关于数据库:运维监控场景下如何从OpenTSDB迁移到TDengine

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OpenTSDB 是一个经典的时序数据库系统,它没有开发本人的存储引擎,而是基于 HBase,对于曾经有 HBase 根底服务的企业而言,升高了门槛。而且得益于其先发劣势,OpenTSDB 在运维监控畛域有不少利用。不过也因为要依赖 HBase,零碎的性能、压缩效率逐步成为瓶颈。随着业务零碎规模的扩充,部署老本、运行效率等方面的问题日益严重。此外,OpenTSDB 的性能降级也比拟迟缓。与之相比,TDengine 有着显著的劣势:

数据写入和查问的性能远超 OpenTSDB;
针对时序数据的高效压缩机制,压缩后在磁盘上的存储空间不到 OpenTSDB 的 1 /5;
装置部署非常简单,繁多安装包实现装置部署,除了 taosAdapter 须要依赖 Go 运行环境外,不依赖其余第三方软件,整个装置部署十分迅速;
提供的内建函数笼罩 OpenTSDB 反对的全副查问函数,还反对更多的时序数据查问函数、标量函数及聚合函数,反对多种工夫窗口聚合、连贯查问、表达式运算、多种分组聚合、用户定义排序、以及用户定义函数等高级查问性能。采纳类 SQL 的语法规定,更加简略易学,基本上没有学习老本。
反对多达 128 个标签,标签总长度可达到 16KB;
除 HTTP 之外,还提供 Java、Python、C、Rust、Go 等多种语言的接口。
如果咱们将本来运行在 OpenTSDB 上的利用迁徙到 TDengine 上,不仅能够无效升高计算和存储资源的占用、缩小部署服务器的规模,还可能极大缩小运行保护老本,让运维管理工作更简略、更轻松,大幅升高总领有老本。

本文将以“应用最典型并广泛应用的运维监控场景”来阐明,不必编写一行代码,如何将基于 OpenTSDB 的利用疾速、平安、牢靠地迁徙到 TDengine 之上。

1、典型运维监控利用场景
一个典型的运维监控利用场景的零碎整体的架构如下图(图 1)所示。

图 1. 运维监控场景典型架构

图 1. 运维监控场景典型架构

在该利用场景中,蕴含了部署在应用环境中负责收集机器度量(Metrics)、网络度量(Metrics)以及利用度量(Metrics)的 Agent 工具,汇聚 Agent 所收集信息的数据收集器,负责数据长久化存储和治理的零碎以及监控数据可视化工具(例如:Grafana 等)。

其中,部署在利用节点的 Agent 负责向 collectd/Statsd 提供不同起源的运行指标,collectd/StatsD 则负责将汇聚的数据推送到 OpenTSDB 集群零碎,而后应用 Grafana 将数据以可视化的形式出现进去。

2、迁徙服务
TDengine 装置部署

首先是 TDengine 的装置,从官网上下载 TDengine 最新稳定版,解压缩后运行 install.sh 进行装置。各种安装包的应用帮忙可参考《TDengine 多种安装包的装置和卸载》。留神,装置实现当前,不要立刻启动 taosd 服务,在正确配置实现参数当前再启动。

调整数据收集器配置

在 TDengine 2.3 版本中,在后盾服务 taosd 启动后,一个叫 taosAdapter 的 HTTP 的服务也会主动启用。利用 taosAdapter,可能兼容 Influxdb 的 Line Protocol 和 OpenTSDB 的 telnet/Json 写入协定,所以咱们能够将 collectd 和 StatsD 收集的数据间接推送到 TDengine。

如果应用 collectd,批改其默认地位在 /etc/collectd/collectd.conf 的配置文件,使其指向 taosAdapter 部署的节点 IP 地址和端口。假如 taosAdapter 的 IP 地址为 192.168.1.130,端口为 6046,配置如下:

LoadPlugin write_tsdb
<Plugin write_tsdb>

<Node>
    Host "192.168.1.130"
    Port "6046"
    HostTags "status=production"
    StoreRates false
    AlwaysAppendDS false
</Node>

</Plugin>
这样 collectd 就能够通过 taosAdapter 将数据写入 TDengine 了。如果应用的是 StatsD,能够相应地调整配置文件。

调整看板(Dashborad)零碎
在数据可能失常写入 TDengine 后,能够调整适配 Grafana,将写入 TDengine 的数据可视化出现进去。在 TDengine 的装置目录下有为 Grafana 提供的连贯插件(connector/grafanaplugin)。应用很简略:

首先将 grafanaplugin 目录下的 dist 目录整体拷贝到 Grafana 的插件目录(默认地址为 /var/lib/grafana/plugins/),而后重启 Grafana,即可在 Add Data Source 菜单下看见 TDengine 数据源。

此外,TDengine 还提供了两套默认的 Dashboard 模板,供用户疾速查看保留到 TDengine 库里的信息。只须要其导入到 Grafana 中并激活。

图 2. 导入 Grafana 模板

至此,咱们就实现了将 OpenTSDB 替换成为 TDengine 的迁徙工作。能够看到整个流程非常简单,不须要写代码,只须要调整某个配置文件。

3、迁徙后架构
实现迁徙当前,此时的零碎整体的架构如下图(图 3)所示,而整个过程中采集端、数据写入端、以及监控出现端均放弃了稳固,除了极少的配置调整外,不波及任何重要的更改和变动。
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图 3. 迁徙实现后的零碎架构

OpenTSDB 的次要利用场景就是运维监控,这种状况下咱们能够轻松实现向 TDengine 的迁徙,从而用上 TDengine 更加弱小的解决能力和查问性能。

在绝大多数运维监控场景中,如果领有一个小规模的 OpenTSDB 集群(3 台及以下的节点)作为监控数据的存储端,依赖 OpenTSDB 所提供的数据存储和查问性能,那么能够平安地将其替换为 TDengine,并节约更多的计算和存储资源。在等同计算资源配置状况下,单台 TDengine 即可实现 3 ~ 5 台 OpenTSDB 节点提供的服务能力。如果规模比拟大,那便须要采纳 TDengine 集群。

如果利用特地简单,或者应用领域并不是运维监控场景,你能够持续浏览下一篇文章,更加全面深刻地理解将 OpenTSDB 利用迁徙到 TDengine 的高级话题。

正文完
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