Grafana学习笔记
介绍 Grafana
1.1 什么是 Grafana?
Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台,专门设计用于从各种数据源中收集和展示数据。它最初作为一个图表生成工具,用于显示时间序列数据,但已经发展成一个功能强大且灵活的仪表板工具,适用于多种数据类型和场景。
Grafana 的核心功能是通过可视化图表和仪表板,将原始数据转换为易于理解的图形和报告。它支持丰富的插件生态系统,使得用户可以通过各种插件扩展其功能,如不同的图表类型、数据源支持和报警系统。
主要特性包括:
- 多数据源支持:Grafana 能够与多种数据源集成,包括 Prometheus、Graphite、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL、PostgreSQL 等。用户可以从多个数据源获取数据,并在一个仪表板上统一显示。
- 可视化:支持丰富的图表类型(如折线图、柱状图、饼图等)和自定义样式,用户可以创建个性化的仪表板来展示他们的数据。
- 告警系统:Grafana 提供告警功能,允许用户设置条件,当数据达到特定阈值时自动触发警报。
- 灵活的查询语言:Grafana 提供了强大的查询编辑器,可以轻松构建和修改查询,适配不同的数据源语法。
- 用户管理和权限控制:支持多用户环境,可以为不同的用户分配不同的访问权限。
Grafana 在性能监控、运营分析、业务数据展示等场景中被广泛应用,因其开源和灵活性而受到开发者和运维人员的喜爱。
1.2 Grafana 的应用场景
Grafana 的应用场景非常广泛,几乎涵盖了所有需要数据监控、分析和展示的领域。以下是几个典型的应用场景:
-
系统监控与运维:
- 服务器监控:使用 Grafana 配合 Prometheus 或其他时间序列数据库,实时监控服务器的 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘 I/O、网络流量等关键指标。通过可视化仪表板,可以快速识别系统的瓶颈或异常,帮助及时响应和处理问题。
- 容器和微服务监控:在 Kubernetes 或 Docker 环境中,Grafana 可以结合 Prometheus、Loki 等工具,监控容器的状态、服务的运行情况、应用日志等,帮助运维人员掌握集群的健康状态。
-
业务数据分析:
- 实时业务指标监控:企业可以使用 Grafana 监控关键的业务指标,例如网站的访问量、用户的活跃度、订单的数量等。通过直观的图表展示,企业管理者能够实时掌握业务运行情况,做出及时的决策。
- 用户行为分析:结合 Elasticsearch 等数据源,Grafana 可以对用户的行为数据进行分析,例如用户在应用中的操作路径、停留时间、点击率等,从而为产品优化提供数据支持。
-
开发与测试:
- 应用性能监控:开发人员可以使用 Grafana 监控应用的性能指标,例如响应时间、错误率、吞吐量等,帮助发现和解决性能问题。
- 测试数据分析:在进行性能测试或 A/B 测试时,Grafana 可以用来展示测试结果,帮助分析不同版本或配置的影响。
-
工业与物联网监控:
- 工业设备监控:在工业环境中,Grafana 可以用来监控设备的运行状态、生产数据、环境参数等,帮助企业提升生产效率和设备维护能力。
- 物联网数据展示:在 IoT(物联网)项目中,Grafana 可以整合来自传感器的数据,展示温度、湿度、压力等环境数据,提供对物联网网络和设备的实时监控。
-
日志分析与故障排查:
- 集中式日志管理:Grafana 可以与 Loki、Elasticsearch 等工具集成,收集并展示系统和应用的日志数据。通过日志可视化,运维人员可以更快速地发现问题根源,进行故障排查。
通过这些应用场景可以看出,Grafana 是一个多功能的平台,适用于各个领域的数据可视化和监控需求。无论是 IT 运维、业务分析、开发测试,还是工业物联网,Grafana 都能提供强大的数据支持和直观的可视化展示。
安装与配置
2.1 Grafana 的安装方式(Docker、Linux、Windows)
Grafana 可以安装在多种操作系统和环境中,以下是几种常见的安装方式:
2.1.1 Docker 安装
Docker 是一种流行的容器化技术,使用 Docker 安装 Grafana 非常简单,适合在多平台上快速部署。
-
确保系统安装了 Docker:
- 你可以通过以下命令检查是否已经安装了 Docker:
docker --version
- 你可以通过以下命令检查是否已经安装了 Docker:
-
拉取 Grafana 官方镜像:
- 使用 Docker 命令从官方仓库拉取最新的 Grafana 镜像:
docker pull grafana/grafana
- 使用 Docker 命令从官方仓库拉取最新的 Grafana 镜像:
-
启动 Grafana 容器:
- 使用以下命令启动 Grafana 容器,默认端口为 3000:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana
- 访问
http://localhost:3000
即可进入 Grafana 的 Web 界面。
- 使用以下命令启动 Grafana 容器,默认端口为 3000:
2.1.2 Linux 安装
Grafana 可以直接安装在 Linux 服务器上,支持多种 Linux 发行版,如 Ubuntu、Debian、CentOS 等。
-
安装依赖:
- 更新系统并安装必要的依赖包:
sudo apt-get update sudo apt-get install -y software-properties-common
- 更新系统并安装必要的依赖包:
-
添加 Grafana 仓库:
- 添加 Grafana 的官方 APT 仓库并更新:
sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add - sudo apt-get update
- 添加 Grafana 的官方 APT 仓库并更新:
-
安装 Grafana:
- 运行以下命令安装 Grafana:
sudo apt-get install grafana
- 运行以下命令安装 Grafana:
-
启动并设置开机自启动:
- 启动 Grafana 并设置为开机自启动:
sudo systemctl start grafana-server sudo systemctl enable grafana-server
- 启动 Grafana 并设置为开机自启动:
2.1.3 Windows 安装
在 Windows 上安装 Grafana 也非常简单,适合本地开发和测试使用。
-
下载安装包:
- 前往 Grafana 官方网站 下载适用于 Windows 的安装包。
-
安装 Grafana:
- 运行下载的
.msi
安装包,按照安装向导进行操作。
- 运行下载的
-
启动 Grafana:
