Bevor Sie Grafana installieren, ist es wichtig, sicherzustellen, dass Ihr System die notwendigen Anforderungen erfüllt. Grafana ist eine plattformübergreifende Anwendung, die auf verschiedenen Betriebssystemen läuft, darunter Linux, Windows und macOS. Hier sind die allgemeinen Systemanforderungen und Schritte zur Installation von Grafana.
Schritt 1: Grafana GPG-Schlüssel und Repository hinzufügen.
sudo apt-get install -y software-properties-common
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 -Schritt 2: Grafana installieren.
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafanaSchritt 3: Grafana als Dienst starten und aktivieren.
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-serverSchritt 1: Grafana Repository hinzufügen.
sudo cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/grafana.repo
[grafana]
name=grafana
baseurl=https://packages.grafana.com/oss/rpm
repo_gpgcheck=1
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.grafana.com/gpg.key
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
EOFSchritt 2: Grafana installieren.
sudo yum install grafanaSchritt 3: Grafana als Dienst starten und aktivieren.
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-serverÖffnen Sie eine Eingabeaufforderung mit Administratorrechten und führen Sie folgenden Befehl aus:
grafana-server --config="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana\conf\default.ini" --homepath="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana" cfg:default.paths.logs="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana\data\logs"Starten Sie den Grafana-Dienst über den Windows-Dienstmanager oder führen Sie den folgenden Befehl aus:
net start grafanaSchritt 1: Homebrew installieren (falls nicht bereits installiert).
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"Schritt 2: Grafana über Homebrew installieren.
brew install grafanaSchritt 3: Grafana als Dienst starten.
brew services start grafanaNach der Installation und dem Start des Grafana-Dienstes können Sie auf die Grafana-Weboberfläche zugreifen:
http://localhost:3000admin,
Passwort: admin). Sie werden aufgefordert, das Passwort
nach der ersten Anmeldung zu ändern.Configuration > Data Sources und
wählen Sie die gewünschte Datenquelle aus.Create > Dashboard und fügen Sie Panels
hinzu, um Metriken zu visualisieren.Alerting > Notification channels, um
Benachrichtigungskanäle zu konfigurieren, und zu
Alerting > Alert rules, um Alarme zu erstellen.Mit diesen Schritten können Sie Grafana auf Ihrem System installieren, konfigurieren und mit der Überwachung und Visualisierung von Daten beginnen.
Grafana kann auf verschiedene Arten installiert werden, je nach den spezifischen Anforderungen und der Umgebung. Hier sind die gängigsten Installationsmethoden für Grafana, einschließlich detaillierter Schritte für jede Methode.
Grafana GPG-Schlüssel und Repository hinzufügen:
sudo apt-get install -y software-properties-common
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 -Grafana installieren:
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafanaGrafana als Dienst starten und aktivieren:
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-serverGrafana Repository hinzufügen:
sudo cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/grafana.repo
[grafana]
name=grafana
baseurl=https://packages.grafana.com/oss/rpm
repo_gpgcheck=1
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.grafana.com/gpg.key
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
EOFGrafana installieren:
sudo yum install grafanaGrafana als Dienst starten und aktivieren:
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-serverDocker-Container für Grafana herunterladen und starten:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafanaPersistente Speicherung einrichten (optional):
Erstellen Sie ein Verzeichnis auf dem Host-System für die Grafana-Daten:
mkdir -p /var/lib/grafanaStarten Sie den Docker-Container mit Volumes:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /var/lib/grafana:/var/lib/grafana grafana/grafanaGrafana im Browser aufrufen:
http://localhost:3000 ein.Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung mit Administratorrechten und führen Sie den folgenden Befehl aus:
grafana-server --config="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana\conf\default.ini" --homepath="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana" cfg:default.paths.logs="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana\data\logs"Starten Sie den Grafana-Dienst über den Windows-Dienstmanager oder führen Sie den folgenden Befehl aus:
net start grafanaHomebrew installieren (falls nicht bereits installiert):
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"Grafana über Homebrew installieren:
brew install grafanaGrafana als Dienst starten:
brew services start grafanaBinärdateien von der offiziellen Grafana-Webseite herunterladen:
Paket entpacken:
tar -zxvf grafana-<version>.linux-amd64.tar.gzGrafana-Server starten:
Navigieren Sie in das entpackte Verzeichnis und starten Sie den Grafana-Server:
cd grafana-<version>
./bin/grafana-server| Methode | Betriebssysteme | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|---|
| Paketmanager | Linux | Einfache Installation und Verwaltung über Paketmanager | Abhängig von den verfügbaren Paketen im Repository |
| Docker | Alle | Isolation, einfache Bereitstellung, schnelle Installation | Erfordert Docker-Kenntnisse und -Installation |
| Windows Installer | Windows | Benutzerfreundlicher Installationsassistent | Kann weniger flexibel sein als andere Methoden |
| Homebrew | macOS | Einfache Installation und Verwaltung über Homebrew | Nur für macOS verfügbar |
| Binärdateien | Alle | Flexibel, keine Abhängigkeit von Paketmanagern | Manuelle Verwaltung und Konfiguration erforderlich |
Durch die Auswahl der geeigneten Installationsmethode basierend auf Ihrer Umgebung und Ihren Anforderungen können Sie Grafana schnell und effizient bereitstellen und konfigurieren.
Die Installation von Grafana über Binary Downloads bietet eine flexible Möglichkeit, die neueste Version von Grafana direkt von der offiziellen Webseite herunterzuladen und zu installieren. Diese Methode eignet sich für alle gängigen Betriebssysteme und erfordert keine Abhängigkeiten von Paketmanagern.
