TDengine + Telegraf + Grafana（TDengine初体验~）

最近GitHub上开源了一个专为IoT设计的大数据平台，相当火热（下图），我们先来跑一下官方给的demo，有个感性的认识。

（注：以下所有截图均来自我的微信公众号“生锈的TRUENO”，欢迎各位关注！）

    我们要跑的这个demo，是一个实时监测系统，主要分为三个步骤：1.数据采集，2.数据持久化，3.数据可视化。流程图如下：

我们可以看到，TDengine处于数据持久化阶段，充当了一个数据库的作用。下面，我们开始跑这个demo

    1、首先，我们先在Ubuntu上来安装TDengine：

    点击官方给的链接，进行下载：
https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package

下载完毕后，安装。  

安装成功后，把TDengine设置为开启自启动服务：

systemctl start taosd

​

 设置成功后，在terminal中输入：taos，检测该服务是否已经启动（下图表示服务启动成功）。

    2、数据采集用的是“Telegraf”

这是一个开源的数据采集代理，在这个demo中，我们用它来收集CPU的不同指标信息。下面，我们来在Ubuntu上安装一下：

在terminal中输入：

wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf_1.11.3-1_amd64.deb
sudo dpkg -i telegraf_1.11.3-1_amd64.deb

安装成功后， 需要对telegraf进行配置，使其可以读取CPU的指标信息：

打开/etc/telegraf/telegraf.conf，并把其中的“[[outputs.http]]”，修改为下面的样子：

[[outputs.http]]
  url = "http://localhost:6020/telegraf/udb"
  method = "POST"
  username = "root"
  password = "taosdata"
  data_format = "json"
  json_timestamp_units = "1ms" 

这样修改的目的是让telegraf连接taosd的接口，可以向其中传递数据，然后，我们需要修改[agent]部分：

[agent]
  hostname = "myhost"
  metric_batch_size = 30
  interval = "10s"
  debug = true
  omit_hostname = false 

现在，我们把telegraf设置为开启自启动服务：

sudo systemctl start telegraf

现在，telegraf理论上就会向TDengine传递数据了，我们通过SQL语句验证一下：

show databases;
use udb;
show stables;
show tables;

结果如下图，说明已经成功地创建了udb这个数据库，以及其中的表单；

到目前为止，数据收集和数据持久化均已完成，下面来实现数据的可视化：

    3、数据可视化：

    这部分用到了“Grafana”这个数据可视化工具，我们先来安装它：

在terminal中输入：

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_6.2.5_amd64.deb 
sudo dpkg -i grafana_6.2.5_amd64.deb

然后，把TDengine中Grafana的插件

tdengine-1.6.0.0/code/examples/grafana拷贝到/var/lib/grafana/plugins 这个路径下，然后启动这个服务：

sudo systemctl start grafana

现在，我们在浏览器中打开“localhost:3000”，用用户名admin和密码admin登录，然后在configuration中选择TDengine：

然后进行如下配置：

创建dashboard，点击“Add Query”，添加三个SQL查询，分别查询CPU处于空闲的时间比例（idle）、CPU运行用户进程的时间比例（user）以及CPU运行内核进程的时间比例（system），并将过去30分钟（时间可以人为设置）的数据情况以折线图的形式进行展示，如下图：

 

    目前为止，TDengine给我最直观的感受，就是一个用来存储时序数据的数据库，并且可以实现，在一个时间轴上显示多个时间线的数据，并且支持数据的订阅，一旦有新的订阅数据产生，就会通知应用（在这个demo中的体现，就是：被SQL查询的数据，如果出现新的，折线图就会随着时间先前推移），此外，历史数据和当前的实时数据可以一起显示，更方便分析数据的趋势。

    目前仅仅是跑了一个demo，至于官方说的：比其他数据库快10倍的插入与查询速度、1/5的计算资源、与其他工具的集成以及使用不同语言进行接口调用等功能，还有待考察。