- 安装完成后,Grafana 将自动启动,默认端口为 3000。你可以在 Windows 的服务管理器中管理 Grafana 服务。
-
访问 Grafana:
- 通过浏览器访问
http://localhost:3000
,进入 Grafana 的 Web 界面。
- 通过浏览器访问
2.2 初始配置和界面介绍
2.2.1 初始登录
- 在成功安装并启动 Grafana 后,使用浏览器访问
http://localhost:3000
。 - 默认的用户名和密码都是
admin
。首次登录时,系统会提示你更改默认密码,以提高安全性。
2.2.2 Grafana 界面概览
- 仪表板(Dashboards):这是 Grafana 的核心,显示用户创建的各种图表和面板。
- 探索(Explore):用于交互式地探索和查询数据,适合调试和分析。
- 告警(Alerting):管理 Grafana 的告警规则和通知渠道。
- 数据源(Data Sources):配置和管理不同的数据源,Grafana 通过数据源获取数据。
- 插件(Plugins):扩展 Grafana 功能的插件,可以安装图表、数据源和应用插件。
- 配置(Configuration):包括组织、用户、API 密钥等设置。
2.3 Grafana 的用户管理和权限控制
Grafana 支持多用户管理,并提供精细的权限控制,可以为不同的用户或团队分配不同的访问权限。
2.3.1 用户管理
- 创建用户:作为管理员,可以在设置菜单中创建新用户,为他们分配用户名、邮箱和角色。
- 角色分配:Grafana 支持以下几种角色:
- Viewer:只读访问权限,可以查看仪表板和数据源。
- Editor:可读写权限,可以编辑和创建仪表板,但无法管理用户和配置。
- Admin:完全控制权限,可以管理用户、仪表板和配置。
- Grafana Admin:具有最高权限,可以管理整个 Grafana 实例,包括所有组织和用户。
2.3.2 组织管理
- Grafana 允许将用户分组为不同的组织。每个组织可以有独立的数据源、仪表板和权限设置。
- 用户可以属于多个组织,每个组织中有不同的角色。
2.3.3 访问控制
- 数据源权限:可以对数据源设置访问权限,控制哪些用户或团队可以访问或编辑特定的数据源。
- 仪表板权限:同样可以对仪表板设置权限,限制哪些用户可以查看或编辑仪表板内容。
2.4 配置默认的数据源
在 Grafana 中,数据源是获取数据的基础。配置数据源是创建可视化仪表板的第一步。
2.4.1 添加数据源
-
进入数据源管理:
- 在 Grafana 界面左侧的设置菜单中,选择“Data Sources”进入数据源管理界面。
-
选择数据源类型:
- 点击“Add data source”,在列表中选择你需要配置的数据源类型,例如 Prometheus、MySQL、Elasticsearch 等。
-
配置数据源:
- 根据所选数据源的类型,填写必要的连接信息,如 URL、数据库名称、用户名、密码等。
- 对于时间序列数据源(如 Prometheus),需要指定 Prometheus 的 API 地址;对于关系型数据库(如 MySQL),则需要提供数据库的连接信息。
-
测试数据源连接:
- 配置完成后,点击“Save & Test”按钮,Grafana 会尝试连接数据源并验证配置是否正确。
- 如果连接成功,你将看到“Data source is working”的提示。
2.4.2 配置默认数据源
- 在多个数据源中,可以选择一个作为默认数据源。在仪表板中创建新面板时,默认会使用这个数据源。
- 在数据源配置页面,勾选“Default”选项,即可将该数据源设置为默认。
通过以上步骤,Grafana 将能够与配置好的数据源进行交互,从而实现数据的采集、监控和可视化展示。
数据源集成
3.1 Grafana 支持的主要数据源
Grafana 是一个高度灵活的可视化工具,它支持多种类型的数据源,可以与几乎所有主流的数据库和监控系统集成。以下是一些主要的支持数据源:
3.1.1 Prometheus
- 简介:Prometheus 是一个开源的时间序列数据库,专门用于监控和告警。它通过拉取方式从目标端点采集时间序列数据,并存储在本地。
- 应用场景:适用于监控系统指标,如服务器性能监控、容器监控等。
3.1.2 MySQL
- 简介:MySQL 是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统(RDBMS)。它支持结构化数据的存储和查询,适合应用在各种业务系统中。
- 应用场景:适用于业务数据分析、财务报表、用户行为分析等。
3.1.3 InfluxDB
- 简介:InfluxDB 是一种用于存储时间序列数据的开源数据库,特别适合处理高写入率的应用场景,如 IoT 数据、传感器数据等。
- 应用场景:适用于物联网监控、实时数据分析、事件跟踪等。
3.1.4 Elasticsearch
- 简介:Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎,能够快速存储、搜索和分析大量数据。它特别擅长处理日志数据和文本数据。
- 应用场景:适用于日志分析、全文搜索、数据分析等。
3.1.5 Graphite
- 简介:Graphite 是一个用于存储和绘制时间序列数据的工具,通常与 Collectd 等数据收集器一起使用。
- 应用场景:适用于服务器监控、应用性能监控等。
3.1.6 OpenTSDB
- 简介:OpenTSDB 是一个分布式的时间序列数据库,能够存储大量的时间序列数据,并进行实时查询。
- 应用场景:适用于大规模系统的监控,如大数据平台、分布式系统监控等。
这些数据源都可以在 Grafana 中配置并使用,用户可以根据自己的需求选择合适的数据源来进行数据的可视化展示。
3.2 如何添加和配置数据源
配置数据源是使用 Grafana 的重要步骤,以下是添加和配置数据源的通用流程:
3.2.1 进入数据源配置页面
- 登录到 Grafana 后,在左侧菜单中点击“Configuration”图标,然后选择“Data Sources”。
- 点击页面右上角的“Add data source”按钮,开始添加新的数据源。
3.2.2 选择数据源类型
- 在弹出的数据源列表中,选择你需要配置的数据源类型。例如,选择“Prometheus”来配置 Prometheus 数据源。
3.2.3 配置数据源连接
- 根据所选数据源的类型,填写必要的连接信息。常见的配置项包括:
- URL:数据源的访问地址。例如,Prometheus 的 API 地址通常为
http://localhost:9090
。 - 数据库名称:对于关系型数据库,需要指定数据库的名称。
- 认证信息:如果数据源需要身份验证,则需要输入用户名和密码。
- 其他高级配置:一些数据源还支持 TLS/SSL 配置、请求头设置等高级选项。
- URL:数据源的访问地址。例如,Prometheus 的 API 地址通常为
3.2.4 测试连接
- 配置完成后,点击“Save & Test”按钮。Grafana 会尝试连接数据源,并验证配置是否正确。