Terminal öffnen und zum Download-Verzeichnis navigieren:
cd /path/to/download/directoryArchiv entpacken:
tar -zxvf grafana-<version>.linux-amd64.tar.gzIn das entpackte Verzeichnis wechseln:
cd grafana-<version>Grafana-Server starten:
./bin/grafana-servergrafana-server.exe aus.Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung, navigieren Sie zum entpackten Verzeichnis und führen Sie den Befehl aus:
grafana-server.exeTerminal öffnen und zum Download-Verzeichnis navigieren:
cd /path/to/download/directoryArchiv entpacken:
tar -zxvf grafana-<version>.darwin-amd64.tar.gzIn das entpackte Verzeichnis wechseln:
cd grafana-<version>Grafana-Server starten:
./bin/grafana-servergrafana.ini
befindet sich im conf-Verzeichnis der Grafana-Installation.
Öffnen Sie die Datei in einem Texteditor, um die Einstellungen
anzupassen.HTTP-Port ändern:
[server]
http_port = 3000Datenbankverbindung konfigurieren:
[database]
type = sqlite3
path = grafana.dbAnmeldeinformationen ändern:
[security]
admin_user = admin
admin_password = adminStarten Sie den Grafana-Server mit dem folgenden Befehl im Terminal:
./bin/grafana-serverÖffnen Sie Ihren Webbrowser und geben Sie die folgende URL ein:
http://localhost:3000admin, Passwort: admin). Ändern Sie das
Passwort nach der ersten Anmeldung.Erstellen Sie eine Systemd-Dienstdatei
/etc/systemd/system/grafana.service:
[Unit]
Description=Grafana
After=network.target
[Service]
ExecStart=/path/to/grafana/bin/grafana-server --config=/path/to/grafana/conf/grafana.ini
Restart=always
User=grafana
Group=grafana
Environment="GF_PATHS_DATA=/var/lib/grafana" "GF_PATHS_LOGS=/var/log/grafana" "GF_PATHS_HOME=/path/to/grafana"
[Install]
WantedBy=multi-user.targetDienst starten und aktivieren:
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana
sudo systemctl enable grafanaVerwenden Sie NSSM (Non-Sucking Service Manager), um Grafana als Dienst einzurichten:
nssm install grafana "C:\path\to\grafana-server.exe"
nssm set grafana AppParameters "--config=\"C:\path\to\grafana\conf\grafana.ini\""
nssm start grafanaDie Installation von Grafana über Binary Downloads bietet Flexibilität und Kontrolle über die Konfigurations- und Installationsprozesse. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Sie die neueste Version von Grafana verwenden oder keine Paketmanager nutzen möchten. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Grafana schnell installieren und konfigurieren, um mit der Überwachung und Visualisierung von Daten zu beginnen.
Die Installation von Grafana über Docker bietet eine flexible und isolierte Möglichkeit, Grafana schnell und einfach zu installieren und zu betreiben. Docker-Container sind leichtgewichtig und ermöglichen eine einfache Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen. Hier sind die detaillierten Schritte zur Installation und Konfiguration von Grafana mit Docker.
Voraussetzungen:
Grafana-Container starten:
Starten Sie einen Grafana-Container mit dem folgenden Befehl:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafanaPersistente Speicherung einrichten (optional):
Erstellen Sie ein Verzeichnis auf dem Host-System für die Grafana-Daten:
mkdir -p /var/lib/grafanaStarten Sie den Docker-Container mit Volumes, um die Daten persistent zu speichern:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /var/lib/grafana:/var/lib/grafana grafana/grafanaÖffnen Sie Ihren Webbrowser und geben Sie die folgende URL ein:
http://localhost:3000admin, Passwort: admin). Ändern Sie das
Passwort nach der ersten Anmeldung.Sie können Umgebungsvariablen verwenden, um verschiedene Einstellungen zu konfigurieren. Hier ist ein Beispiel zum Ändern des Admin-Passworts:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=mein_neues_passwort" grafana/grafanaSie können benutzerdefinierte Konfigurationsdateien mounten, um Grafana anzupassen. Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei auf dem Host:
nano /path/to/custom/grafana.iniStarten Sie den Grafana-Container mit der benutzerdefinierten Konfigurationsdatei:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /path/to/custom/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini grafana/grafanaSie können Datenquellen direkt beim Start des Containers konfigurieren, indem Sie eine YAML-Datei erstellen:
apiVersion: 1
datasources:
- name: Prometheus
type: prometheus
access: proxy
url: http://prometheus:9090Mounten Sie die YAML-Datei in den Container:
docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana -v /path/to/datasources.yaml:/etc/grafana/provisioning/datasources/datasources.yaml grafana/grafanaSie können die Logs des Grafana-Containers anzeigen, um Fehler zu diagnostizieren oder den Status zu überprüfen:
docker logs grafanaWenn Sie Änderungen an der Konfiguration vornehmen oder den Container neu starten müssen, verwenden Sie:
docker restart grafanaUm den Grafana-Container zu stoppen und zu entfernen, verwenden Sie:
docker stop grafana
docker rm grafanaDie Installation von Grafana über Docker bietet eine flexible, portable und isolierte Methode, um Grafana schnell zu installieren und zu betreiben. Mit Docker können Sie Grafana-Container einfach verwalten und konfigurieren, um eine leistungsfähige Überwachungs- und Visualisierungslösung bereitzustellen.
Die Installation von Grafana auf Kubernetes bietet eine hochverfügbare und skalierbare Möglichkeit, Grafana in einem Container-orchestrierten Umfeld zu betreiben. Kubernetes ermöglicht die einfache Verwaltung und Bereitstellung von Anwendungen in Clustern. Hier sind die Schritte zur Installation und Konfiguration von Grafana auf Kubernetes.
kubectl sollte
installiert und konfiguriert sein, um mit Ihrem Cluster zu
kommunizieren.Fügen Sie das Grafana-Repository zu Helm hinzu:
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo updateVerwenden Sie Helm, um Grafana zu installieren:
helm install grafana grafana/grafana --namespace grafana --create-namespaceSie können ein values.yaml-Datei verwenden, um die
Standardkonfiguration von Grafana anzupassen. Erstellen Sie eine Datei
namens values.yaml und fügen Sie Ihre
Konfigurationsoptionen hinzu.
