MIB::sysUpTime.0"
    name = "sysUptime"
    conversion = "float(2)"

  [[inputs.snmp.field]]
    oid = "RFC1213-MIB::sysName.0"
    name = "sysName"
    is_tag = true

  [[inputs.snmp.table]]
    oid = "IF-MIB::ifTable"
    name = "interface"
    inherit_tags = ["sysName"]

    [[inputs.snmp.table.field]]
      oid = "IF-MIB::ifDescr"
      name = "ifDescr"
      is_tag = true

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

SNMP

  1. 基本 SNMP 配置:使用典型的 SNMP 团体字符串设置从本地 SNMP 代理收集指标。此设置非常适合本地设备性能监控。
  2. 高级 SNMPv3 设置:使用 SNMPv3 通过身份验证和加密安全地收集指标,以增强安全性。建议在生产环境中使用此配置。
  3. 收集接口指标:配置插件以从设备的 SNMP 表中收集接口指标。利用字段捕获特定数据点以进行流量分析。
  4. 连接两个 SNMP 表:通过使用转换字段,连接来自两个 SNMP 表的数据,以获得相关性能指标的全面视图。

Microsoft SQL Server

  1. 企业应用程序监控:利用插件捕获从 SQL Server 上运行的企业应用程序的详细性能指标。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、多层环境中的瓶颈。

  2. 动态基础设施审计:部署插件以在 SQL Server 中创建基础设施变更和性能指标的动态审计日志。此用例非常适合需要实时监控和系统性能历史分析以进行合规性和优化的组织。

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

  4. 集成 DevOps 仪表板:将插件与 DevOps 监控工具集成,以将来自 SQL Server 的实时指标馈送到集中式仪表板。这提供了应用程序运行状况的整体视图,使团队能够将 SQL Server 性能与应用程序级事件关联起来,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,无限的扩展能力

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 #1 的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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