- 如果连接成功,你会看到类似“Data source is working”的提示。
3.2.5 配置查询选项
- 对于某些数据源,Grafana 允许配置一些默认查询选项,例如时间区间、最大查询结果数等。根据需要进行设置后保存即可。
通过这些步骤,你就可以成功添加和配置数据源,使 Grafana 能够从这些数据源中获取数据用于可视化。
3.3 数据源的查询语言简介
不同的数据源有各自的查询语言,Grafana 提供了灵活的查询编辑器,支持这些查询语言的使用。以下是一些常见的查询语言简介:
3.3.1 PromQL
- 简介:PromQL 是 Prometheus 的查询语言,用于从时间序列数据库中检索数据。它设计用于处理时间序列数据,支持强大的聚合、过滤和操作功能。
- 基本语法:
- 单值查询:查询某个时间点的指标值,例如
up
会返回所有目标的“存活”状态。 - 范围查询:查询一段时间内的指标变化,例如
rate(http_requests_total[5m])
计算过去 5 分钟内请求的平均速率。 - 聚合操作:使用
sum
,avg
,min
,max
等函数对查询结果进行聚合,例如sum(rate(http_requests_total[5m]))
计算所有请求的总速率。
- 单值查询:查询某个时间点的指标值,例如
3.3.2 SQL
- 简介:SQL 是关系型数据库的标准查询语言,用于在 MySQL、PostgreSQL 等数据库中执行查询、插入、更新和删除操作。Grafana 支持通过 SQL 查询关系型数据库的数据,并进行可视化。
- 基本语法:
- SELECT:从数据库中选择数据,例如
SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01'
查询所有 2023 年后的订单。 - GROUP BY:按特定字段分组并聚合数据,例如
SELECT COUNT(*) FROM orders GROUP BY customer_id
统计每个客户的订单数量。 - JOIN:连接多张表的数据,例如
SELECT customers.name, orders.amount FROM customers JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id
查询每个客户的订单金额。
- SELECT:从数据库中选择数据,例如
3.3.3 InfluxQL
- 简介:InfluxQL 是 InfluxDB 的查询语言,与 SQL 类似,但专为时间序列数据设计。它支持对时间数据的聚合、分组和过滤。
- 基本语法:
- SELECT:选择时间序列数据,例如
SELECT mean(temperature) FROM weather WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(10m)
查询过去一小时内每 10 分钟的平均温度。 - GROUP BY time:按时间间隔分组,例如
SELECT count(value) FROM cpu_load GROUP BY time(1m)
每分钟统计一次 CPU 负载。
- SELECT:选择时间序列数据,例如
3.3.4 Elasticsearch Query DSL
- 简介:Elasticsearch Query DSL 是一种 JSON 风格的查询语言,用于在 Elasticsearch 中执行复杂的搜索和聚合操作。它非常灵活,可以实现多种查询组合。
- 基本语法:
- Match Query:搜索文本匹配,例如
{"query": {"match": {"message": "error"}}}
查找所有包含“error”文本的日志。 - Range Query:范围查询,例如
{"query": {"range": {"timestamp": {"gte": "now-1h"}}}}
查询过去一小时内的日志。 - Aggregation:聚合操作,例如
{"aggs": {"avg_load": {"avg": {"field": "cpu_load"}}}}
计算 CPU 负载的平均值。
- Match Query:搜索文本匹配,例如
每种查询语言都有其独特的功能和语法,Grafana 提供了灵活的查询编辑器,使用户可以方便地构建和运行这些查询,从而获取需要的数据进行可视化展示。
创建与管理仪表板
4.1 创建一个简单的仪表盘
在 Grafana 中,仪表盘(Dashboard)是可视化数据的核心。以下是创建一个简单仪表盘的步骤:
4.1.1 新建仪表盘
-
进入 Grafana 仪表盘页面:
- 登录 Grafana 后,点击左侧菜单中的“Dashboard”图标,然后选择“New Dashboard”以创建一个新的仪表盘。
-
添加面板(Panel):
- 在新建仪表盘页面,点击“Add new panel”按钮,开始创建你的第一个数据面板。
-
选择数据源和查询数据:
- 在面板编辑器中,选择你已经配置好的数据源。在查询编辑区,输入或选择查询语言以获取你想要展示的数据。例如,如果你使用的是 Prometheus,可以输入类似
up
的查询,来显示所有被监控的目标状态。
- 在面板编辑器中,选择你已经配置好的数据源。在查询编辑区,输入或选择查询语言以获取你想要展示的数据。例如,如果你使用的是 Prometheus,可以输入类似
-
配置图表类型和样式:
- 选择适合的图表类型,并调整图表的样式和显示选项。完成后,点击“Apply”按钮保存面板。
-
保存仪表盘:
- 在页面右上角点击“Save”按钮,输入仪表盘的名称,并保存它。你的简单仪表盘就创建完成了。
4.2 使用面板(Panel)展示数据
面板(Panel)是 Grafana 中的基本可视化单元,用于展示数据。每个面板可以配置不同的数据源、查询和图表类型。
4.2.1 添加新面板
-
进入编辑模式:
- 打开你已经创建的仪表盘,点击右上角的“Add panel”按钮,选择“Add new panel”来添加新的面板。
-
选择数据源和配置查询:
- 在“Data Source”下拉菜单中选择一个数据源。
- 输入查询语句以获取数据。例如,如果你使用 MySQL 数据源,可以输入类似
SELECT COUNT(*) FROM orders
的 SQL 查询。
-
选择图表类型:
- 在面板编辑器中,选择适合的数据展示图表类型(如时间序列图、柱状图、表格等)。
-
自定义图表样式:
- 配置图表的显示选项,包括标题、单位、颜色、轴等。你可以实时预览图表效果。
-
应用并保存面板:
- 完成配置后,点击“Apply”保存面板。你可以随时返回编辑模式,调整面板设置。
4.3 图表类型介绍
Grafana 支持多种图表类型,每种图表适合不同的数据展示需求。以下是几种常见的图表类型及其应用场景:
4.3.1 时间序列图(Time Series)
- 简介:时间序列图是 Grafana 最常用的图表类型之一,用于显示时间序列数据的变化趋势。
- 应用场景:适合监控系统指标(如 CPU 使用率、网络流量等)、日志数据、传感器数据等。
