搭建亿级时间线数据的监控系统，我有绝招！

本文分享自华为云社区《HDC.Cloud2021|如何使用华为云GaussDB(for Influx) + Grafana搭建亿级时间线数据的监控系统》，原文作者：心机胖。

随着云计算规模越来越大，以及物联网应用逐渐普及，在物联网（AIoT）以及运维监控（AIOps）领域，存在海量的时序数据需要存储管理。我们日常在生活中经常见到城市的空气质量、风力和温度等数据，都需要用到时序数据库，再通过监控系统和大数据处理系统利用时序数据库的数据查询和计算分析功能将业务监控和分析结果实时展现出来。读完本文你将很快学会使用华为云数据库GaussDB(for Influx) + Grafana搭建亿级时间线数据的监控系统。

在真实的场景中，监控系统主要负责监控指标的采集、展示、分析和告警，其作用在于监控业务整体的运行情况。系统采集的指标通常和业务运维是强相关的，比如通用指标有服务器资源数据（CPU，内存，磁盘空间，带宽，网络时延），比如业务相关指标，以视频会议的应用为例，包括创建会议事件相关信息，会议接入相关信息，接口调用状态信息等。

指标数据采集与存储

指标数据是典型的时序数据，适合采用时序数据库进行存储。GaussDB(for Influx)为华为云时序数据库服务，购买即可使用，无需安装部署。

采集业务相关指标数据通常有写时序数据库和写日志两种方法，其中写时序数据库最为直接，适合于中小型应用。大型企业级应用通常采用写日志的方式，由Kafka对日志进行收集和聚合，再利用Telegraf取出Kafka数据并写入时序数据库。

Telegraf采集Kafka数据的简单配置如下：

[[inputs.kafka_consumer]]
## Kafka brokers.
## 这里设置Kafka brokers的IP地址
brokers = ["192.168.100.10:9092"]

## Topics to consume.
topics = ["telegraf"]
......
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
## 这里设置数据格式，其他格式参考 DATA_FORMAT_INPUT.md，Logfmt为日志格式。
data_format = "Logfmt"

Telegraf写入时序数据库的配置如下：

# Configuration for sending metrics to InfluxDB
[[outputs.influxdb]]
## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
##
## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
## urls will be written to each interval.
# urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
# urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
## 这里设置华为云GaussDB(for Influx)的配置的ELB IP地址或者节点内网IP地址
urls=[“https://rwuser:password@IP:8635”]

## The target database for metrics; will be created as needed.
## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
## 设置数据库名称（默认telegraf）
database = "telegraf"
...
...
## HTTP Basic Auth
## 这里设置GaussDB(for Influx)数据库用户名和密码,实际密码替换password
username = "rwuser"
password = "password"

## HTTP User-Agent
# user_agent = "telegraf"

## UDP payload size is the maximum packet size to send.
# udp_payload = "512B"

## Optional TLS Config for use on HTTP connections.
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Use TLS but skip chain & host verification
## 这里设置跳过ssl验证
# insecure_skip_verify = true

以上配置中，中文注释的部分是必须设置的。GaussDB(for Influx)的用户名默认为rwuser，不可更改。配置时，选择时序数据库的其中一个节点内网ip或者ELB ip替换urls中的IP，用GaussDB(for Influx)实例的密码替换password，如果密码包含如下特殊字符，需换成 ASIIC 码形式输入。

~ : %7E，! : %21，@ : %40，# : %23，$ : %24

% : %25，^ : %5E，& : %26，* : %2A，? : %3F

例如密码：“Huawei@123”，转换后为 “Huawei%40123”。

在应用程序中直接写入GaussDB(for Influx)有所不同，需要借助驱动程序帮助完成。以Python为例：

第一步：安装数据库驱动

pip install influxdb
# Debian Or Ubuntu系统上使用如下命令
sudo apt-get install python-influxdb

第二步：连接GaussDB(for Influx)

# Python
from influxdb import InfluxDBClient

## 使用GaussDB(for Influx)的ELB IP或者实例节点的IP替换填写host，用户密码填写password，
## 并指定连接数据库database。
client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8635, username='rwuser', password='password', database='telegraf', ssl=True, verify_ssl=False)

第三步：数据写入

json_body = [ {   "measurement": "my_tab","tags": {"host": "server01","region": "us-west"},  "time": time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", time.localtime()),"fields": {"used_cpu": cpu_used_rate,"used_mem": mem_used_rate}   }]
client.write_points(json_body)

Java语言的驱动程序，可以参考https://github.com/influxdata/influxdb-java

Grafana数据展示

Grafana是一个跨平台、开源的数据可视化平台。用户配置连接的数据源之后，Grafana可以在网络浏览器里显示数据图表和警告。

服务端启动Grafana后，通过浏览器访问：

## 这里的IP可以是云上服务器的弹性IP，也可以是本地自建服务器的Ip地址。
http://IP:3000

登陆Grafana的首页如下图所示。

1.展示数据第一步：创建数据源，点击如下图中的红框位置。

选择InfluxDB，因为GaussDB(For Influx)完全兼容InfluxDB

填写如下参数：

URL：https://rwuser:password@IP:8635 。IP为数据库实例的内网ip（参考2.1步骤（1））, 用rwuser密码替换password（参考1.1步骤（6）），如果密码包含如下特殊字符，需换成 ASIIC 码形式输入。

~ : %7E，! : %21，@ : %40，# : %23，$ : %24

% : %25，^ : %5E，& : %26，* : %2A，? : %3F

例如密码：“Huawei@123”，转换后为 “Huawei%40123”。

Auth：打开选项Basic auth 和skip TSL Verify。
Basic Auth Details：

User：rwuser

Password：购买数据库实例时设置(参考1.1步骤（6）)，如“nJa#w7f3”。

InfluxDB Details:

Database：telegraf（也可以填写其他自己创建的数据库）。

User：rwuser

Password：购买数据库实例时设置(参考1.1步骤（6）)，如“nJa#w7f3”。

点击“保存”(save)。

数据展示第二步：创建数据看板

点击首页DASHBOARDS创建看板，或者侧边“+”快捷按钮。

重点配置项（详细参见截图红框部分）：

Visualization：Graph
展示时间范围：last 1 hour
数据更新时间间隔：1m
数据源名称：InfluxDB-DataSource

查询语句配置如下（以展示服务器CPU利用率为例，从时序数据库的表cpu中查询usage_user，按1m的分组时间间隔求平均值，时间线是cpu=cpu-total）：

FROM autogen cpu Where cpu = cpu-total
SELECT field (usage_user) mean ()
GROUP BY time (1m) fill (0)

面板中的每个图都是可以编辑的，也可以设置告警。

总结

随着云计算和物联网的发展，数据规模急剧增加，监控系统的核心在于时序数据库，一个高可用、高性能、企业级的时序数据库对监控系统的稳定起决定性作用。

GaussDB(for Influx)是一个云原生存储与计算分离架构的时序数据库，支持亿级时间线，具备高可靠、高性能，非常适合DevOps场景下的海量时间线数据的存储，是监控系统最佳的选择。

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