Beispiel values.yaml:
adminUser: admin
adminPassword: admin
persistence:
enabled: true
storageClassName: standard
accessModes:
- ReadWriteOnce
size: 10GiInstallieren Sie Grafana mit der benutzerdefinierten Konfiguration:
helm install grafana grafana/grafana --namespace grafana --values values.yamlNachdem Grafana installiert ist, müssen Sie den Diensttyp und die IP-Adresse/Port abrufen, um auf die Grafana-Weboberfläche zuzugreifen. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Dienstdetails anzuzeigen:
kubectl get svc --namespace grafanaLoadBalancer ist, erhalten Sie eine
externe IP-Adresse, unter der Grafana erreichbar ist.NodePort ist, verwenden Sie die
IP-Adresse eines Cluster-Knotens und den angegebenen NodePort, um auf
Grafana zuzugreifen.http://<external-ip>:3000).admin, Passwort: admin). Ändern Sie das
Passwort nach der ersten Anmeldung.Wenn Sie die Konfiguration von Grafana ändern oder auf eine neue Version aktualisieren möchten, können Sie das Helm-Chart erneut mit den aktualisierten Werten installieren:
helm upgrade grafana grafana/grafana --namespace grafana --values values.yamlVerwenden Sie kubectl, um den Status der
Grafana-Pods zu überprüfen:
kubectl get pods --namespace grafanaZeigen Sie die Logs eines Grafana-Pods an, um Fehler zu diagnostizieren oder den Status zu überprüfen:
kubectl logs <pod-name> --namespace grafanaWenn Sie Grafana aus Ihrem Kubernetes-Cluster entfernen möchten, verwenden Sie den folgenden Befehl:
helm uninstall grafana --namespace grafanaDie Installation von Grafana auf Kubernetes bietet eine skalierbare, hochverfügbare und gut verwaltete Umgebung für Ihre Überwachungs- und Visualisierungsanforderungen. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Grafana schnell und effizient in Ihrem Kubernetes-Cluster bereitstellen und konfigurieren.
Nachdem Sie Grafana erfolgreich installiert haben, besteht der nächste Schritt darin, den ersten Start durchzuführen und die initiale Konfiguration vorzunehmen. Dieser Leitfaden führt Sie durch die grundlegenden Schritte, um Grafana zum Laufen zu bringen und die ersten Einstellungen vorzunehmen.
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-serverdocker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafanahelm install grafana grafana/grafana --namespace grafanagrafana-server --config="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana\conf\default.ini" --homepath="C:\Program Files\GrafanaLabs\grafana"sudo systemctl status grafana-serverhttp://localhost:3000adminadminConfiguration > Data Sources und
klicken Sie auf Add data source.http://localhost:9090Save & Test, um die Verbindung zu
überprüfen.Create > Dashboard und klicken Sie
auf Add new panel.rate(http_requests_total[5m])Apply, um das Panel zum Dashboard hinzuzufügen.Alerting > Notification channels
und klicken Sie auf New channel.Emailyou@example.comSave.Alert und konfigurieren Sie die Bedingung,
unter der ein Alarm ausgelöst werden soll.avg() OF query(A, 5m, now) IS ABOVE 100Save.Configuration > Users und klicken
Sie auf Add user.Configuration > Teams erstellt
und verwaltet werden.Configuration > Plugins und
durchsuchen Sie die verfügbaren Plugins.Install für das gewünschte Plugin und
folgen Sie den Anweisungen.provisioning-Einstellungen in der
grafana.ini bearbeiten.Der erste Start und die Initialkonfiguration von Grafana sind entscheidend, um eine leistungsfähige und maßgeschneiderte Überwachungs- und Visualisierungsumgebung zu schaffen. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Grafana erfolgreich starten, konfigurieren und an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.
Grafana unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, die es ermöglichen, Metriken und Logs zu visualisieren und zu analysieren. Hier sind einige der wichtigsten und am häufigsten verwendeten Datenquellen, die in Grafana integriert werden können.
Prometheus ist ein Open-Source-Monitoring- und Alerting-Toolkit, das speziell für Zeitreihendaten entwickelt wurde.
http://<prometheus-server>:9090InfluxDB ist eine Open-Source-Zeitreihendatenbank, die speziell für hohe Schreib- und Abfrageraten entwickelt wurde.
http://<influxdb-server>:8086Elasticsearch ist eine verteilte, RESTful-Such- und Analyse-Engine, die für verschiedene Arten von Daten, einschließlich textbasierter Dokumente, verwendet wird.
http://<elasticsearch-server>:9200MySQL und MariaDB sind relationale Datenbanken, die SQL für Datenabfragen und -verwaltung verwenden.
mysql://<username>:<password>@<hostname>:<port>/<database>PostgreSQL ist eine leistungsstarke, Open-Source-objektrelationale Datenbank, die eine Vielzahl von Datentypen und erweiterten Funktionen unterstützt.
postgres://<username>:<password>@<hostname>:<port>/<database>Graphite ist ein Open-Source-Überwachungswerkzeug, das für die Erfassung und Speicherung von Zeitreihendaten entwickelt wurde.
http://<graphite-server>:8000Loki ist eine horizontale, skalierbare Log-Aggregation, die von Grafana Labs entwickelt wurde und sich auf die Optimierung der Abfrageleistung und der Speicherung von Logs konzentriert.
http://<loki-server>:3100Grafana unterstützt auch eine Vielzahl von Cloud-basierten Datenquellen, die von verschiedenen Anbietern angeboten werden.
