Vector

Vector 是一种高性能的可以帮助工程师控制可观测性数据的通道工具。我们的 Vector 集成页面在这里。

集成

GreptimeDB 可以作为 Vector Sink 组件用于接收 metrics，请使用以下配置集成 Vector：

toml

  1. [sinks.my_sink_id]
  2. inputs = ["my-source-or-transform-id"]
  3. type = "greptimedb"
  4. endpoint = "<host>:4001"
  5. dbname = "<dbname>"
  6. username = "<username>"
  7. password = "Your database password of GreptimeDB"

请前往 Vector GreptimeDB Configuration 查看更多配置项。

GreptimeDB 使用 gRPC 与 Vector 进行通信，因此 Vector sink 的默认端口是 4001。 如果你在使用 自定义配置 启动 GreptimeDB 时更改了默认的 gRPC 端口，请使用你自己的端口。

数据模型

我们使用这样的规则将 Vector 指标存入 GreptimeDB：

  • 使用 <metric namespace>_<metric name> 作为 GreptimeDB 的表名，例如 host_cpu_seconds_total；
  • 将指标中的时间戳作为 GreptimeDB 的时间索引，默认列名 ts；
  • 指标所关联的 tag 列将被作为 GreptimeDB 的 tag 字段；
  • Vector 的指标，和其他指标类似，有多种子类型：
    • Counter 和 Gauge 类型的指标，数值直接被存入 val 列；
    • Set 类型，我们将集合的数据个数存入 val 列；
    • Distribution 类型，各个百分位数值点分别存入 pxx 列，其中 xx 是 quantile 数值，此外我们还会记录 min/max/avg/sum/count 列；
    • AggregatedHistoragm 类型，每个 bucket 的数值将被存入 bxx 列，其中 xx 是 bucket 数值的上限，此外我们还会记录 sum/count 列；
    • AggregatedSummary 类型，各个百分位数值点分别存入 pxx 列，其中 xx 是 quantile 数值，此外我们还会记录 sum/count 列；
    • Sketch 类型，各个百分位数值点分别存入 pxx 列，其中 xx 是 quantile 数值，此外我们还会记录 min/max/avg/sum 列；