influxdata监控系统简介

最新推荐文章于 2025-07-09 11:33:04 发布
最新推荐文章于 2025-07-09 11:33:04 发布
阅读量4.5k 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 系统架构 文章标签： 系统架构
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/james_wade63/article/details/50838201
InfluxData是一个由Telegraf、InfluxDB、Chronograf和Kapacitor组成的实时监控系统。Telegraf负责收集数据并输出到InfluxDB；InfluxDB作为时间序列数据库高效处理实时数据；Chronograf用于数据的图形展示；Kapacitor则是数据处理引擎。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

influxdata是一个强大的实时监控系统，分为4个部分，系统架构图如下：
influxdata系统架构图

Telegraf

Telegraf负责收集监控数据，并将数据输出到influxDB数据库，它支持多种类型的数据输入，比如httpjson、mysql、rabbitMQ等等。

InfluxDB

InfluxDB是time-series data数据库，负责高效处理实时数据。

Chronograf

Chronograf是图形展示工具，负责从InfluxDB收集数据，并将数据图表以web的形式发布。

Kapacitor

Kapacitor是InfluxDB的数据处理引擎。

Enterprise Manager

Enterprise Manager是正在开发的UI系统，用于更加广泛的图形展示。

四部分的数据处理流程如下：
influxdata数据处理流程

如何搭建一套完整的 Flink 监控系统?
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 1417
8.1 节中讲解了 Job Manager、Task Manager 和 Flink Job 的监控，以及需要关注的监控指标有哪些。本节带大家讲解一下如何搭建一套完整的 Flink 监控系统，如果你所在的公司没有专门的监控平台，那么可以根据本节的内容来为公司搭建一套属于自己公司的 Flink 监控系统。 利用 API 获取监控数据 熟悉 Flink 的朋友都知道 Flink 的 UI 上面已经详细...
InfluxData 监控体系部署
皇御雷霆
11-24 910
Linux 版本：Centos 8.4 Telegraf 版本：1.20.4 Influxdb 版本：1.8.10 Chronograf 版本：1.9.1 InfluxData 监控体系分为四个组件： Telegraf：数据采集 InfluxDB：时序数据库 Chronograf：数据展示 Kapacitor：监控报警 一. Telegraf 安装 1. 配置 yum 源 cat <<EOF | tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo [.
influxdata
drbinzhao的专栏
08-31 1262
https://portal.influxdata.com/downloads
Kapacitor内部架构设计与数据处理流程解析
gitblog_01090的博客
06-24 991
Kapacitor内部架构设计与数据处理流程解析 引言 Kapacitor作为InfluxData生态中的实时流处理引擎，其内部设计采用了独特的流式处理模型。本文将深入剖析Kapacitor的核心架构设计理念、数据处理机制以及实现细节，帮助开发者理解这个时间序列数据处理框架的工作原理。 核心设计理念 Kapacitor采用了**流式编程(Flow-based Programming)**模型，这种...
了解下InfluxData—一个开源的时间序列数据库平台
Free雅轩的博客
03-23 781
这是你能做的最基本的 Flux 查询。这会告诉 InfluxDB 从上次成功运行的时间开始运行此任务，以防它在过去 2 小时内失败，在这种情况下，它可以追溯 3 个小时内的最后一次成功运行。在典型的关系型数据库中存储数据时，这种查询是很慢的，这种数据库使用行和列来描述不同数据点的关系。将较小的数据集存储到新的存储桶中，称为“降采样downsampling”，这是数据库的核心功能，也是时间序列数据生命周期的核心部分。当你的笔记本电脑合上或关闭时，它会在本地存储数据，然后在重新连接时将数据流传到我的云存储桶。
基于PHP使用influxdb搭建监控服务系统
lxw1844912514的博客
08-19 899
InfluxDB是领先的开源时间序列数据库（TSDB）。 InfluxDB使用Go语言编写，适用于各类时间序列数据的高效存储与检索。
性能监控体系：InfluxDB & Grafana & Prometheus
GDYY3721的博客
12-10 2906
Grafana（官网）是一个跨平台的、开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；支持多种数据源：Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Elasticsearch、CloudWatch 和 KairosDB 等；通知提醒。
监控系统部署教程.pdf
11-11
### 监控系统部署教程：InfluxDB 服务器监控 #### 概述 本文档将指导您完成基于 InfluxDB 的服务器监控系统的部署过程。InfluxDB 是一款高性能的时间序列数据库，非常适合用来存储、查询与展示来自不同源的时序...
linux操作系统做监控存储,采用Grafana与Telegraf来监控Linux操作系统