Configuration > Data Sources.Add data source.http://localhost:9090Save & Test, um die Verbindung zu
testen und die Datenquelle zu speichern.Grafana bietet Unterstützung für eine breite Palette von Datenquellen, die es ermöglichen, Metriken und Logs aus verschiedenen Systemen und Anwendungen zu visualisieren und zu analysieren. Durch die Integration dieser Datenquellen können Sie leistungsstarke Dashboards und Visualisierungen erstellen, die Ihnen helfen, tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Einrichtung und Konfiguration von Datenquellen in Grafana ist ein entscheidender Schritt, um Metriken und Logs zu visualisieren und zu analysieren. Hier sind die detaillierten Schritte zur Einrichtung und Konfiguration der häufigsten Datenquellen in Grafana.
http://localhost:3000).Configuration > Data Sources.Add data source.Save & Test, um die Verbindung zu
testen und die Datenquelle zu speichern.Prometheus aus der Liste der
Datenquellen.http://<prometheus-server>:9090Server oder Browser
basierend auf Ihrer Konfiguration.Save & Test.InfluxDB aus der Liste der
Datenquellen.http://<influxdb-server>:8086InfluxQL oder Flux, je
nachdem, welche Abfragesprache Sie verwenden möchten.Save & Test.Elasticsearch aus der Liste der
Datenquellen.http://<elasticsearch-server>:9200logstash-*).@timestamp).Save & Test.MySQL oder MariaDB aus der
Liste der Datenquellen.<hostname>:<port>Save & Test.PostgreSQL aus der Liste der
Datenquellen.<hostname>:<port>Save & Test.Graphite aus der Liste der
Datenquellen.http://<graphite-server>:8000Save & Test.Loki aus der Liste der Datenquellen.http://<loki-server>:3100Save & Test.CloudWatch aus der Liste der
Datenquellen.Save & Test.Google Cloud Monitoring aus der Liste der
Datenquellen.Save & Test.Azure Monitor aus der Liste der
Datenquellen.Save & Test.Die Einrichtung und Konfiguration von Datenquellen in Grafana ist ein wesentlicher Schritt, um Metriken und Logs zu visualisieren und zu analysieren. Durch die Integration der gewünschten Datenquellen können Sie leistungsstarke Dashboards und Visualisierungen erstellen, die Ihnen helfen, tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Nachdem Sie Ihre Datenquellen in Grafana konfiguriert haben, besteht der nächste Schritt darin, Dashboards zu erstellen. Dashboards ermöglichen es Ihnen, die gesammelten Metriken und Daten visuell darzustellen und zu analysieren. Hier sind die Schritte zur Erstellung Ihrer ersten Dashboards in Grafana.
Create und klicken Sie auf
Dashboard.Add new panel, um ein neues Panel zu
Ihrem Dashboard hinzuzufügen.rate(http_requests_total[5m])HTTP Requests RateRequests per SecondApply, um das Panel zum Dashboard
hinzuzufügen.Ctrl+S, um das Dashboard zu speichern.Dashboard Settings >
Variables und klicken Sie auf
Add variable.serverlabel_values(instance)Links die URL oder das Dashboard hinzu, auf das verlinkt
werden soll.Alert. Konfigurieren Sie die Alarmierungsbedingungen,
Benachrichtigungskanäle und Zeitpläne.Dashboard Settings und klicken Sie auf
JSON Model, um das Dashboard-JSON zu exportieren oder zu
importieren.Hier ist ein einfaches Beispiel für ein Dashboard mit zwei Panels:
System Monitoring100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)CPU Usagenode_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100Memory UsageDie Erstellung von Dashboards in Grafana ermöglicht es Ihnen, komplexe Daten auf eine benutzerfreundliche und visuell ansprechende Weise zu präsentieren. Durch die Verwendung verschiedener Panel-Typen, dynamischer Variablen und Alarme können Sie Dashboards erstellen, die auf Ihre spezifischen Überwachungs- und Analyseanforderungen zugeschnitten sind. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Ihre ersten Dashboards in Grafana erstellen und konfigurieren, um wertvolle Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen.
Grafana bietet zahlreiche Anpassungs- und Konfigurationsmöglichkeiten, um die Benutzeroberfläche und Navigation nach Ihren Bedürfnissen zu gestalten. Hier sind die wichtigsten Schritte und Optionen zur Anpassung und Konfiguration der Grafana-Oberfläche.
Configuration > Preferences und wählen Sie zwischen dem
hellen und dem dunklen Thema.Variablen erstellen: Gehen Sie zu
Dashboard Settings > Variables und klicken Sie auf
Add variable, um eine neue Variable hinzuzufügen.
Variablen verwenden: Nutzen Sie Variablen in Abfragen, um dynamische Dashboards zu erstellen. Beispiel:
Name: region
Type: query
Query: label_values(node_uname_info, region)Templates: Verwenden Sie Vorlagenvariablen, um die Navigation zwischen verschiedenen Ansichten und Dashboards zu vereinfachen.
Configuration > Main Org > Preferences gehen und die
Menüoptionen konfigurieren.Links, um Links zu
anderen Dashboards oder externen Seiten hinzuzufügen.Dashboards > Manage und klicken Sie auf
New folder.Configuration > Users, um neue Benutzer hinzuzufügen,
bestehende Benutzer zu verwalten und ihre Rollen zuzuweisen.Configuration > Teams und klicken Sie auf
New Team.Configuration > Organizations, um
Organisations-Einstellungen zu verwalten.Configuration > Main Org > Preferences.Links und klicken Sie auf
Add Link.LinkGo to Details/d/abcd1234/details-dashboardDashboards > Manage und klicken Sie auf
New folder.System Monitoring,
Application Metrics und Business KPIs, um Ihre
Dashboards zu kategorisieren.Configuration > Users und klicken Sie
auf Add User, um neue Benutzer hinzuzufügen.Configuration > Teams und klicken Sie
auf New Team, um Teams zu erstellen und Benutzer
zuzuweisen.Durch die Anpassung und Konfiguration der Benutzeroberfläche und Navigation in Grafana können Sie die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz Ihrer Dashboards erheblich verbessern. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie eine intuitive und benutzerdefinierte Oberfläche schaffen, die den spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation gerecht wird. Indem Sie die Navigation, Benutzerverwaltung und Berechtigungen anpassen, können Sie sicherstellen, dass alle Benutzer effektiv und sicher auf die benötigten Daten zugreifen können.
Grafana bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Anpassung von Panels und Dashboards, um Ihre Daten auf die bestmögliche Weise zu visualisieren. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Schritte und Optionen zur Anpassung von Panels und Dashboards in Grafana beschrieben.
