Vector ​

Vector 是高性能的可观测数据管道。 它原生支持 GreptimeDB 指标数据接收端。 通过 Vector，你可以从各种来源接收指标数据，包括 Prometheus、OpenTelemetry、StatsD 等。 GreptimeDB 可以作为 Vector 的 Sink 组件来接收指标数据。

集成 ​

使用 GreptimeDB 的 Vector 集成的最小配置如下：

# sample.toml

[sources.in]
type = "host_metrics"

[sinks.my_sink_id]
inputs = ["in"]
type = "greptimedb"
endpoint = "<host>:4001"
dbname = "<dbname>"
username = "<username>"
password = "<password>"

# sample.toml

[sources.in]
type = "host_metrics"

[sinks.my_sink_id]
inputs = ["in"]
type = "greptimedb"
endpoint = "<host>:4001"
dbname = "<dbname>"
username = "<username>"
password = "<password>"

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。

启动 Vector:

vector -c sample.toml

vector -c sample.toml

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

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；