weixin_31369469的博客
05-12 581
本文介绍采用Grafana与Telegraf来监控Linux操作系统的方法，附在CentOS 7上安装Telegraf的方法。Telegraf指标将存储在InfluxDB中，然后我们可以使用系统仪表板在Grafana上对它们进行可视化操作。安装InfluxDB参考文章在CentOS 7上安装Telegraf的方法Influxdata提供了在CentOS 7上安装telegraf的存储库，要将存储库...
一步步带你搭建监控系统
apl359的博客
08-08 2919
长文建议先关注收藏再读：前言我们为什么要做监控？就比如马路上边的各种摄像头，它能监控车流量，监控交通故障等。出现故障可以第一时间确定发生地点。当然，在我们这里领域里，监控也是起着同样的作用...
InfluxData【部署 03】时序数据库 InfluxDB 离线安装配置使用（下载+安装+端口绑定+管理员用户创建+开启密码认证+开机自启配置）完整流程实例分享
Java与大数据相关实践内容分享！
03-29 2503
InfluxData【部署 03】时序数据库 InfluxDB 离线安装配置使用（下载+安装+端口绑定+管理员用户创建+开启密码认证+开机自启配置）完整流程实例分享
InfluxData.Net：InfluxData TICK堆栈.net库
02-05
InfluxData.Net 与InfluxDB v1.3.x和Kapacitor v1.0.0 API兼容 注意：该库很可能也可以与更新版本的TICK堆栈一样好，但是尚未针对它们进行过测试。 InfluxData.Net是可移植的.NET库，用于访问数据库和处理工具的REST API。 该库支持.Net Framework v4.6.1和.Net Standard v2.0（这意味着.Net Core 2.0）。 InfluxDB是的的数据存储层，它是一个开源的端到端平台，用于大规模管理时间序列数据。 Kapacitor是一个数据处理引擎。 它可以处理来自InfluxDB的流（订阅
探索时间序列数据管理的利器：InfluxData.Net
gitblog_00076的博客
06-11 396
探索时间序列数据管理的利器：InfluxData.Net InfluxData.Net 是一个强大的 .NET 库，为开发者提供了访问 InfluxDB 和 Kapacitor 的 REST API 能力。这个开源项目兼容 InfluxDB v1.3.x 和 Kapacitor v1.0.0，并且支持 .Net Framework v4.6.1 及 .Net Standard v2.0。 项目介绍...
InfluxDB + .NET 实时监控系统搭建指南
威哥说编程
07-06 300
本文介绍了基于InfluxDB时序数据库和.NET技术栈构建实时监控系统的方案。文章首先分析了InfluxDB在时序数据存储上的优势，然后详细说明了环境配置、InfluxDB客户端封装、数据写入与查询的实现方法，并提供了一个控制台应用示例。技术方案采用InfluxDB.Client官方SDK，实现CPU使用率数据的采集、存储和查询功能。最后还提出了结合Grafana可视化、多指标监控、Web API扩展等建议。该方案为开发者提供了一个简单高效的实时监控系统实现范例，适合作为时序数据处理的入门实践。
时序数据库-04-InfluxData-分布式时序数据库
07-20 929
这一增长受到两大行业趋势的推动 - 物联网系统的快速增长，物联网系统投资的增加，以及云原生应用和服务软件世界的爆炸式增长，所有这些都是真实的 - 时间可见性和控制力。通过数据本身，InfluxData允许用户插入自定义逻辑或用户定义的函数来处理具有动态阈值的警报，匹配模式的度量或计算统计异常，自动扩展容器，并且基本上可以执行任何可编程的操作。InfluxData提供了一套全面的工具和服务，可以从传感器，设备，系统，机器，容器和应用程序中获取指标和事件数据。利用对仪器和可观察性检测模式的投资并创造新的商机。
C# .net InfluxDB时序数据库 是 InfluxData 公司在 2013 年开源的数据库 是为了存储物联网设备、DevOps 运维这类场景下大量带有时间戳数据而设计的
cao919的专栏Net
10-21 1345
时序数据库全称时间序列数据库，英文名 Time Series DataBase，缩写 TSDB。这种数据库专门用作处理时间序列数据。那什么是时间序列数据呢？就是随着时间变化而源源不断产生的数据。举个例子，Window系统CPU利用率就是一种时间序列数据，每秒都是产生当前的CPU活动情况。理解下面的概念，会让你更加充分利用InfluxDB。关键概念对InfluxDB核心架构的关键概念作简要说明，对于初学者来说很重要。专业术语列出InfluxDB的术语及其定义。与SQL比较。
InfluxData【部署 01】时序数据库 InfluxDB 最新版本安装启动验证（在线安装+离线安装+各版本下载地址）
2401_84297618的博客
05-16 870
离线安装的场景会更多一些，所以这次进行离线安装。非常详细，小伙伴儿们同样可以参考。
InfluxDB保姆级教程！部署+Python操作时序数据，监控场景必备
最新发布
qyy864875866的专栏
07-09 1009
《InfluxDB时序数据库实战指南：从部署到Python操作》 摘要：针对运维报警延迟和实时报表性能问题，本文介绍了专为时间序列数据设计的高性能数据库InfluxDB。其核心优势包括百万级数据点/秒的写入速度、70%存储空间节省和毫秒级查询响应。文章提供了Linux系统3分钟快速部署指南，详解Python操作时序数据的完整流程（连接、写入、查询、删除、更新），并给出数据结构设计三原则和保留策略配置建议。最后推荐了Grafana可视化等生态工具链，帮助构建完整的监控解决方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值