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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
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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