StatsD 和 MariaDB 集成

通过易于集成的强大性能,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

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这不是大规模实时查询的推荐配置。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StatsD 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,无限的扩展性

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,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这是使用 Telegraf 构建的排名第一的时间序列平台,可进行扩展。

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输入和输出集成概述

StatsD 输入插件通过在后台运行侦听器服务来捕获来自 StatsD 服务器的指标,从而实现全面的性能监控和指标聚合。

此插件使用参数化的 SQL INSERT 语句将指标从 Telegraf 直接写入 MariaDB,从而提供了一种将指标存储在结构化关系表中的灵活方法。

集成详情

StatsD

StatsD 输入插件旨在通过在 Telegraf 处于活动状态时运行后台 StatsD 侦听器服务来收集来自 StatsD 服务器的指标。此插件利用原始 Etsy 实施建立的 StatsD 消息格式,该格式允许各种类型的指标,包括仪表、计数器、集合、计时、直方图和分布。StatsD 插件的功能扩展到解析标签并使用适应 InfluxDB 标记系统的功能扩展标准协议。它可以处理通过不同协议(UDP 或 TCP)发送的消息,有效地管理多个指标指标,并提供用于优化指标处理的高级配置,例如百分位数计算和数据转换模板。这种灵活性使用户能够全面跟踪应用程序性能,使其成为强大监控设置的重要工具。

MariaDB

Telegraf 中的 SQL 输出插件通过执行参数化的 SQL 语句,可以直接将指标写入 SQL 兼容数据库(如 MariaDB)。通过对 MySQL 驱动程序的支持,该插件与 MariaDB 无缝集成,以实现可靠的结构化指标存储。对于喜欢基于 SQL 的分析或希望将指标与业务数据一起存储以进行统一查询的用户来说,此设置是理想的选择。MariaDB 是一个社区开发的、企业级的 MySQL 分支,它强调性能、安全性和开放性。该插件支持将时间序列指标插入到自定义架构中,从而可以使用 SQL 连接器灵活地进行分析并与 Metabase 或 Grafana 等 BI 工具集成。

配置

StatsD

[[inputs.statsd]]
  ## Protocol, must be "tcp", "udp4", "udp6" or "udp" (default=udp)
  protocol = "udp"

  ## MaxTCPConnection - applicable when protocol is set to tcp (default=250)
  max_tcp_connections = 250

  ## Enable TCP keep alive probes (default=false)
  tcp_keep_alive = false

  ## Specifies the keep-alive period for an active network connection.
  ## Only applies to TCP sockets and will be ignored if tcp_keep_alive is false.
  ## Defaults to the OS configuration.
  # tcp_keep_alive_period = "2h"

  ## Address and port to host UDP listener on
  service_address = ":8125"

  ## The following configuration options control when telegraf clears it's cache
  ## of previous values. If set to false, then telegraf will only clear it's
  ## cache when the daemon is restarted.
  ## Reset gauges every interval (default=true)
  delete_gauges = true
  ## Reset counters every interval (default=true)
  delete_counters = true
  ## Reset sets every interval (default=true)
  delete_sets = true
  ## Reset timings & histograms every interval (default=true)
  delete_timings = true

  ## Enable aggregation temporality adds temporality=delta or temporality=commulative tag, and
  ## start_time field, which adds the start time of the metric accumulation.
  ## You should use this when using OpenTelemetry output.
  # enable_aggregation_temporality = false

  ## Percentiles to calculate for timing & histogram stats.
  percentiles = [50.0, 90.0, 99.0, 99.9, 99.95, 100.0]

  ## separator to use between elements of a statsd metric
  metric_separator = "_"

  ## Parses tags in the datadog statsd format
  ## http://docs.datadoghq.com/guides/dogstatsd/
  ## deprecated in 1.10; use datadog_extensions option instead
  parse_data_dog_tags = false

  ## Parses extensions to statsd in the datadog statsd format
  ## currently supports metrics and datadog tags.
  ## http://docs.datadoghq.com/guides/dogstatsd/
  datadog_extensions = false

  ## Parses distributions metric as specified in the datadog statsd format
  ## https://docs.datadoghq.com/developers/metrics/types/?tab=distribution#definition
  datadog_distributions = false

  ## Keep or drop the container id as tag. Included as optional field
  ## in DogStatsD protocol v1.2 if source is running in Kubernetes
  ## https://docs.datadoghq.com/developers/dogstatsd/datagram_shell/?tab=metrics#dogstatsd-protocol-v12
  datadog_keep_container_tag = false

  ## Statsd data translation templates, more info can be read here:
  ## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/TEMPLATE_PATTERN.md
  # templates = [
  #     "cpu.* measurement*"
  # ]

  ## Number of UDP messages allowed to queue up, once filled,
  ## the statsd server will start dropping packets
  allowed_pending_messages = 10000

  ## Number of worker threads used to parse the incoming messages.
  # number_workers_threads = 5

  ## Number of timing/histogram values to track per-measurement in the
  ## calculation of percentiles. Raising this limit increases the accuracy
  ## of percentiles but also increases the memory usage and cpu time.
  percentile_limit = 1000

  ## Maximum socket buffer size in bytes, once the buffer fills up, metrics
  ## will start dropping.  Defaults to the OS default.
  # read_buffer_size = 65535