Wählen Sie die Datenquelle und erstellen Sie Abfragen, um die gewünschten Daten abzurufen.
Beispiel für Prometheus:
rate(http_requests_total[5m])Alert gehen.Dashboard Settings > Variables und
klicken Sie auf Add variable, um eine neue Variable
hinzuzufügen.regionquerylabel_values(node_uname_info, region)Links die URL oder das Dashboard hinzu, auf das verlinkt
werden soll.Erstellen Sie eine Variable region und verwenden Sie
sie in Abfragen:
rate(http_requests_total{region="$region"}[5m])Dashboard Settings > Annotations und
klicken Sie auf New annotation.label_values(node_uname_info, instance)label_values(http_requests_total, region)label_values(http_requests_total, service)intervallabel_values(sales_data, category)JSON Model.Export und speichern Sie die
JSON-Datei.Dashboards > Manage und klicken Sie auf
Import.Die Anpassung von Panels und Dashboards in Grafana ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten auf eine benutzerfreundliche und visuell ansprechende Weise zu präsentieren. Durch die Verwendung verschiedener Visualisierungstypen, interaktiver Filter und Alarme können Sie Dashboards erstellen, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Ihre Panels und Dashboards in Grafana effizient anpassen und konfigurieren, um wertvolle Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen.
Variablen und Templates in Grafana ermöglichen es Ihnen, dynamische und flexible Dashboards zu erstellen. Sie bieten eine Möglichkeit, wiederverwendbare und anpassbare Abfragen zu erstellen, die auf Benutzerinteraktionen reagieren. In diesem Abschnitt werden die Schritte zur Einrichtung und Nutzung von Variablen und Templates beschrieben.
Erstellen einer neuen Variablen:
Variables und klicken Sie auf
Add variable.Variablentyp auswählen:
Query, Interval,
Constant und Custom.Name: region
Label: Region
Type: Query
Data source: Wählen Sie die Datenquelle (z.B. Prometheus).
Query: Geben Sie die Abfrage ein, um die Werte für die Variable zu erhalten.
label_values(node_uname_info, region)Erweiterte Einstellungen:
Multi-value,
Include All option und Refresh.All-Option hinzuzufügen, die alle Werte einschließt.Variable speichern:
Add und dann auf Save im
Dashboard, um die Variable zu speichern.Verwenden Sie die erstellte Variable in Ihren Abfragen, indem Sie sie in geschweiften Klammern einschließen.
Beispiel für Prometheus:
rate(http_requests_total{region="$region"}[5m])Erstellen Sie eine Variable service:
label_values(http_requests_total, service)Dashboard Settings > Links und fügen
Sie einen neuen Link hinzu.Detailed View/detailed-dashboard?var-region=$region&var-service=$serviceErstellen Sie eine Variable datacenter:
label_values(node_uname_info, datacenter)Erstellen Sie eine abhängige Variable node:
label_values(node_uname_info{datacenter="$datacenter"}, node)Dashboard Settings > Variables und
klicken Sie auf Add variable.Ad-hoc filters als Typ und konfigurieren Sie
die Optionen.Nutzen Sie globale Variablen wie $__from und
$__to, um den Zeitbereich dynamisch zu gestalten.
Beispiel:
rate(http_requests_total{region="$region"}[$__interval])System Overview.Variable region erstellen:
label_values(node_uname_info, region)Variable instance erstellen:
label_values(node_uname_info{region="$region"}, instance)100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{instance="$instance", mode="idle"}[5m])) * 100)CPU Usagenode_memory_MemAvailable_bytes{instance="$instance"} / node_memory_MemTotal_bytes{instance="$instance"} * 100Memory UsageCtrl+S, um das Dashboard zu speichern.Die Nutzung von Variablen und Templates in Grafana ermöglicht es Ihnen, dynamische und flexible Dashboards zu erstellen, die sich an die Bedürfnisse der Benutzer anpassen. Durch die Implementierung von interaktiven Filtern, abhängigen Variablen und Templates können Sie Ihre Dashboards benutzerfreundlicher und effektiver gestalten. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Variablen und Templates in Ihren Grafana-Dashboards erfolgreich einrichten und verwenden.
Ein gut gestaltetes Dashboard in Grafana kann die Überwachung und Analyse von Daten erheblich erleichtern. Hier sind einige bewährte Methoden und Tipps, die Ihnen helfen, effektive und benutzerfreundliche Dashboards zu erstellen.
Hier ist ein Beispiel für ein Dashboard, das Best Practices berücksichtigt:
CPU Usage (Graph):
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Memory Usage (Stat):
node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100Disk I/O (Graph):
rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])Network Traffic (Graph):
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])Variable region:
label_values(node_uname_info, region)Variable instance:
label_values(node_uname_info{region="$region"}, instance)CPU Usage Alarm:
alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Ein gut gestaltetes Dashboard in Grafana hilft Ihnen, wichtige Daten effektiv zu überwachen und zu analysieren. Durch die Anwendung der Best Practices für Dashboard-Design können Sie sicherstellen, dass Ihre Dashboards benutzerfreundlich, performant und informativ sind. Nutzen Sie die beschriebenen Techniken, um Ihre Grafana-Dashboards optimal zu gestalten und den maximalen Nutzen daraus zu ziehen.
Grafana bietet eine Vielzahl von Widgets und Plugins, die es ermöglichen, Dashboards mit erweiterten Funktionen und Visualisierungen auszustatten. Diese zusätzlichen Komponenten können helfen, spezifische Anforderungen zu erfüllen und die Benutzererfahrung zu verbessern. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Schritte zur Verwendung und Konfiguration von Widgets und Plugins in Grafana beschrieben.
Configuration > Plugins und
klicken Sie auf Plugin hinzufügen.Install.Alternativ können Sie Plugins über die Kommandozeile installieren. Beispiel:
grafana-cli plugins install grafana-clock-panelStarten Sie den Grafana-Server neu, um das Plugin zu aktivieren:
sudo systemctl restart grafana-serverAdd new panel, um ein neues Panel hinzuzufügen.Zeigt eine Uhr oder ein Datum auf Ihrem Dashboard an.