4.3.2 柱状图(Bar Gauge)
- 简介:柱状图通过垂直或水平的柱子来显示数据的大小,适合比较不同类别的数据。
- 应用场景:适合展示分组数据、总计数据或多维数据的比较。
4.3.3 热力图(Heatmap)
- 简介:热力图通过颜色深浅来表示数据的密度或频率,用于展示大规模数据的分布情况。
- 应用场景:适合分析频率数据、访问模式、事件发生的时间分布等。
4.3.4 单值图(SingleStat)
- 简介:单值图显示一个关键指标的当前值,通常配合颜色编码,用于展示某个重要的实时指标。
- 应用场景:适合展示 KPI、当前系统状态、告警状态等。
4.3.5 表格(Table)
- 简介:表格用于展示结构化的数据,可以显示多个列的数据,并支持排序和过滤。
- 应用场景:适合展示数据库查询结果、日志记录、设备列表等。
4.4 使用变量动态化仪表盘
使用变量可以让仪表盘更加动态和灵活,用户可以通过选择不同的变量值来切换数据视图。
4.4.1 创建变量
-
进入变量管理页面:
- 打开仪表盘编辑模式,点击顶部的“Settings”按钮,然后选择“Variables”选项。
-
添加新变量:
- 点击“Add variable”按钮,开始创建一个新的变量。
-
设置变量类型和查询:
- 选择变量类型,例如“Query”类型的变量可以基于查询结果动态生成选项。
- 配置查询语句,根据数据源的不同,查询语句的格式也不同。例如,使用 Prometheus 数据源时,可以使用查询
label_values(job)
来获取所有不同的job
标签值。
-
配置变量的显示选项:
- 设置变量的显示名称和默认值,确定变量如何在仪表盘上展示。
-
保存变量:
- 配置完成后,点击“Save”保存变量。
4.4.2 在面板中使用变量
-
引用变量:
- 在面板的查询语句中,可以通过
$变量名
来引用你创建的变量。例如,job="$job"
可以使用变量job
的值来动态生成查询。
- 在面板的查询语句中,可以通过
-
动态化面板:
- 通过选择不同的变量值,面板会自动刷新并显示相应的数据。这样,一个面板可以根据不同的变量值显示不同的数据视图,而不需要为每种情况单独创建面板。
-
组合多个变量:
- 你可以创建多个变量,并在查询中组合使用,例如
job="$job" AND instance="$instance"
。用户可以通过选择不同的job
和instance
来查看具体的数据细节。
- 你可以创建多个变量,并在查询中组合使用,例如
4.4.3 自定义变量控制
- 变量的下拉菜单:用户可以在仪表盘顶部看到一个下拉菜单,选择不同的变量值。
- 交互式更新:选择变量值后,所有引用该变量的面板会自动更新,展示相应的数据。
通过使用变量,Grafana 仪表盘可以更加灵活和动态,适用于复杂的数据展示需求,使用户能够轻松切换不同的数据视图和分析维度。
高级功能
5.1 图表的自定义和美化
Grafana 提供了丰富的自定义选项,使得图表更加美观且易于解读。以下是一些关键的自定义和美化功能:
5.1.1 颜色自定义
- 调色板选择:Grafana 支持为图表中的不同数据集选择不同的颜色。你可以通过“Color”选项为每个数据系列指定特定的颜色,也可以使用预设的调色板来统一颜色风格。
- 动态着色:根据数值动态改变颜色,适用于显示不同状态或警告级别的情况。例如,在单值图中,绿色表示正常,红色表示警告。
5.1.2 图例(Legend)配置
- 图例位置:你可以在图表下方、右侧或隐藏图例。通过“Legend”选项配置图例的位置和显示内容。
- 显示选项:可以选择显示的内容,如平均值、最小值、最大值、当前值等。还可以自定义图例文本,使其更具描述性。
5.1.3 标记线(Thresholds)
- 添加阈值线:阈值线可以用于在图表中标注重要的数值边界。例如,CPU 使用率超过 80% 时可以显示一条红色的警告线。
- 多阈值支持:Grafana 允许为图表添加多个阈值,每个阈值可以设置不同的颜色和标签,以区分不同的警告级别。
5.1.4 轴和刻度自定义
- 轴设置:你可以为图表的 Y 轴和 X 轴选择不同的单位、刻度范围、标签格式等。例如,为 Y 轴设置百分比格式,使数据更加直观。
- 多轴支持:可以为不同的数据系列使用不同的 Y 轴,使得同一图表中显示的多种数据类型更易于解读。
5.2 使用表达式和计算字段创建复杂图表
Grafana 支持通过表达式和计算字段创建复杂的图表,这使得你能够从现有数据中计算出新的指标,并将其可视化。
5.2.1 简单计算
- 基本运算:可以在查询结果上直接进行基本运算,例如
A - B
来计算两个时间序列的差值。 - 聚合操作:可以使用
sum()
,avg()
,min()
,max()
等函数对数据进行聚合。
5.2.2 复杂表达式
- 多查询组合:可以通过在查询编辑器中引用多个查询结果来构建复杂表达式。例如,
$A + $B
可以将两个查询的结果相加。 - 转换与过滤:Grafana 提供了丰富的转换和过滤选项,可以在查询后对数据进行处理。例如,可以使用
moving_average
来平滑时间序列数据,或使用fill()
函数填补数据中的缺失值。
5.2.3 计算字段
- 派生计算:在表格面板中,你可以添加计算字段,通过计算现有列的值来生成新的列。例如,计算某个时间段内的变化率,或者根据其他列的值生成新列。
5.3 面板联动和模板化仪表盘
Grafana 支持将多个面板联动和模板化,以增强仪表盘的交互性和复用性。
5.3.1 面板联动
- 交叉过滤:你可以在仪表盘上启用面板联动,允许用户通过点击一个面板中的某个数据点,动态过滤其他面板的数据。例如,点击某个服务器名称,仪表盘上其他面板将只显示该服务器的数据。
- 时间范围同步:通过配置,多个面板可以共享同一个时间范围。当你在仪表盘上调整时间范围时,所有相关的面板都会同步更新。
5.3.2 模板化仪表盘
- 使用变量动态化:通过定义变量,你可以创建一个模板化的仪表盘,允许用户选择不同的变量值来查看不同的数据集。例如,用户可以选择不同的服务器或地区,动态更新整个仪表盘的数据展示。
- 仪表盘重复(Repeat)功能:可以为某些面板启用重复功能,使得面板基于变量自动重复生成。例如,基于每个服务器实例动态生成一个单独的面板。
5.4 使用 Annotations 标注关键事件
Annotations(注释)功能允许你在图表中标记关键事件或注释,以更好地理解数据中的变化。
5.4.1 添加手动注释
- 手动添加:在查看图表时,你可以通过右键点击图表的某个时间点来添加注释。注释可以包含标题、详细描述等内容。
- 注释的显示:所有的注释都会显示在图表上方,帮助用户识别出数据中关键事件发生的时间点。
5.4.2 动态注释
- 基于数据源的注释:可以从数据源中提取特定条件下的数据作为动态注释。例如,从日志中提取错误信息,在图表上自动标记出这些事件发生的时间。
- 条件注释:可以设置条件,当满足某些条件时,自动在图表上添加注释。例如,当某个指标超过阈值时,在图表上显示对应的注释。
5.4.3 注释的管理和过滤
