Zipkin 和 Clickhouse 集成

强大性能,轻松集成,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。 为了优化查询和压缩、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Zipkin 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+

贡献者

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强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。 使用 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

Zipkin 输入插件允许从微服务收集跟踪信息和计时数据。 此功能对于诊断复杂面向服务环境中的延迟问题至关重要。

Telegraf 的 SQL 插件使用简单的表架构和动态列生成将收集的指标发送到 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它会调整 DSN 格式和类型转换设置,以确保无缝数据集成。

集成详情

Zipkin

此插件实现了 Zipkin HTTP 服务器,用于收集跟踪和计时数据,这些数据对于排查微服务架构中的延迟问题至关重要。 Zipkin 是一种分布式跟踪系统,可帮助收集跨各种微服务的计时数据,使团队能够可视化请求流并识别性能瓶颈。 该插件根据指定的 Content-Type 提供对 JSON 或 thrift 格式的输入跟踪的支持。 此外,它还利用 span 元数据来跟踪请求的计时,从而增强对遵循 OpenTracing 标准的应用程序的可观察性。 作为一个实验性功能,它的配置和架构可能会随着时间的推移而发展,以更好地满足用户需求和分布式跟踪方法的进步。

Clickhouse

Telegraf 的 SQL 插件旨在通过根据传入指标动态创建表和列,将指标数据写入 SQL 数据库。 当配置为 ClickHouse 时,它使用 clickhouse-go v1.5.4 驱动程序,该驱动程序采用唯一的 DSN 格式和一组专门的类型转换规则,将 Telegraf 的数据类型直接映射到 ClickHouse 的本机类型。 这种方法确保了高吞吐量环境中的最佳存储和检索性能,使其非常适合实时分析和大规模数据仓库。 动态架构创建和精确的类型映射实现了详细的时序数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。

配置

Zipkin

[[inputs.zipkin]]
  ## URL path for span data
  # path = "/api/v1/spans"

  ## Port on which Telegraf listens
  # port = 9411

  ## Maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "10s"
  ## Maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "10s"

Clickhouse

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options include mssql, mysql, pgx, sqlite, snowflake, clickhouse
  driver = "clickhouse"

  ## Data source name
  ## For ClickHouse, the DSN follows the clickhouse-go v1.5.4 format.
  ## Example DSN: "tcp://localhost:9000?debug=true"
  data_source_name = "tcp://localhost:9000?debug=true"

  ## 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 for ClickHouse.
  ## The conversion maps Telegraf metric types to ClickHouse native data types.
  [outputs.sql.convert]
    conversion_style = "literal"
    integer          = "Int64"
    text             = "String"
    timestamp        = "DateTime"
    defaultvalue     = "String"
    unsigned         = "UInt64"
    bool             = "UInt8"
    real             = "Float64"

输入和输出集成示例

Zipkin

  1. 微服务中的延迟监控: 使用 Zipkin 输入插件来捕获和分析来自微服务架构的跟踪数据。 通过可视化请求流并查明延迟源,开发团队可以优化服务交互,缩短响应时间,并确保跨服务的更流畅的用户体验。

  2. 关键服务中的性能优化: 将插件集成到关键服务中,不仅可以监控响应时间,还可以跟踪可能突出显示性能问题的特定注释。 收集 span 数据的能力可以帮助确定需要性能增强的区域的优先级,从而实现有针对性的改进。

  3. 动态服务依赖关系映射: 通过收集的跟踪数据,自动映射服务依赖关系并在仪表板中可视化它们。 这有助于团队了解不同服务如何交互以及故障或速度减慢的影响,最终促成更好的架构决策和更快的问题解决。

  4. 服务延迟中的异常检测: 将 Zipkin 数据与机器学习模型相结合,以检测服务延迟和请求处理时间中的异常模式。 通过自动识别异常,运营团队可以在新兴问题升级为严重故障之前主动做出响应。

Clickhouse

  1. 高容量数据的实时分析: 使用该插件将来自大型系统的流式指标馈送到 ClickHouse。 此设置支持超快的查询性能和近乎实时的分析,非常适合监控高流量应用程序。

  2. 时序数据仓库: 将插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时序数据仓库。 此用例允许组织存储详细的历史指标,并执行复杂的查询以进行趋势分析和容量规划。

  3. 分布式环境中的可扩展监控: 利用该插件在 ClickHouse 中为每种指标类型动态创建表,从而更容易管理和查询来自大量分布式系统的数据,而无需事先定义架构。

  4. 物联网部署的优化存储: 部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 ClickHouse 中。 其高效的架构创建和本机类型映射有助于处理海量数据,从而实现实时监控和预测性维护。

反馈

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强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。 当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。 使用 InfluxDB,这是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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