Installation:
grafana-cli plugins install grafana-clock-panel
sudo systemctl restart grafana-serverVerwendung:
Clock
als Typ aus.Ermöglicht die Darstellung von Daten in Form von Kreisdiagrammen.
Installation:
grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel
sudo systemctl restart grafana-serverVerwendung:
Pie Chart als Typ aus.Visualisiert geografische Daten auf einer Weltkarte.
Installation:
grafana-cli plugins install grafana-worldmap-panel
sudo systemctl restart grafana-serverVerwendung:
Worldmap
als Typ aus.Zeigt Datenverteilungen in Form von Heatmaps an.
Installation:
grafana-cli plugins install grafana-heatmap-panel
sudo systemctl restart grafana-serverVerwendung:
Heatmap
als Typ aus.Stat-Panel hinzu und
konfigurieren Sie es mit der gewünschten Metrik und
Schwellenwerten.Table-Panel hinzu und
konfigurieren Sie die Abfragen sowie die Tabelleneinstellungen.Bar Gauge-Panel hinzu und
passen Sie die Anzeigeoptionen an.Advanced MonitoringClockDigital Clock, Format:
HH:mm:ssTyp: Pie Chart
Abfrage:
count by (status) (http_requests_total)Typ: Worldmap
Abfrage:
geoip_request_count_by_countryTyp: Heatmap
Abfrage:
rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])Ctrl+S, um das Dashboard zu speichern.Die Verwendung von Widgets und Plugins in Grafana erweitert die Möglichkeiten zur Visualisierung und Analyse Ihrer Daten erheblich. Durch die Integration dieser zusätzlichen Komponenten können Sie Ihre Dashboards an spezifische Anforderungen anpassen und die Benutzererfahrung verbessern. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Widgets und Plugins erfolgreich in Ihre Grafana-Dashboards integrieren und nutzen.
Im Folgenden werden einige Beispiel-Dashboards vorgestellt, die verschiedene Anwendungsfälle und Datenvisualisierungsbedürfnisse abdecken. Diese Dashboards können als Ausgangspunkt für die Entwicklung Ihrer eigenen Dashboards dienen und Ihnen helfen, die besten Praktiken und Techniken für die Erstellung effektiver Grafana-Dashboards zu verstehen.
Dieses Dashboard überwacht die Leistung und Verfügbarkeit von Servern.
Panels:
Abfrage:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Titel: CPU Usage
Visualisierung: Liniengraph
Abfrage:
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Titel: Memory Usage
Visualisierung: Stat Panel
Abfrage:
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])Titel: Network Traffic In
Visualisierung: Liniengraph
Abfrage:
rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])Titel: Disk I/O
Visualisierung: Liniengraph
Variablen:
instance
Typ: Query
Abfrage:
label_values(node_uname_info, instance)Label: Instance
Dashboard-Einstellungen:
Dieses Dashboard überwacht die Leistung und Verfügbarkeit einer Webanwendung.
Panels:
Abfrage:
rate(http_requests_total[5m])Titel: HTTP Requests per Second
Visualisierung: Liniengraph
Abfrage:
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100Titel: Error Rate
Visualisierung: Gauge Panel
Abfrage:
rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])Titel: Response Time
Visualisierung: Heatmap
Abfrage:
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="app-namespace"}[5m])) by (pod)Titel: Application CPU Usage
Visualisierung: Liniengraph
Variablen:
region
Typ: Query
Abfrage:
label_values(http_requests_total, region)Label: Region
service
Typ: Query
Abfrage:
label_values(http_requests_total{region="$region"}, service)Label: Service
Dashboard-Einstellungen:
Dieses Dashboard zeigt wichtige Geschäftskennzahlen (KPIs) an.
Panels:
Abfrage:
SELECT SUM(amount) FROM sales WHERE $__timeFilter(timestamp)Titel: Revenue
Visualisierung: Stat Panel
Abfrage:
SELECT COUNT(conversion) / COUNT(*) * 100 FROM user_sessions WHERE $__timeFilter(timestamp)Titel: Conversion Rate
Visualisierung: Gauge Panel
Abfrage:
SELECT timestamp, COUNT(*) FROM user_activity WHERE $__timeFilter(timestamp) GROUP BY timestampTitel: User Activity
Visualisierung: Liniengraph
Abfrage:
SELECT AVG(amount) FROM orders WHERE $__timeFilter(timestamp)Titel: Average Order Size
Visualisierung: Stat Panel
Variablen:
product_category
Typ: Query
Abfrage:
SELECT DISTINCT category FROM productsLabel: Product Category
region
Typ: Query
Abfrage:
SELECT DISTINCT region FROM salesLabel: Region
Dashboard-Einstellungen:
Diese Beispiel-Dashboards bieten eine solide Grundlage für die Entwicklung eigener Dashboards in Grafana. Sie decken verschiedene Anwendungsfälle ab, von der Systemüberwachung über die Anwendungsüberwachung bis hin zu Geschäfts-KPIs. Nutzen Sie diese Beispiele als Inspiration und passen Sie sie an Ihre spezifischen Bedürfnisse und Datenquellen an. Durch die Anwendung der besten Praktiken und die Nutzung der flexiblen Funktionen von Grafana können Sie leistungsstarke und benutzerfreundliche Dashboards erstellen.
Grafana bietet verschiedene Mechanismen zur Verwaltung von Benutzern und zur Authentifizierung, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen Zugriff auf Dashboards und Datenquellen haben. In diesem Abschnitt werden die grundlegenden Schritte zur Benutzerverwaltung und Authentifizierung in Grafana beschrieben.
Benutzer hinzufügen:
Configuration > Users.Add User.Create.Benutzerrollen und Berechtigungen:
Configuration > Users.Save.Teams erstellen und verwalten:
Configuration > Teams.New Team und geben Sie den Teamnamen
ein.Create.Add Members und wählen Sie die Benutzer
aus, die dem Team hinzugefügt werden sollen.Configuration > Teams.Eingebaute Authentifizierung:
Externe Authentifizierungsanbieter:
LDAP-Integration:
Öffnen Sie die Datei grafana.ini und konfigurieren
Sie die LDAP-Einstellungen.