- 注释管理:在图表的设置中,可以管理已经添加的注释,包括编辑、删除和过滤注释。
- 注释过滤:在复杂的仪表盘中,可能会有大量注释,你可以通过时间范围、关键字等条件过滤注释,帮助聚焦于最重要的事件。
通过以上高级图表和面板设置,你可以在 Grafana 中创建更加复杂和精细的可视化内容,使数据展示更具互动性和信息性,帮助用户更好地理解和分析数据。
告警管理
6.1 Grafana 告警的基本概念
Grafana 告警系统用于在数据达到特定条件时,自动触发通知,从而提醒用户可能存在的问题或异常。告警机制可以帮助用户在系统出现异常时及时采取措施。Grafana 的告警主要依赖于阈值检测,并且可以集成到多个数据源中(例如 Prometheus)。
6.1.1 告警的基本元素
- 告警规则(Alert Rule):定义触发告警的条件,包括目标数据和评估条件。例如,当 CPU 使用率超过 80% 时触发告警。
- 告警状态(Alert State):告警有几种状态:
OK
(正常)、Alerting
(告警中)、No Data
(无数据)、Paused
(已暂停)。Grafana 根据告警条件的评估结果,自动更新告警状态。 - 告警评估周期(Evaluation Interval):告警系统会定期评估数据,检查是否满足触发条件。评估周期可以配置,通常为每分钟一次。
- 告警通知(Notification):当告警被触发时,可以通过各种渠道(如 Email、Slack、Webhook)发送通知。
6.2 配置简单的告警规则
配置简单的告警规则可以帮助你在关键指标超出预期范围时得到通知。以下是配置步骤:
6.2.1 创建告警规则
-
选择目标面板:
- 打开你希望添加告警的仪表盘,选择一个图表(通常是时间序列图)并进入编辑模式。
-
切换到告警选项卡:
- 在面板编辑器中,切换到“Alert”选项卡,点击“Create Alert Rule”开始创建告警规则。
-
定义告警条件:
- 条件设置:配置触发告警的条件。例如,选择“Is above”,然后设置阈值为 80,这意味着当图表中的值超过 80 时,触发告警。
- 评估时间窗口:定义告警规则的评估时间段。例如,设置为
5m
表示在过去 5 分钟内,如果条件持续满足,将触发告警。 - 评估周期:定义告警的评估频率,例如每 1 分钟评估一次。
-
设置告警信息:
- 告警名称:为告警规则命名,以便于识别。
- 消息模板:可以为通知配置自定义消息,包含有用的信息,例如当前值、阈值等。
-
保存告警规则:
- 完成配置后,点击“Save”按钮保存告警规则。此时,Grafana 将开始监控该规则,并在条件满足时触发告警。
6.3 使用通知渠道(Email、Slack、Webhook 等)
告警触发后,Grafana 支持通过多种渠道发送通知,以便用户能够及时接收到告警信息。以下是一些常见的通知渠道配置:
6.3.1 Email 通知
-
配置 SMTP 服务器:
- 首先需要在 Grafana 配置文件(通常是
grafana.ini
)中设置 SMTP 服务器。配置项包括 SMTP 服务器地址、端口、发件人邮箱等。 - 配置示例:
[smtp] enabled = true host = smtp.example.com:587 user = your-email@example.com password = your-password from_address = alert@example.com
- 首先需要在 Grafana 配置文件(通常是
-
设置 Email 通知渠道:
- 在 Grafana 的“Alerting”菜单中,选择“Notification channels”,点击“New channel”创建新通知渠道。
- 选择“Email”类型,并填写收件人地址、邮件主题等信息。
-
分配通知渠道:
- 在告警规则的配置中,选择你创建的 Email 通知渠道。这样,当告警触发时,会自动发送邮件通知。
6.3.2 Slack 通知
-
创建 Slack Webhook:
- 登录到你的 Slack 工作区,前往“管理应用”页面,搜索并安装“Incoming Webhooks”应用。
- 创建一个新的 Webhook,并获取 Webhook URL。
-
配置 Slack 通知渠道:
- 在 Grafana 的“Notification channels”中,选择“Slack”类型,输入刚刚获取的 Webhook URL。
- 可以配置消息的格式、频道等选项。
-
分配通知渠道:
- 在告警规则中,选择这个 Slack 通知渠道。告警触发时,Grafana 会将消息发送到指定的 Slack 频道。
6.3.3 Webhook 通知
-
创建 Webhook 接收端点:
- 你可以设置一个服务器端点来接收 Webhook 请求,端点应该能够处理 HTTP POST 请求并解析告警数据。
-
配置 Webhook 通知渠道:
- 在 Grafana 的“Notification channels”中,选择“Webhook”类型,输入你的 Webhook URL。
- 可以自定义请求头和消息内容。
-
分配通知渠道:
- 在告警规则中,选择这个 Webhook 通知渠道。告警触发时,Grafana 会发送 POST 请求到指定的 Webhook URL。
6.4 Grafana 告警与 Prometheus 的集成
Prometheus 是一个常用的时间序列数据库,Grafana 可以与 Prometheus 集成,实现强大的告警功能。
6.4.1 使用 Prometheus 数据源
-
配置 Prometheus 数据源:
- 在 Grafana 中配置 Prometheus 作为数据源。确保数据源能够正常连接,并能够查询到 Prometheus 中的数据。
-
创建基于 Prometheus 的告警规则:
- 在选择数据源时,选择 Prometheus,然后在查询编辑器中编写 PromQL 查询语句。例如,查询 CPU 使用率超过 80% 的情况:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
- 在选择数据源时,选择 Prometheus,然后在查询编辑器中编写 PromQL 查询语句。例如,查询 CPU 使用率超过 80% 的情况:
-
配置告警条件和通知渠道:
- 设置告警规则的条件和评估周期,与其他数据源的告警配置类似。
- 配置通知渠道,确保告警触发时可以发送通知。
6.4.2 使用 Prometheus Alertmanager
-
集成 Alertmanager:
- Prometheus 自带一个 Alertmanager,用于管理告警的路由、抑制和聚合。你可以将 Grafana 的告警通知配置为发送到 Alertmanager。
- 在 Alertmanager 中,你可以进一步配置告警的路由策略,如根据告警的严重性发送到不同的渠道(Email、Slack 等)。
-
高级告警管理:
- 使用 Alertmanager,可以对告警进行更加复杂的处理,例如抑制重复告警、分组告警、静默特定时间段的告警等。
