InfluxDB 시계열 간단 분석¶

소프트웨어 소개¶

InfluxDB는 Go 언어로 작성된 오픈소스 분산 시계열 및 메트릭 데이터베이스입니다.

업계 위치¶

InfluxDB는 꾸준히 1위 자리를 유지하고 있습니다. 최신 시계열 데이터베이스 순위에서 InfluxDB는 2위인 Kdb+를 세 배 차이로 따돌렸습니다.

기본 개념¶

• Database: 데이터베이스

• Measurement: 데이터 테이블, MySQL의 table과 유사합니다.

• Field: InfluxDB에서 실제 데이터를 기록하는 키-값 쌍입니다(InfluxDB에서 필수이며 인덱싱되지 않습니다).
• Field Set: Field 키-값 쌍의 집합입니다.
• Field Key: Field 키-값 쌍의 키입니다.
• Field Value: Field 키-값 쌍의 값입니다(실제 데이터).
• Tag: Field를 설명하는 키-값 쌍입니다(InfluxDB에서 선택 사항이며 인덱싱됩니다).
• Tag Set: Tag 키-값 쌍의 집합입니다.
• Tag Key: Tag 키-값 쌍의 키입니다.
• Tag Value: Tag 키-값 쌍의 값입니다.
• TimeStamp: 데이터 포인트와 연결된 날짜 및 시간입니다.

고급 개념¶

• Retention Policy: 데이터 저장 기간(기본값은 autogen, 영구 저장).

• Series: 시계열은 Retention Policy, Measurement, Tag Set의 세 부분으로 구성됩니다.

• Point: 하나의 Series 내에서 동일한 TimeStamp를 가진 Field Set입니다. 테이블의 한 행 데이터로 이해할 수 있습니다.

• Line Protocol: InfluxDB에 데이터 포인트를 쓰기 위한 텍스트 형식입니다.

# 위 테이블의 Point를 라인 프로토콜로 변환
disk,host=a,path=/ free=40836976,used=20836976 1639238400000000000

실습¶

1. 소프트웨어 설치¶

Influxdata의 yum 소스 추가

cat <<EOF | tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo
[influxdb]
name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever
baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable
enabled = 1
gpgcheck = 1
gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key
EOF

yum -y install telegraf influxdb

systemctl start influxdb
systemctl start telegraf

2. 데이터 조회¶

로컬 설치이므로 influx 명령어를 사용하여 데이터베이스에 직접 접속합니다(자세한 매개변수는 influx -h 참조).

influx

데이터 테이블 telegraf를 선택하고 select 명령어를 사용하여 데이터를 조회합니다(조회 언어는 InfluxQL).

use telegraf
select * from system limit 3

그림에서 3개의 Point를 확인할 수 있으며, 각 Point는 4개의 부분(measurement, timeStamp, tag set, field set)으로 구성됩니다.

Measurement

• name = system

TimeStamp

• time = 1637744500000000000 (나노초)

Tag Set

• host = df-solution-ecs-018

Field Set

• load = 0, load15 = 0, load5 = 0.01, n_cpus = 4, n_users = 5, uptime = 1106990, uptime_format = 12days,19:29

3. 시계열 확인¶

show series 명령어를 사용하여 시계열을 확인합니다.

show series from cpu

measurement가 cpu인 시계열이 5개(cpu-total, cpu0, cpu1, cpu2, cpu3, host는 모두 동일)임을 확인할 수 있습니다.

4. 시계열 테스트¶

4.1 inputs.tags (플러그인 태그) 추가¶

메인 설정 파일 /etc/telegraf/telegraf.conf에 inputs.cpu.tags를 추가합니다.

[[inputs.cpu]]
  percpu = true
  totalcpu = true
  collect_cpu_time = false
  report_active = false
[inputs.cpu.tags]
  cloud = 'aliyun'

systemctl restart telegraf

show series from cpu

4.2 measurement 삭제¶

drop 명령어를 사용하여 measurement를 삭제합니다.

drop measurement cpu

다시 show series 명령어를 사용하여 시계열을 확인합니다.

show series from cpu

measurement가 cpu인 시계열이 5개(cpu-total, cpu0, cpu1, cpu2, cpu3, host/cloud는 모두 동일)로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

4.3 global_tags (전역 태그) 추가¶

메인 설정 파일 /etc/telegraf/telegraf.conf에 global_tags를 추가합니다.

[global_tags]
  user = 'admin'

telegraf 재시작

systemctl restart telegraf

show series 명령어를 사용하여 시계열을 확인합니다.

show series from cpu

measurement가 cpu인 시계열이 다시 5 => 10개로 증가한 것을 확인할 수 있습니다.

show series 명령어를 사용하여 다른 measurement의 시계열을 확인합니다.

show series from mem

measurement가 mem인 시계열이 1 => 2개로 증가한 것을 확인할 수 있습니다.

간단한 분석¶

• retention policy는 변경되지 않음
• 플러그인 태그를 사용하면 해당 measurement의 시계열이 두 배가 됩니다.
• 전역 태그를 사용하면 해당 database의 시계열이 두 배가 됩니다.

• measurement도 변경되지 않는 경우, tag 조합이 많을수록 시계열이 더 많아집니다.

• measurement

• 한 번 삭제되면 해당 measurement 아래의 모든 시계열이 정리됩니다.

• tag

• 일반적으로 열거 가능해야 합니다(예: hostname, status).
• container id, source ip와 같이 난수이면 안 됩니다. 그렇지 않으면 과도한 시계열이 발생할 수 있습니다.