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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,它都更有价值。 借助 InfluxDB,第一名的时间序列平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。
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输入和输出集成概述
Webhooks 插件允许 Telegraf 通过 Webhooks 接收和处理来自各种外部服务的 HTTP 请求。 此插件使用户能够收集实时指标和事件,并将其集成到其监控解决方案中。
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
Webhooks
此 Telegraf 插件旨在充当 Webhook 监听器,通过启动 HTTP 服务器来注册多个 Webhook 端点。 它提供了一种通过捕获发送到已定义路径的 HTTP 请求来从各种服务收集事件的方式。 每个服务都可以配置其特定的身份验证详细信息和请求处理选项。 该插件的突出之处在于允许与任何 Telegraf 输出插件集成,使其成为事件驱动型架构的多功能选择。 通过实现事件的高效接收,它为实时监控和响应系统开辟了可能性,这对于需要即时事件处理和处理的现代应用程序至关重要。
PostgreSQL
PostgreSQL 插件使用户能够将指标写入 PostgreSQL 数据库或兼容数据库,从而为架构管理提供强大的支持,方法是自动更新缺失的列。 该插件旨在促进与监控解决方案的集成,使用户能够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的选项,并支持高级功能,例如用于标签和字段的 JSONB 存储、外键标记、模板化架构修改以及通过 pguint 扩展对无符号整数数据类型的支持。
配置
Webhooks
[[inputs.webhooks]]
## Address and port to host Webhook listener on
service_address = ":1619"
## Maximum duration before timing out read of the request
# read_timeout = "10s"
## Maximum duration before timing out write of the response
# write_timeout = "10s"
[inputs.webhooks.filestack]
path = "/filestack"
## HTTP basic auth
#username = ""
#password = ""
[inputs.webhooks.github]
path = "/github"
# secret = ""
## HTTP basic auth
#username = ""
#password = ""
[inputs.webhooks.mandrill]
path = "/mandrill"
## HTTP basic auth
#username = ""
#password = ""
[inputs.webhooks.rollbar]
path = "/rollbar"
## HTTP basic auth
#username = ""
#password = ""
[inputs.webhooks.papertrail]
path = "/papertrail"
## HTTP basic auth
#username = ""
#password = ""
[inputs.webhooks.particle]
path = "/particle"
## HTTP basic auth
#username = ""
#password = ""
[inputs.webhooks.artifactory]
path = "/artifactory"
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
Webhooks
-
来自 Github 的实时通知:将 Webhooks 输入插件与 Github 集成,以接收有关拉取请求、提交和问题等事件的实时通知。 这使开发团队能够立即监控其存储库中的关键更改和更新,从而改善协作和响应时间。
-
使用 Rollbar 进行自动警报:使用此插件监听 Rollbar 报告的错误,使团队能够快速响应生产中的错误和问题。 通过将这些警报转发到集中式监控系统,团队可以根据严重程度确定响应的优先级,并防止停机时间升级。
-
来自 Filestack 的性能监控:捕获来自 Filestack 的事件以跟踪文件上传、转换和错误。 此设置有助于企业了解用户与文件管理流程的交互,优化工作流程,并确保文件服务的高可用性。
-
使用 Papertrail 进行集中式日志记录:通过 Webhooks 将发送到 Papertrail 的所有日志关联起来,使您能够整合日志记录策略。 通过实时日志转发,团队可以高效地分析趋势和异常,确保他们对关键操作保持可见性。
PostgreSQL
-
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,因为他们可以在多个表之间操作关系数据,同时利用 PostgreSQL 强大的查询优化功能。 具体来说,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仍然隐藏的见解。
-
与 TimescaleDB 集成以实现时间序列数据:在 TimescaleDB 实例中利用 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的性能和主题分区。 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。
-
数据版本控制和历史分析:实施使用 PostgreSQL 插件的策略,以维护指标随时间推移的不同版本。 用户可以设置不可变的数据表结构,其中保留旧版本的表,从而可以轻松进行历史分析。 这种方法不仅提供了对数据演变的洞察力,而且还有助于遵守数据保留策略,确保数据集的历史完整性保持不变。
-
用于不断发展的指标的动态架构管理:使用插件的模板功能创建动态变化的架构,以响应指标变化。 此用例允许组织在其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,从而促进敏捷的数据管理实践。
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