InfluxDB v1.x

Adicionando a fonte de dados

Adicionando o conector InfluxDB v1.x

Requisitos

InfluxDB v1.x instalado e acessível pela rede (veja os nossos IPs)
Credenciais de acesso (usuário e senha) com permissões de leitura
Nome do banco de dados (database) a ser sincronizado

Instruções

Vá em Fontes de Dados e clique em "Adicionar Fonte"
Selecione InfluxDB v1.x na lista de conectores
Preencha os parâmetros de conexão:
- Host: Endereço do servidor InfluxDB (ex: influxdb.exemplo.com)
- Porta: Porta de conexão (padrão: 8086 sem SSL, 443 com SSL)
- Usar SSL: Selecione "On" se o servidor usa HTTPS, "Off" para HTTP
- Banco de dados: Nome do banco de dados no InfluxDB
- Usuário: Nome de usuário para autenticação
- Senha: Senha de autenticação
Clique em Testar Conexão para verificar se os parâmetros estão corretos
Após sucesso no teste, clique em Salvar

Tipos de integração disponíveis

O conector InfluxDB v1.x oferece diferentes estratégias de extração:

Measurement Data (Incremental): Extrai dados de uma medição (tabela) com base em um savepoint temporal, permitindo carregar apenas dados novos desde a última execução. Suporta janela de retrocesso (lookback) para capturar dados com atraso.
Measurement Data Rolling Window: Extrai os últimos N dias de dados em cada execução, útil para dashboards que precisam de uma janela móvel de dados recentes.

Agregação de dados

Você pode escolher diferentes níveis de granularidade temporal:

Raw (timestamp-level): Dados brutos, sem agregação
1 segundo, 1 minuto, 1 hora, 1 dia: Dados agregados por período, com cálculos de MEAN, MIN, MAX, SUM e COUNT para todos os campos numéricos

Pipelines

Diagrama de relacionamento

Clique para expandir

Dados de Medição (Incremental)

Tipo de replicacao: Incremental

Parametros:

Data inicial de leitura (Savepoint): A partir de qual data os dados serao lidos
Janela de Retrocesso (horas): Quantas horas retroceder do savepoint para capturar dados atrasados (0 = sem retrocesso)
Granularidade: Nivel de agregacao temporal
Medicao: Selecione a medicao (tabela) do InfluxDB

Campo	Tipo
time	timestamp	[pt] Timestamp agregado por hour
host	text	[en] Tag: host
region	text	[en] Tag: region
mean_cpu_usage	float	[en] MEAN of cpu_usage aggregated by time
min_cpu_usage	float	[en] MIN of cpu_usage aggregated by time
max_cpu_usage	float	[en] MAX of cpu_usage aggregated by time
sum_cpu_usage	float	[en] SUM of cpu_usage aggregated by time
count_cpu_usage	float	[en] COUNT of cpu_usage aggregated by time
mean_memory_usage	float	[en] MEAN of memory_usage aggregated by time
min_memory_usage	float	[en] MIN of memory_usage aggregated by time
max_memory_usage	float	[en] MAX of memory_usage aggregated by time
sum_memory_usage	float	[en] SUM of memory_usage aggregated by time
count_memory_usage	float	[en] COUNT of memory_usage aggregated by time
mean_disk_io	int	[en] MEAN of disk_io aggregated by time
min_disk_io	int	[en] MIN of disk_io aggregated by time
max_disk_io	int	[en] MAX of disk_io aggregated by time
sum_disk_io	int	[en] SUM of disk_io aggregated by time
count_disk_io	int	[en] COUNT of disk_io aggregated by time

Dados de Medição (Janela Móvel)

Tipo de replicacao: Incremental

Parametros:

Tamanho da Janela (dias): Quantos dias de dados extrair em cada execucao
Granularidade: Nivel de agregacao temporal
Medicao: Selecione a medicao (tabela) do InfluxDB

Campo	Tipo
time	timestamp	[pt] Timestamp agregado por hour
host	text	[en] Tag: host
region	text	[en] Tag: region
mean_cpu_usage	float	[en] MEAN of cpu_usage aggregated by time
min_cpu_usage	float	[en] MIN of cpu_usage aggregated by time
max_cpu_usage	float	[en] MAX of cpu_usage aggregated by time
sum_cpu_usage	float	[en] SUM of cpu_usage aggregated by time
count_cpu_usage	float	[en] COUNT of cpu_usage aggregated by time
mean_memory_usage	float	[en] MEAN of memory_usage aggregated by time
min_memory_usage	float	[en] MIN of memory_usage aggregated by time
max_memory_usage	float	[en] MAX of memory_usage aggregated by time
sum_memory_usage	float	[en] SUM of memory_usage aggregated by time
count_memory_usage	float	[en] COUNT of memory_usage aggregated by time
mean_disk_io	int	[en] MEAN of disk_io aggregated by time
min_disk_io	int	[en] MIN of disk_io aggregated by time
max_disk_io	int	[en] MAX of disk_io aggregated by time
sum_disk_io	int	[en] SUM of disk_io aggregated by time
count_disk_io	int	[en] COUNT of disk_io aggregated by time

Notas

Parte desta documentacao foi gerada automaticamente por IA e pode conter erros. Recomendamos verificar informacoes críticas

Perguntas frequentes

O que é o conector InfluxDB v1.x na Kondado?▼

É uma integração que permite extrair dados do InfluxDB v1.x e replicá-los para data warehouses, planilhas, bancos de dados ou ferramentas de BI. Veja todos os conectores disponíveis na plataforma.

Para quais destinos posso enviar os dados do InfluxDB v1.x?▼

Os dados podem ser replicados para destinos suportados pela Kondado, como BigQuery, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Redshift, S3, Supabase, Power BI, Looker Studio, Google Sheets e Excel. Confira a página de destinos para a lista completa.

Com que frequência os dados são atualizados?▼

Cada integração executa na frequência que você escolher ao agendá-la, e a Kondado realiza a extração automaticamente conforme o agendamento, sem intervenção manual.

A replicação é incremental ou completa?▼

Depende da entidade e das capacidades expostas pela API do conector. Quando possível, a Kondado utiliza replicação incremental para reduzir o consumo de registros; caso contrário, faz replicação completa.

Preciso saber programar para usar o conector?▼

Não. A configuração é feita por uma interface visual na plataforma Kondado: você seleciona o conector, autentica, escolhe as entidades e o destino, e agenda a integração.

Escrito por

Thassyo Pereira·Publicado em 2025-11-12·Atualizado em 2026-04-26