通过以上步骤,你可以在 Grafana 中配置和管理告警,确保在系统出现异常时能够及时收到通知并采取行动。无论是简单的阈值告警还是复杂的条件监控,Grafana 都能够提供灵活且强大的告警功能。
插件与扩展
7.1 安装和管理 Grafana 插件
Grafana 支持通过插件扩展其功能,插件可以增加新的图表类型、数据源、面板或应用集成。Grafana 的插件生态系统非常丰富,用户可以根据需要安装各种插件来增强 Grafana 的功能。
7.1.1 安装插件
-
通过 Grafana UI 安装插件
- 访问插件管理页面:登录 Grafana 后,点击左侧菜单中的“Configuration”图标,然后选择“Plugins”。
- 浏览和选择插件:在插件管理页面中,你可以浏览已经安装的插件,也可以点击右上角的“Find more plugins”按钮访问 Grafana 插件库。
- 安装插件:选择你想要安装的插件,点击插件页面中的“Install”按钮即可自动安装插件。
-
通过命令行安装插件
- 如果你更喜欢使用命令行或需要自动化安装插件,可以使用
grafana-cli
工具。 - 安装命令:
例如,安装grafana-cli plugins install <plugin-id>
grafana-piechart-panel
插件:grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel
- 安装完成后,重启 Grafana 服务以使插件生效:
sudo systemctl restart grafana-server
- 如果你更喜欢使用命令行或需要自动化安装插件,可以使用
-
通过 Docker 安装插件
- 如果你使用 Docker 部署 Grafana,可以在启动容器时指定要安装的插件:
docker run -d -p 3000:3000 \-e "GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-panel,grafana-clock-panel" \--name=grafana grafana/grafana
- 如果你使用 Docker 部署 Grafana,可以在启动容器时指定要安装的插件:
7.1.2 管理插件
-
启用/禁用插件
- 在插件管理页面中,你可以查看每个插件的详细信息,并根据需要启用或禁用插件。
-
更新插件
- 使用
grafana-cli
可以更新插件到最新版本:grafana-cli plugins update <plugin-id>
- 或者,通过 Docker 镜像更新插件:
docker run -d -p 3000:3000 \-e "GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-panel:latest" \--name=grafana grafana/grafana
- 使用
-
卸载插件
- 如果你不再需要某个插件,可以通过 Grafana UI 或命令行卸载它:
grafana-cli plugins remove <plugin-id>
- 如果你不再需要某个插件,可以通过 Grafana UI 或命令行卸载它:
7.2 使用社区插件扩展 Grafana 的功能
Grafana 社区提供了丰富的插件资源,这些插件可以显著扩展 Grafana 的功能,满足各种特殊需求。
7.2.1 常见社区插件
-
图表插件
- Pie Chart Panel:添加饼图面板,可以用于展示分类数据的比例。
- Plotly Panel:允许使用 Plotly.js 库创建更加复杂和互动的图表,如散点图、气泡图等。
-
数据源插件
- Azure Monitor:用于连接 Azure 的监控数据源,适合使用 Azure 云服务的用户。
- Loki:Grafana 的官方日志数据源插件,适用于收集和展示系统日志。
-
应用插件
- Kubernetes App:集成 Kubernetes 仪表板和管理功能,帮助你监控和管理 Kubernetes 集群。
7.2.2 安装和使用社区插件
-
安装社区插件
- 与安装官方插件的步骤相同,在 Grafana 插件库中可以找到许多社区贡献的插件。
- 例如,安装
grafana-clock-panel
插件,用于显示时钟和时间。
-
使用插件
- 安装后,可以在创建仪表板时选择新的图表类型,或在数据源配置中选择新的数据源。
- 插件通常会添加新的选项卡、数据源类型或面板类型,使用方式与 Grafana 内置功能类似。
7.3 开发自定义插件的基本流程
如果你有特定需求,Grafana 允许开发者创建自定义插件。以下是开发自定义插件的基本流程:
7.3.1 准备开发环境
-
安装 Node.js 和 Yarn
- Grafana 插件开发使用 Node.js 环境,确保你已安装 Node.js 和 Yarn 包管理器。
- 安装 Yarn:
npm install -g yarn
-
克隆 Grafana 插件模板
- Grafana 官方提供了插件开发的模板项目,可以用它来快速开始插件开发:
git clone https://github.com/grafana/grafana-plugin-template my-plugin cd my-plugin
- Grafana 官方提供了插件开发的模板项目,可以用它来快速开始插件开发:
-
安装依赖
- 进入插件目录,运行以下命令安装依赖:
yarn install
- 进入插件目录,运行以下命令安装依赖:
7.3.2 开发插件
-
插件结构
- 插件项目通常包含以下目录和文件:
src/
:源代码目录,包括插件的核心代码、UI 组件等。plugin.json
:插件的配置文件,定义插件的名称、ID、版本等信息。img/
:存放插件的图标和截图。
- 插件项目通常包含以下目录和文件:
-
编写核心代码
- 在
src/
目录下,根据你的需求编写插件的核心逻辑。对于面板插件,你需要实现渲染图表的逻辑;对于数据源插件,你需要实现数据查询逻辑。
- 在
-
配置 plugin.json
- 在
plugin.json
文件中,定义插件的元数据和配置选项。确保插件 ID 唯一,并按照需要定义所需的设置项。
- 在
-
构建插件
- 在开发完成后,运行以下命令构建插件:
yarn build
- 在开发完成后,运行以下命令构建插件:
7.3.3 测试和发布插件
-
本地测试
- 将构建好的插件复制到 Grafana 插件目录中(通常位于
/var/lib/grafana/plugins
),然后重启 Grafana 进行测试。 - 可以在本地 Grafana 实例中加载和测试你的插件。
- 将构建好的插件复制到 Grafana 插件目录中(通常位于
-
发布插件
- 如果你希望与社区共享你的插件,可以将插件发布到 Grafana 插件库。
- 首先,注册一个 Grafana 账号,然后在插件库中提交你的插件。你需要提供插件的详细信息、截图以及 README 文档。
-
持续更新
- 发布后,定期更新插件以修复 bug 和添加新功能,并响应用户反馈。
