Zipkin 和 MySQL 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。为了查询和压缩优化、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,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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输入和输出集成概述

Zipkin 输入插件允许收集来自微服务的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 SQL 输出插件允许您将来自 Telegraf 的指标直接存储到 MySQL 数据库中,从而更轻松地分析和可视化收集的指标。

集成详情

Zipkin

此插件实现了 Zipkin HTTP 服务器,以收集跟踪和计时数据,这对于解决微服务架构中的延迟问题至关重要。Zipkin 是一个分布式跟踪系统,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。该插件支持基于指定的 Content-Type 的 JSON 或 thrift 格式的输入跟踪。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,其配置和模式可能会随着时间的推移而演变,以更好地符合用户需求和分布式跟踪方法的进步。

MySQL

Telegraf 的 SQL 输出插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列,将指标数据无缝写入 SQL 数据库。当配置为 MySQL 时,该插件利用 go-sql-driver/mysql,这需要启用 ANSI_QUOTES SQL 模式以确保正确处理带引号的标识符。这种动态模式创建方法确保每个指标都存储在自己的表中,其结构源自其字段和标签,从而提供系统性能的详细、带时间戳的记录。该插件的灵活性使其能够处理高吞吐量环境,使其非常适合需要强大、精细的指标日志记录和历史数据分析的场景。

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"

MySQL

[[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})"

  ## 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

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,并确保跨服务更流畅的用户体验。

  2. 关键服务中的性能优化:在关键服务中集成该插件,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领域,从而实现有针对性的改进。

  3. 动态服务依赖关系映射:使用收集的跟踪数据,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减速的影响,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结合使用,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,运维团队可以在新兴问题升级为严重故障之前做出主动响应。

MySQL

  1. 实时 Web 分析存储:利用该插件捕获网站性能指标并将它们存储在 MySQL 中。这种设置使团队能够监控用户交互、分析流量模式并根据实时数据洞察动态调整站点功能。

  2. 物联网设备监控:利用该插件从物联网传感器网络收集指标并将它们记录到 MySQL 数据库中。此用例支持对设备健康状况和性能的持续监控,从而实现预测性维护和对异常的即时响应。

  3. 金融交易日志记录:记录带有精确时间戳的高频金融交易数据。这种方法支持强大的审计跟踪、实时欺诈检测以及用于合规和报告的全面历史分析。

  4. 应用程序性能基准测试:将该插件与应用程序性能监控系统集成,以将指标记录到 MySQL 中。这有助于随着时间的推移进行详细的基准测试和趋势分析,使组织能够识别性能瓶颈并有效地优化资源分配。

反馈

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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,它都会变得更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在与 Telegraf 一起扩展。

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