Beispielkonfiguration:
[auth.ldap]
enabled = true
config_file = /etc/grafana/ldap.toml
allow_sign_up = trueErstellen Sie die Datei ldap.toml mit den
entsprechenden LDAP-Einstellungen.
[[servers]]
host = "ldap.example.com"
port = 389
use_ssl = false
bind_dn = "cn=admin,dc=example,dc=com"
bind_password = "admin_password"
search_base_dns = ["dc=example,dc=com"]
[servers.attributes]
name = "givenName"
surname = "sn"
username = "cn"
member_of = "memberOf"
email = "mail"
[[servers.group_mappings]]
group_dn = "cn=admins,dc=example,dc=com"
org_role = "Admin"
[[servers.group_mappings]]
group_dn = "cn=users,dc=example,dc=com"
org_role = "Editor"Starten Sie den Grafana-Server neu:
sudo systemctl restart grafana-serverOAuth-Integration:
Öffnen Sie die Datei grafana.ini und konfigurieren
Sie die OAuth-Einstellungen für den gewünschten Anbieter (Google,
GitHub, GitLab, etc.).
Beispielkonfiguration für Google OAuth:
[auth.google]
enabled = true
client_id = your_client_id
client_secret = your_client_secret
scopes = https://www.googleapis.com/auth/userinfo.profile https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email
auth_url = https://accounts.google.com/o/oauth2/auth
token_url = https://accounts.google.com/o/oauth2/token
api_url = https://www.googleapis.com/oauth2/v1/userinfo
allow_sign_up = trueStarten Sie den Grafana-Server neu:
sudo systemctl restart grafana-serverSAML-Integration:
Öffnen Sie die Datei grafana.ini und konfigurieren
Sie die SAML-Einstellungen.
Beispielkonfiguration:
[auth.saml]
enabled = true
cert_path = /path/to/certificate.pem
key_path = /path/to/private_key.pem
idp_metadata_url = https://your-idp.com/metadata
allow_sign_up = trueStarten Sie den Grafana-Server neu:
sudo systemctl restart grafana-serverOrdnerberechtigungen:
Dashboards > Manage und klicken Sie auf
New folder.Permissions, um die Berechtigungen zu konfigurieren.Dashboard-Berechtigungen:
Permissions und fügen Sie Berechtigungen
für Benutzer oder Teams hinzu.API-Tokens:
Configuration > API Keys und klicken
Sie auf Add API Key.Add.Die Benutzerverwaltung und Authentifizierung in Grafana bieten zahlreiche Möglichkeiten, um den Zugriff auf Dashboards und Datenquellen zu steuern und zu sichern. Durch die Implementierung von Benutzerrollen, Teams, externen Authentifizierungsanbietern und Zugriffskontrollen können Sie sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer auf Ihre Grafana-Umgebung zugreifen können. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie die Sicherheit und Verwaltung Ihrer Grafana-Instanz effektiv gestalten.
Die Verwaltung von Rollen und Berechtigungen in Grafana ist entscheidend, um den Zugriff auf Dashboards und Datenquellen zu steuern und sicherzustellen, dass Benutzer nur die Funktionen und Daten sehen und ändern können, zu denen sie berechtigt sind. In diesem Abschnitt werden die grundlegenden Konzepte und Schritte zur Verwaltung von Rollen und Berechtigungen in Grafana beschrieben.
Grafana bietet vier Hauptrollen, die den Zugriff und die Berechtigungen von Benutzern definieren:
Configuration > Users.Save.Configuration > Teams.Save.Berechtigungen in Grafana können auf verschiedenen Ebenen konfiguriert werden, um den Zugriff auf Dashboards und Ordner zu steuern.
Ordnerberechtigungen:
Dashboards > Manage und klicken Sie auf
New folder.Create.Permissions, um die Berechtigungen zu konfigurieren.Dashboard-Berechtigungen:
Permissions und klicken Sie auf
Add Permission.Globale Berechtigungen:
Configuration > Server Admin > Settings und passen
Sie die globalen Berechtigungen nach Bedarf an.Dashboards > Manage und klicken Sie auf
New folder.System Monitoring ein und klicken
Sie auf Create.System Monitoring.Permissions und klicken Sie auf
Add Permission.Team: SysAdmins und setzen Sie die Rolle auf
Admin.Save.System Monitoring.Permissions.Add Permission.User: JohnDoe und setzen Sie die Rolle auf
Editor.Save.Configuration > API Keys und klicken
Sie auf Add API Key.Add und kopieren Sie den generierten
API-Schlüssel.Verwenden Sie den API-Schlüssel für API-Aufrufe, um Daten aus Grafana abzurufen oder Konfigurationen vorzunehmen.
Beispiel für einen API-Aufruf:
curl -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" https://<grafana-server>/api/dashboards/dbDie Verwaltung von Rollen und Berechtigungen in Grafana ist essenziell, um den Zugriff auf Dashboards und Datenquellen zu steuern und die Sicherheit zu gewährleisten. Durch die Zuweisung von Benutzer- und Teamrollen, die Konfiguration von Ordner- und Dashboard-Berechtigungen sowie die Nutzung von API-Schlüsseln können Sie sicherstellen, dass nur autorisierte Personen Zugriff auf Ihre Grafana-Umgebung haben. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie die Sicherheit und Zugriffskontrolle in Ihrer Grafana-Instanz effektiv verwalten.
Um die Sicherheit Ihrer Grafana-Instanz zu gewährleisten, sollten verschiedene Sicherheitsmaßnahmen und Einstellungen implementiert werden. Diese umfassen die Sicherung des Zugriffs, die Konfiguration von Authentifizierungsmethoden und die Sicherstellung der Datenintegrität. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Sicherheitseinstellungen und Maßnahmen für Grafana beschrieben.
