Hashicorp Vault 和 TimescaleDB 集成

强大的性能和简易的集成,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 Hashicorp Vault 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,它都会更有价值。 借助 InfluxDB,第一的时序平台,与 Telegraf 一起构建以实现扩展。

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输入和输出集成概述

Telegraf 的 Hashicorp Vault 插件允许从 Hashicorp Vault 服务收集指标,从而促进监控和运营洞察。

此输出插件提供了一种可靠高效的机制,用于将 Telegraf 收集的指标直接路由到 TimescaleDB。 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

Hashicorp Vault

Hashicorp Vault 插件旨在从集群内运行的 Vault 代理收集指标。 它使 Telegraf(一种用于收集和报告指标的代理)能够与 Vault 服务接口,这些服务通常在本地地址(例如 http://127.0.0.1:8200)上侦听。 此插件需要有效的授权令牌,以确保对 Vault API 的安全访问。 用户必须直接配置令牌或提供令牌文件的路径,从而增强身份验证方法的灵活性。 超时和可选 TLS 设置的正确配置进一步关系到指标收集过程的安全性和响应性。 由于 Vault 是管理密钥和保护敏感数据的关键工具,因此通过此插件监控其性能和运行状况对于维护运营安全和效率至关重要。

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、可扩展的解决方案日益增长的需求,该解决方案可以管理海量数据、具有高插入率和复杂查询。 通过利用 PostgreSQL 熟悉的 SQL 接口并通过专门的时序功能对其进行增强,TimescaleDB 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迅速普及。 它的混合方法允许用户受益于 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在历史时期进行复杂分析查询的环境中尤其有效。 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持续聚合。 这些显着提高了查询速度和资源效率。

配置

Hashicorp Vault

[[inputs.vault]]
  ## URL for the Vault agent
  # url = "http://127.0.0.1:8200"

  ## Use Vault token for authorization.
  ## Vault token configuration is mandatory.
  ## If both are empty or both are set, an error is thrown.
  # token_file = "/path/to/auth/token"
  ## OR
  token = "s.CDDrgg5zPv5ssI0Z2P4qxJj2"

  ## Set response_timeout (default 5 seconds)
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = /path/to/cafile
  # tls_cert = /path/to/certfile
  # tls_key = /path/to/keyfile

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

Hashicorp Vault

  1. 集中式密钥管理监控:利用 Vault 插件来监控分布式系统中的多个 Vault 实例,从而实现密钥访问模式和系统运行状况的统一视图。 此设置可以帮助 DevOps 团队快速识别密钥访问中的任何异常,从而为不同环境中的安全态势提供必要的见解。

  2. 审计日志集成:配置此插件以将监控指标馈送到审计日志系统,使组织能够全面了解其 Vault 交互。 通过将审计日志与指标相关联,团队可以更有效地调查问题、优化性能并确保符合安全策略。

  3. 部署期间的性能基准测试:在与 Vault 交互的应用程序部署期间,使用该插件来监控这些部署对 Vault 性能的影响。 这使工程团队能够了解更改如何影响密钥管理工作流程,并主动解决性能瓶颈,从而确保部署过程顺利进行。

  4. 阈值超限警报:将此插件与警报机制集成,以便在指标超过预定义阈值时通知管理员。 这种主动监控可以帮助团队快速响应潜在问题,通过允许他们在任何严重事件发生之前采取行动来维护系统可靠性和正常运行时间。

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条件。

  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。 此集成支持实时仪表板和警报,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。 这种方法允许企业执行趋势分析、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. 自适应警报和异常检测:将该插件与自动异常检测工作流程集成。 通过不断将指标流式传输到 TimescaleDB,机器学习模型可以分析数据模式并在发生异常时触发警报,从而增强系统可靠性和主动维护。

反馈

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强大的性能,无限的扩展

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