Vector

Vector

在本节中，我们将收集系统层面的数据，例如 CPU 和内存使用情况，并将它们发送到本地 GreptimeDB。

写入数据

配置

创建一个名为 vector.toml 的文件，并将以下内容复制到其中。

toml

1. [sources.in]
2. type = "host_metrics"
3. scrape_interval_secs = 5

5. [sinks.greptime]
6. inputs = ["in"]
7. type = "greptimedb"
8. endpoint = "greptimedb:4001"
9. dbname = "public"

该配置将 host_metrics 作为 Vector 源，并使用本地 GreptimeDB 作为接收端。endpoint 地址中的 greptimedb 是 Docker 网络中 GreptimeDB 的服务名。

启动服务

我们使用 Docker Compose 启动 GreptimeDB、Vector 和 Grafana。首先创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，将以下内容复制到其中：

yaml

1. services:
2. grafana:
3. image: grafana/grafana-oss:9.5.15
4. container_name: grafana
5. ports:
6. - 3000:3000

8. greptime:
9. image: greptime/greptimedb:latest
10. container_name: greptimedb
11. ports:
12. - 4000:4000
13. - 4001:4001
14. - 4002:4002
15. - 4003:4003
16. - 4004:4004
17. - 4242:4242
18. command: "standalone start --http-addr 0.0.0.0:4000 --rpc-addr 0.0.0.0:4001 --mysql-addr 0.0.0.0:4002 --postgres-addr 0.0.0.0:4003 --opentsdb-addr 0.0.0.0:4242"
19. volumes:
20. - ./greptimedb:/tmp/greptimedb

22. vector:
23. image: timberio/vector:0.33.0-debian
24. container_name: vector
25. ports:
26. - 8686:8686
27. volumes:
28. - ./vector.toml:/etc/vector/vector.toml:ro

30. networks: {}

然后执行以下命令：

shell