SNMP 和 PostgreSQL 集成

由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持,实现强大的性能和轻松集成。

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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SNMP 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,它会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时间序列平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

查看入门方法

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。它在如何检索数据方面提供了灵活性,无论是收集单个指标还是整个表。

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架构。

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。

PostgreSQL

PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,通过自动更新缺失的列,为模式管理提供强大的支持。该插件旨在促进与监控解决方案的集成,允许用户高效地存储和管理时间序列数据。它为连接设置、并发和错误处理提供了可配置选项,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

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

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

SNMP

  1. 基本 SNMP 配置:使用典型的 SNMP 社区字符串设置从本地 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。利用字段捕获用于流量分析的特定数据点。
  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。

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,从而可以使用复杂查询进行实时分析。此设置可以帮助数据科学家和分析师发现模式和趋势,因为他们可以在利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能的同时,跨多个表操作关系数据。具体而言,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隐藏的见解。

  2. 与 TimescaleDB 集成以进行时间序列数据处理:在 TimescaleDB 实例中使用 PostgreSQL 插件来高效处理和分析时间序列数据。通过实施超表,用户可以在时间维度上实现更高性能和主题分区。此集成允许用户对大量时间序列数据运行分析查询,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 插件来维护指标不同版本的策略。用户可以设置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见解,而且有助于遵守数据保留策略,确保数据集历史完整性保持不变。

  4. 用于不断变化的指标的动态模式管理:使用插件的模板功能来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

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

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,它会更有价值。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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