TDengine IDMP 运维指南（4. 使用 Docker 部署）

使用 Docker 部署

本指南介绍如何使用 Docker/Docker Compose 的方式，实现 TDengine IDMP 和 TDengine TSDB-Enterprise 服务的搭建。

前置条件

本文适用 Docker 20.10 以上版本
本文适用 Docker Compose v1.29.2 以上版本

部署 TDengine TSDB-Enterprise 和 TDengine IDMP 服务

1. 克隆部署仓库

bash 复制代码

git clone https://github.com/taosdata/tdengine-idmp-deployment.git

该仓库包含了 TDengine IDMP 与 TSDB 的 Docker Compose 配置文件。

2. 启动服务

bash 复制代码

cd tdengine-idmp-deployment/docker
docker compose up -d

执行上述命令会自动拉取所需镜像并以后台方式启动所有服务容器。

3. 访问服务

默认情况下，TDengine IDMP 服务监听主机的 6042 端口。可通过以下地址访问管理界面：

:::tip

如需修改端口，请编辑 docker-compose.yml 文件中的 ports 配置项。

:::

4. 停止服务

执行以下命令，会停止并移除所有通过 Compose 启动的容器，但不会删除数据卷。

bash 复制代码

docker compose down

如需清理数据，请添加 -v 参数：

bash 复制代码

docker compose down -v

部署 TDengine IDMP 服务

:::warning

TDengine IDMP 依赖 TDengine TSDB-Enterprise 3.3.7.0+

:::

如果您的环境中已存在满足要求的 TDengine TSDB-Enterprise 实例，您可以只启动 TDengine IDMP 容器，并将其连接至该 TDengine TSDB-Enterprise 实例。

1. 拉取 TDengine IDMP 镜像

bash 复制代码

docker pull tdengine/idmp-ee

2. 编辑 TDengine IDMP 配置文件

TDengine IDMP 的配置文件 application.yml 的示例如下：

yaml 复制代码

quarkus:
  http:
    port: 6042 # IDMP server port
  log:
    level: INFO # set the log level for IDMP
    file:
      rotation:
        max-file-size: 300M  # max file size for log rotation
        max-backup-index: "15" # max backup index for log rotation
tda:
  data-dir: /var/lib/taos/idmp  # data directory
  index-dir: /var/lib/taos/idmp/index # index directory
  log-dir: /var/log/taos # all IDMP logs including IDMP server and AI server will be stored in this directory
  ai-server:
    url: http://localhost:8777 # AI server URL
  server-url: http://localhost:6042 # public IDMP URL
  default-connection:
    enable: true
    auth-type: UserPassword # can be set to UserPassword or Token
    url: http://192.168.1.100:6041
    username: root
    password: taosdata
  default-tdengine-db-name: idmp # default database used for IDMP in each TDengine connection
  default-tdengine-db-create-sql: create database if not exists idmp
  default-tdengine-subscription-group: idmp # default subscription group name used for IDMP for each TDengine connection
  datasource:
    connection-batch-process-size: 10000 # batch size for processing TDengine SQLs.
    connection-timeout: 15 # timeout for TDengine connection in seconds
    pool:
      max-size: 32  # the max of client connections to tdengine connection
      min-size: 1 # the min of client connections to tdengine connection
      initial-size: 5 # the initiated size of client connections to tdengine connection
  jwt:
    ttl: 604800 # user token expired in 604800 seconds or 7 days
  permission-cache:
    expire-time: 3600 # permission cache expired for 3600 seconds
  analysis:
    event:
      urls: ws://192.168.1.100:6042 # The websocket URI for tdengine to access IDMP server.
      event-types: # The event types for IDMP to use
        - WINDOW_OPEN
        - WINDOW_CLOSE

在 tda.default-connection 下，配置 TDengine TSDB-Enterprise 的连接信息，其中：

auth-type: 认证方式，支持 UserPassword 和 Token 两种方式，默认为方式 UserPassword
url: 为 TDengine TSDB-Enterprise 中 taosAdapter 组件的 IP 地址和端口号，端口号默认为 6041
username 和 password: 为 TDengine TSDB-Enterprise 的用户名和密码，默认为 root 和 taosdata

在 tda.analysis 下，envent.urls 为 TDengine TSDB-Enterprise 访问 IDMP 服务的 WebSocket 地址。

2. 启动 TDengine IDMP 容器

bash 复制代码

docker run -d \
  -p 6042:6042 \
  -v ./application.yml:/usr/local/taos/idmp/config/application.yml \
  --name tdengine-idmp \
  tdengine/idmp-ee

说明：

-p 选项，用于将容器的端口映射到主机的端口，使得外部可以通过主机的端口访问容器内运行的服务。如需自定义端口，例如：将 TDengine IDMP 服务的端口 6042 映射至主机的 7042 端口，可按照以下方式，修改端口映射参数 -p 7042:6042。
-v 选项，用于挂载主机目录或卷到容器中，实现主机和容器之间的文件共享或持久化存储。在以上命令中，将主机当前目录下的 application.yml 文件挂载到容器内的 /usr/local/taos/idmp/config/application.yml 路径下。

3. 访问 TDengine IDMP 服务

默认情况下，服务监听主机的 6042 端口。可在浏览器访问：

http://localhost:6042
或在其他设备通过 http://ip:6042 访问

4. 停止并移除容器

bash 复制代码

docker stop tdengine-idmp
docker rm tdengine-idmp

停止后数据不会保留，如需持久化数据请挂载数据卷。

关于 TDengine

TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。

它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。