通过以上步骤,你可以在 Grafana 中安装、管理和开发插件,从而扩展 Grafana 的功能,满足各种特殊的可视化和数据处理需求。无论是利用现有的社区插件还是开发自定义插件,Grafana 都为用户提供了强大的扩展能力。
安全与性能优化
8.1 Grafana 的安全设置
为了确保 Grafana 部署的安全性,必须对 SSL、用户认证和权限管理进行适当配置。以下是一些关键的安全设置:
8.1.1 SSL 配置
通过 SSL(Secure Sockets Layer)保护 Grafana 与客户端之间的数据传输,避免数据被窃听或篡改。
-
生成或获取 SSL 证书
- 你可以通过 Let’s Encrypt 免费生成 SSL 证书,或者购买商业证书。证书通常包括
.crt
和.key
文件。
- 你可以通过 Let’s Encrypt 免费生成 SSL 证书,或者购买商业证书。证书通常包括
-
配置 Grafana 使用 SSL
- 编辑 Grafana 配置文件
grafana.ini
,启用 SSL 支持:[server] protocol = https cert_file = /path/to/your/certificate.crt cert_key = /path/to/your/private.key
- 保存并重启 Grafana:
sudo systemctl restart grafana-server
- 配置完成后,你的 Grafana 实例将通过 HTTPS 提供服务。
- 编辑 Grafana 配置文件
8.1.2 用户认证
Grafana 支持多种用户认证方式,包括内置的用户系统、LDAP、OAuth 等。
-
内置用户系统
- Grafana 提供默认的用户名密码认证,可以通过管理界面添加、修改和删除用户。
-
LDAP 集成
- 在企业环境中,通常使用 LDAP 进行集中认证。要启用 LDAP,需在
grafana.ini
中进行配置:[auth.ldap] enabled = true config_file = /etc/grafana/ldap.toml
- 然后,在
ldap.toml
文件中配置 LDAP 服务器和用户匹配规则。
- 在企业环境中,通常使用 LDAP 进行集中认证。要启用 LDAP,需在
-
OAuth 集成
- Grafana 支持多种 OAuth 提供商,如 Google、GitHub、Azure AD 等。可以通过在
grafana.ini
中配置 OAuth 设置来启用:[auth.google] enabled = true client_id = your-client-id client_secret = your-client-secret allowed_domains = yourdomain.com
- Grafana 支持多种 OAuth 提供商,如 Google、GitHub、Azure AD 等。可以通过在
8.1.3 权限管理
Grafana 的权限管理包括用户角色和组织管理,可以控制用户对仪表盘和数据源的访问权限。
-
角色管理
- Grafana 提供四种主要角色:Viewer、Editor、Admin 和 Grafana Admin。可以根据用户的职责分配适当的角色权限。
- 在“Server Admin”页面中,可以为每个用户分配不同的角色。
-
组织管理
- 可以将用户分配到不同的组织中,每个组织有独立的数据源、仪表盘和用户权限设置。这样可以隔离不同团队或项目的资源。
-
数据源和仪表盘权限
- 可以为每个数据源和仪表盘单独设置权限,控制哪些用户或团队可以查看或编辑特定资源。
8.2 性能优化技巧
随着数据量和用户数量的增加,Grafana 的性能可能会受到影响。以下是一些性能优化技巧:
8.2.1 缓存优化
缓存是提升 Grafana 查询性能的有效手段,尤其是在频繁查询相同数据的情况下。
-
启用数据源缓存
- 某些数据源(如 Prometheus)支持缓存查询结果。你可以在数据源配置中启用缓存,以减少重复查询的负载。
-
使用反向代理缓存
- 在 Grafana 前面部署 Nginx 或 Apache 反向代理,启用缓存以缓解 Grafana 服务器的压力。例如,在 Nginx 中配置缓存:
proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=grafana_cache:10m inactive=60m; server {location / {proxy_cache grafana_cache;proxy_pass http://localhost:3000;...} }
- 在 Grafana 前面部署 Nginx 或 Apache 反向代理,启用缓存以缓解 Grafana 服务器的压力。例如,在 Nginx 中配置缓存:
8.2.2 负载均衡
当有大量用户访问 Grafana 时,负载均衡可以帮助分散负载,提高系统的响应速度和可靠性。
-
水平扩展
- 部署多个 Grafana 实例,通过负载均衡器(如 Nginx 或 HAProxy)将请求分发到不同的实例。确保各个实例共享同一数据库和存储,以保持数据的一致性。
-
数据库优化
- 如果使用的是关系型数据库作为数据源,确保数据库配置了适当的索引和查询优化,以减少查询时间。
8.2.3 数据库性能优化
-
索引优化
- 为查询频繁的字段创建索引,以加快数据检索速度。
-
查询优化
- 避免复杂的查询或大范围的全表扫描,尽可能使用聚合查询和分区表。
-
数据归档
- 对历史数据进行归档,将过时的数据移至冷存储,减少数据库的负载。
8.3 大规模部署中的最佳实践
当 Grafana 被部署在大规模环境中时,需要遵循一些最佳实践来确保其稳定性和性能。
8.3.1 基础设施设计
-
分离前端和后端
- 将 Grafana 的前端(UI 部分)和后端(数据处理部分)分离,使用不同的服务器部署,以提高性能和扩展性。
-
高可用性
- 部署多实例 Grafana,使用负载均衡和数据库复制来实现高可用性。确保在一个实例失败时,其他实例可以无缝接管请求。
8.3.2 数据管理
-
分片和分区
- 对数据进行分片和分区管理,尤其是对于时间序列数据源,如 Prometheus 或 InfluxDB,可以按时间段分区,减少查询时的数据量。
-
数据保留策略
- 设置合理的数据保留策略,定期清理过时的历史数据,以防止数据库膨胀。
8.3.3 监控和日志管理
-
自我监控
- 使用 Grafana 自己监控其性能指标,如 CPU 使用率、内存使用率、请求延迟等。确保在问题发生前预见并解决它们。
-
集中日志管理
- 使用集中日志管理工具(如 Elasticsearch + Kibana 或 Loki + Grafana)来收集和分析 Grafana 的日志,快速排查故障。
8.3.4 自动化运维
-
基础设施即代码
- 使用工具(如 Terraform、Ansible)将 Grafana 的配置和部署自动化,以确保一致性和可重复性。
-
自动化备份
- 定期自动备份 Grafana 的配置和数据库,确保在发生故障时可以快速恢复。