  ## Max duration (TTL) for each metric to stay cached/reported without being updated.
  # max_ttl = "10h"

  ## Sanitize name method
  ## By default, telegraf will pass names directly as they are received.
  ## However, upstream statsd now does sanitization of names which can be
  ## enabled by using the "upstream" method option. This option will a) replace
  ## white space with '_', replace '/' with '-', and remove characters not
  ## matching 'a-zA-Z_\-0-9\.;='.
  #sanitize_name_method = ""

  ## Replace dots (.) with underscore (_) and dashes (-) with
  ## double underscore (__) in metric names.
  # convert_names = false

  ## Convert all numeric counters to float
  ## Enabling this would ensure that both counters and guages are both emitted
  ## as floats.
  # float_counters = false

MariaDB

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

  ## Data source name
  ## The format of the data source name is different for each database driver.
  ## See the plugin readme for details.
  data_source_name = "username:password@tcp(host:port)/dbname"

  ## 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})"

  ## SQL INSERT statement with placeholders. Telegraf will substitute values at runtime.
  ## table_template = "INSERT INTO metrics (timestamp, name, value, tags) VALUES (?, ?, ?, ?)"

  ## Table existence check template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE} - tablename as a quoted identifier
  table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"

  ## Initialization SQL
  init_sql = "SET sql_mode='ANSI_QUOTES';"

  ## 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

  ## NOTE: Due to the way TOML is parsed, tables must be at the END of the
  ## plugin definition, otherwise additional config options are read as part of the
  ## table

  ## Metric type to SQL type conversion
  ## The values on the left are the data types Telegraf has and the values on
  ## the right are the data types Telegraf will use when sending to a database.
  ##
  ## The database values used must be data types the destination database
  ## understands. It is up to the user to ensure that the selected data type is
  ## available in the database they are using. Refer to your database
  ## documentation for what data types are available and supported.
  #[outputs.sql.convert]
  #  integer              = "INT"
  #  real                 = "DOUBLE"
  #  text                 = "TEXT"
  #  timestamp            = "TIMESTAMP"
  #  defaultvalue         = "TEXT"
  #  unsigned             = "UNSIGNED"
  #  bool                 = "BOOL"
  #  ## This setting controls the behavior of the unsigned value. By default the
  #  ## setting will take the integer value and append the unsigned value to it. The other
  #  ## option is "literal", which will use the actual value the user provides to
  #  ## the unsigned option. This is useful for a database like ClickHouse where
  #  ## the unsigned value should use a value like "uint64".
  #  # conversion_style = "unsigned_suffix"

输入和输出集成示例

StatsD

  1. 实时应用程序性能监控:利用 StatsD 输入插件实时监控应用程序性能指标。通过配置您的应用程序向 StatsD 服务器发送各种指标,团队可以利用此插件动态分析性能瓶颈、跟踪用户活动并确保资源优化。历史指标和实时指标的结合可以实现主动故障排除,并提高问题解决过程的响应速度。

  2. 跟踪 Web 应用程序中的用户参与度指标:使用 StatsD 插件收集用户参与度统计信息,例如页面浏览量、点击事件和交互时间。通过将这些指标发送到 StatsD 服务器,企业可以深入了解用户行为,从而能够根据定量反馈做出数据驱动的决策,以改善用户体验和界面设计。这可以显着提高营销策略和产品开发工作的有效性。

  3. 基础设施健康状况监控:部署 StatsD 插件以监控服务器基础设施的健康状况,方法是跟踪资源利用率、服务器响应时间和网络性能等指标。通过此设置,DevOps 团队可以详细了解系统性能,从而有效地在问题升级之前预测问题。这使得能够采取主动的基础设施管理方法,最大限度地减少停机时间并确保最佳的服务交付。

  4. 创建全面的服务仪表板:将 StatsD 与可视化工具集成,以创建全面的仪表板,这些仪表板反映整个架构中服务的状态和健康状况。例如,组合通过 StatsD 记录的来自多个服务的数据可以将原始指标转换为可操作的见解,从而随着时间的推移展示系统性能趋势。此功能使利益干系人能够保持监督并根据可视化的数据集推动决策,从而提高整体运营透明度。

MariaDB

  1. 商业智能集成:将应用程序性能指标直接存储到 MariaDB 中,并将其连接到 Metabase 或 Apache Superset 等 BI 工具。此设置允许将运营数据与业务 KPI 混合,以实现统一的仪表板,从而提高跨部门的可见性。

  2. 使用历史指标进行合规性报告:使用此插件将指标记录到 MariaDB 中,以用于审计和合规性用例。关系模型支持使用带时间戳的条目精确查询过去的绩效指标,从而支持法规文档。

  3. 基于 SQL 逻辑的自定义警报:将指标插入 MariaDB 并使用自定义 SQL 查询来定义警报阈值或条件。与 cron 作业或计划脚本相结合,这可以实现传统指标平台无法实现的高级警报工作流。

  4. 物联网传感器指标存储:通过 Telegraf 从物联网设备收集传感器数据,并使用规范化架构将其存储在 MariaDB 中。这种方法具有成本效益,并且可以很好地与现有的基于 SQL 的系统集成,以进行实时或历史分析。

反馈

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强大的性能,无限的扩展性

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,它都会更有价值。借助 InfluxDB,这是使用 Telegraf 构建的排名第一的时间序列平台,可进行扩展。

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