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关于运维:Grafana-系列统一展示1开篇

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Grafana 简介

Grafana 是 Grafana Labs 的第一款也是最重要的产品。它的定位是 可视化 , 用于 监控展现 和 可察看性. 是以后最为欠缺、风行的云原生、私有云和企业监控可视化平台。

Dashboard anything. Observe everything

无论你的数据存储在哪里，都能够对其进行查问、可视化、预警和了解。有了 Grafana，你能够通过丑陋、灵便的仪表盘创立、摸索和分享你的所有数据。

Grafana 的微小劣势

📈对立数据，而非数据库

Grafana 并不要求你将数据输出到后端存储或供应商数据库。相同，Grafana 采取了一种独特的办法，通过对立你现有的数据，不论它在哪里，来提供一个 “ 繁多的玻璃窗 ”。

有了 Grafana，你能够利用你的任何现有数据 – 无论是来自 Kubernetes 集群、树莓派、不同的云服务，甚至是谷歌表格 – 并以你想要的形式将其可视化，所有这些都来自一个繁多的仪表盘。

👥共享 合作

Grafana 建设在这样一个原则上：数据应该被你组织中的每一个人拜访，而不仅仅是繁多的经营人员。

通过数据的民主化，Grafana 有助于促成一种文化，在这种文化中，数据能够很容易地被须要它的人应用和拜访，帮忙突破数据孤岛并赋予团队势力。

Grafana 仪表盘不仅为从泛滥起源收集的数据赋予了粗浅的意义，而且你还能够与其余团队成员分享你创立的仪表盘，让你们一起摸索数据。

有了 Grafana，任何人都能够创立和分享动静仪表盘，以促成合作和透明度。

丰盛的仪表板生态

通过 Grafana，既能够展现：

运维人员的仪表板，如 Kubernetes Dashboard：

也能够展现开发团队的 Sprints：

还能够展现财务人员的 Revenue:

另外，Grafana 还提供了 Dashboards 的 registry, 提供成千上万、丰富多彩的仪表板。

数据关联

Grafana 能够理解所有相干的数据 – 以及它们之间的关系 – 对于尽快根治事件和确定意外零碎行为的真正起源十分重要。Grafana 容许团队在一个中央对所有的数据进行无缝的可视化和跳转。

最典型的就是 Grafana Labs 的 LGTM 技术栈，包含：

  • Loki(Logging)
  • Grafana（可视化）
  • Tempo(Tracing)
  • Mimir(Metrics)

LGTM

通过如下的技术细节，能够实现 Logging、Tracing、Metrics 的无缝可视化和跳转：

  • Metrics -> Logs: 基于服务发现和对立 labels
  • Logs -> Metrics: 基于 LogQL 提取 Metric 指标
  • Logs -> Traces: 基于衍生字段 (fields) 或自动化的日志
  • Traces -> Logs: 基于 labels
  • Traces -> Metrics: 基于来自 spans 的 Metric 指标
  • Metrics -> Traces: 基于 Prometheus 的 Exemplars.

具体如下图：

即便没有采纳 Grafana Labs 的解决方案，也依然能实现肯定水平的无缝跳转。

如：

  • Metric 应用 Prometheus
  • Logging 应用 EFK
  • Tracing 应用 Jaeger

如果日志中也包含 trace_id, Name 至多能够通过 trace_id, 实现 Logs -> Traces 的无缝跳转。

丰盛的面板

丰盛的面板、丰盛的配置、多彩的配色。..

  • 时序面板

    • 折线图
    • 面积图
    • 散点图
    • …
  • 表格
  • 状态工夫线（如下图）
  • 统计数据 (stat)
  • 仪表盘 (Gauge)
  • 柱状图和饼状图
  • 天文地图
  • 热力求
  • 日志图
  • 甘特图
  • 链路图
  • …

丰盛的插件和数据源

用 Grafana 插件连贯你的工具和你的团队。数据源插件通过 API 连贯到现有的数据源，并实时出现数据，而不须要你迁徙或摄取你的数据。如：

  • Zabbix 插件和数据源
  • Cloudflare 插件
  • Json 数据源
  • Mysql 数据源
  • ES 数据源
  • Jaeger 数据源
  • Github 数据源
  • Zipkin 数据源
  • Prometheus 数据源
  • …

告警

有了 Grafana 告警性能，你能够在一个简略的用户界面中创立、治理和屏蔽所有的警报，使你可能轻松地整合和集中所有的警报。

Transformations（转化）

Transformations 性能十分弱小，是定制业余、好看的仪表板的必备性能。

转化容许你在不同的查问和数据源之间重命名、汇总、合并和执行计算。

Annotations（正文）

用来自不同数据源的丰盛的 事件 对图表进行正文。悬停在事件上会显示残缺的事件元数据和标签。

Panel 编辑器

面板编辑器使配置、定制和摸索所有面板变得容易，在所有可视化中设置数据选项的用户界面是统一的。

Template Variables（模板变量）

用模板变量创立动静和可重复使用的仪表盘，模板变量以下拉形式呈现在仪表盘的顶部。

混合数据源

在同一个图形中混合不同的数据源！你能够在每个查问的根底上指定一个数据源。如在一个仪表板中同时展现 Metric 和 Logs 的数据。

下一步

下一步，咱们将通过一系列文章，残缺地展现通过 Grafana 对立展现的全副细节，具体为：

  1. 数据源：

    1. AWS CloudWatch
    2. Prometheus
    3. Prometheus AlertManager
    4. Zabbix（通过插件）
    5. ElasticSearch
    6. Jaeger

  2. 仪表板：

    1. AWS EC2（基于 CloudWatch)
    2. Prometheus Pod（基于 Prometheus)
    3. Linux Server（基于 Zabbix)
    4. App Log Quick Search（基于 ES)

  3. Explore:

    1. Jaeger
  4. Alerting

  5. 无缝可视化和跳转：

    1. 从 Logs(ES) 跳转到 Traces(Jaeger)

敬请期待~

三人行, 必有我师; 常识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.

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