通过以上安全设置、性能优化技巧和最佳实践,你可以确保 Grafana 在大规模部署中保持稳定和高效,同时提供强大的数据可视化和监控功能。
实战案例
9.1 搭建全栈监控系统:从数据收集到可视化展示
全栈监控系统旨在从多个层次(如操作系统、应用程序、网络等)收集数据,并通过 Grafana 进行可视化展示。以下是搭建全栈监控系统的步骤:
9.1.1 数据收集层
-
选择监控工具
- Prometheus:用于收集时间序列数据,如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 等。
- Node Exporter:用于在 Linux 服务器上收集系统级别的指标。
- cAdvisor:用于收集容器化环境中的资源使用情况。
-
部署数据收集工具
-
安装和配置 Prometheus:
- 下载 Prometheus 并配置
prometheus.yml
文件,添加要监控的目标(如 Node Exporter、cAdvisor)。 - 启动 Prometheus 服务。
- 配置示例:
global:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name: 'node_exporter'static_configs:- targets: ['localhost:9100']- job_name: 'cadvisor'static_configs:- targets: ['localhost:8080']
- 下载 Prometheus 并配置
-
安装 Node Exporter 和 cAdvisor:
- 在每台需要监控的服务器上运行 Node Exporter 和 cAdvisor,并确保 Prometheus 可以访问这些服务。
-
9.1.2 数据存储层
-
配置时间序列数据库
- Prometheus:Prometheus 自带本地存储功能,可以满足中小规模的数据存储需求。对于大规模存储,可以考虑使用 Thanos 或 Cortex 等分布式存储解决方案。
-
数据持久化
- 配置数据保留策略和存储路径,以确保长期数据的可靠保存。根据需求配置 Prometheus 的存储保留时间和压缩策略。
9.1.3 数据可视化层
-
配置 Grafana 数据源
- 在 Grafana 中添加 Prometheus 作为数据源,并测试连接是否成功。
-
创建仪表盘
- 创建新的 Grafana 仪表盘,并根据需求添加多个面板,用于展示不同的系统指标(如 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘 I/O、网络流量等)。
- 设置告警规则,如当某个指标超过阈值时触发告警。
-
告警和通知
- 配置告警规则,并设置通知渠道(如 Email、Slack)来接收告警通知。
9.2 使用 Grafana 监控 Kubernetes 集群
Kubernetes 是一个流行的容器编排平台,使用 Grafana 监控 Kubernetes 集群可以帮助你实时了解集群的健康状态和性能表现。
9.2.1 数据收集层
-
部署 Prometheus Operator
- Prometheus Operator 简化了 Prometheus 在 Kubernetes 中的部署和管理。
- 使用 Helm 安装 Prometheus Operator:
helm install prometheus-operator stable/prometheus-operator
-
配置监控目标
- Prometheus Operator 会自动发现并监控 Kubernetes 集群中的组件,如 kubelet、API server、etcd 等。
-
部署 cAdvisor 和 Node Exporter
- cAdvisor 和 Node Exporter 可以直接在 Kubernetes 集群中以 DaemonSet 形式部署,用于收集节点级别的监控数据。
9.2.2 数据可视化层
-
配置 Grafana 数据源
- 在 Grafana 中配置 Prometheus 作为数据源,并使用 Kubernetes 专用的 Dashboard 模板来快速部署监控仪表盘。
- 可以从 Grafana 官方网站或 Grafana Labs 社区下载 Kubernetes 监控仪表盘模板,并导入到你的 Grafana 中。
-
创建和自定义仪表盘
- 使用导入的 Kubernetes 监控模板,或创建自定义仪表盘来监控特定的 Kubernetes 资源,如 Pods、Nodes、Namespaces、Deployments 等。
-
设置告警
- 根据集群的重要性设置告警规则,例如当某个节点的 CPU 使用率超过 90% 或某个 Pod 的内存使用量接近上限时,触发告警。
9.3 构建跨数据源的全局监控仪表盘
在一些场景中,你可能需要从多个数据源获取数据,并将这些数据整合到一个全局监控仪表盘中。这种全局仪表盘可以提供跨系统、跨平台的综合视图。
9.3.1 数据源整合
-
添加多个数据源
- 在 Grafana 中添加多个数据源,如 Prometheus、Elasticsearch、MySQL、InfluxDB 等。
- 确保每个数据源都能正常连接和查询数据。
-
定义全局变量
- 使用 Grafana 的变量功能定义全局变量,这些变量可以在跨数据源的查询中使用。例如,定义一个
region
变量,用于在所有数据源的查询中指定不同的区域。
- 使用 Grafana 的变量功能定义全局变量,这些变量可以在跨数据源的查询中使用。例如,定义一个
9.3.2 创建全局仪表盘
-
面板组合
- 创建新的仪表盘,并添加多个面板,每个面板从不同的数据源获取数据。例如,一个面板显示来自 Prometheus 的系统指标,另一个面板显示来自 Elasticsearch 的日志统计数据。
- 使用统一的时间范围和变量,使仪表盘中的所有面板同步更新。
-
跨数据源查询
- 在某些情况下,你可以在一个面板中整合来自多个数据源的数据。例如,在一个面板中显示 MySQL 数据库的查询性能,并在同一面板中叠加来自 Prometheus 的系统负载数据。
- 使用
Mixed
模式,允许在同一个面板中同时查询多个数据源。
9.3.3 高级功能
-
动态仪表盘
- 通过使用模板变量,创建动态仪表盘。用户可以选择不同的变量值,如不同的应用、服务或地域,从而实时切换和更新仪表盘显示的数据。
- 结合联动功能,使得一个面板的操作(如点击某个数据点)能够动态更新其他面板的数据展示。
-
告警和通知
- 设置全局告警规则,根据多个数据源的数据来触发告警。例如,当系统负载高且数据库响应时间过长时,触发一个综合告警。
- 配置告警路由,使不同级别的告警发送到不同的通知渠道。
通过这些实战案例,你可以掌握从数据收集、存储到可视化展示和告警管理的整个流程,建立一个强大的监控系统,确保系统的稳定性和性能。无论是全栈监控、Kubernetes 集群监控,还是跨数据源的全局监控,Grafana 都能为你提供强大的支持。