Öffnen Sie die Datei grafana.ini.
Konfigurieren Sie die HTTPS-Einstellungen:
[server]
protocol = https
cert_file = /path/to/your/certificate.crt
cert_key = /path/to/your/private.keyStarten Sie den Grafana-Server neu:
sudo systemctl restart grafana-serverÖffnen Sie die Datei grafana.ini.
Konfigurieren Sie die Passwortrichtlinien:
[security]
min_password_length = 8Integrieren Sie externe Authentifizierungsanbieter wie LDAP, OAuth, und SAML.
Beispielkonfiguration für OAuth:
[auth.google]
enabled = true
client_id = your_client_id
client_secret = your_client_secret
scopes = https://www.googleapis.com/auth/userinfo.profile https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email
auth_url = https://accounts.google.com/o/oauth2/auth
token_url = https://accounts.google.com/o/oauth2/token
api_url = https://www.googleapis.com/oauth2/v1/userinfo
allow_sign_up = trueSichern Sie die SQLite-Datenbank:
cp /var/lib/grafana/grafana.db /path/to/backup/location/Öffnen Sie die Datei grafana.ini.
Konfigurieren Sie die Protokollierung:
[log]
mode = console
level = infoDashboards > Manage und klicken Sie auf
New folder.Create.Permissions, um die Berechtigungen zu konfigurieren.Configuration > API Keys und klicken
Sie auf Add API Key.Add und kopieren Sie den generierten
API-Schlüssel.Die Implementierung von Sicherheitseinstellungen und Maßnahmen in Grafana ist entscheidend, um die Integrität und Vertraulichkeit Ihrer Daten zu gewährleisten. Durch die Sicherung des Zugriffs, die Konfiguration von Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, die Sicherstellung der Datenintegrität, die Überwachung und Protokollierung sowie die Verwaltung von Rollen und Berechtigungen können Sie eine sichere Umgebung für Ihre Grafana-Instanz schaffen. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie die Sicherheit Ihrer Grafana-Umgebung effektiv verwalten.
Die Kombination von Prometheus und Grafana ermöglicht es Ihnen, leistungsstarke Überwachungs- und Visualisierungslösungen zu erstellen. Prometheus sammelt und speichert Metriken, während Grafana diese Metriken visualisiert und analysiert. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Prometheus und Grafana verbinden, um effektive Auswertungen und Visualisierungen zu erstellen.
http://localhost:3000).Configuration > Data Sources.Add data source.Prometheus aus der Liste der verfügbaren
Datenquellen.http://localhost:9090).Server als Zugriffstyp.Save & Test, um die Verbindung zu
testen und die Datenquelle zu speichern.Dashboard-Bereich öffnen:
Create > Dashboard.Neues Panel hinzufügen:
Add new panel, um ein neues Panel zu
Ihrem Dashboard hinzuzufügen.Abfrage konfigurieren:
Beispiel für CPU-Auslastung:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Panel-Typ auswählen:
Visualisierung anpassen:
Panel zum Dashboard hinzufügen:
Apply, um das Panel zum Dashboard
hinzuzufügen.Dashboard Settings > Variables und
klicken Sie auf Add variable.instancequerylabel_values(node_cpu_seconds_total, instance)Verwenden Sie die Variable in Ihren PromQL-Abfragen, um dynamische Dashboards zu erstellen.
Beispiel:
rate(node_cpu_seconds_total{instance="$instance", mode="idle"}[5m])Erstellen Sie eine Variable region:
label_values(node_uname_info, region)Alert.Alerting > Notification channels
und klicken Sie auf New channel.Beispiel für eine CPU-Auslastungswarnung:
alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Hier ist ein Beispiel für ein vollständiges Dashboard, das Prometheus-Metriken visualisiert und Alarme konfiguriert:
System MonitoringAbfrage:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Panel-Typ: Graph
Titel: CPU Usage
Abfrage:
node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100Panel-Typ: Stat
Titel: Memory Usage
Abfrage:
rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])Panel-Typ: Graph
Titel: Disk I/O
Variable instance erstellen:
label_values(node_cpu_seconds_total, instance)Abfrage:
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10Benachrichtigung: Email, Slack, PagerDuty
Ctrl+S, um das Dashboard zu speichern.Die Verbindung von Prometheus und Grafana ermöglicht es Ihnen, leistungsstarke Dashboards zur Überwachung und Analyse Ihrer Systeme zu erstellen. Durch die Integration von Prometheus-Metriken, die Konfiguration dynamischer Dashboards und die Einrichtung von Alarmierungen können Sie sicherstellen, dass Sie stets über den Zustand Ihrer Systeme informiert sind und proaktiv auf Probleme reagieren können. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Prometheus und Grafana effektiv kombinieren und nutzen.
PromQL (Prometheus Query Language) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, die speziell für das Abrufen und Analysieren von Zeitreihendaten in Prometheus entwickelt wurde. Mit PromQL können Sie komplexe Abfragen erstellen, um tiefere Einblicke in Ihre Daten zu erhalten und diese in Grafana zu visualisieren. In diesem Abschnitt werden die Grundlagen von PromQL sowie Beispiele für komplexe Abfragen vorgestellt.
Metrikabfrage:
node_cpu_seconds_totalLabel-Filter:
node_cpu_seconds_total{mode="idle"}Zeitbereich:
node_cpu_seconds_total[5m]Mathematische Operatoren:
rate(http_requests_total[5m]) * 100Aggregationsoperatoren:
sum(rate(http_requests_total[5m]))
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))Funktionen:
increase(http_requests_total[1h])
histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))Berechnet die durchschnittliche CPU-Auslastung pro Instanz:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Berechnet den prozentualen Speicherverbrauch pro Instanz:
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Berechnet den eingehenden Netzwerkverkehr pro Instanz:
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])Berechnet den ausgehenden Netzwerkverkehr pro Instanz:
rate(node_network_transmit_bytes_total[5m])Berechnet die Lese- und Schreibvorgänge pro Sekunde pro Instanz:
rate(node_disk_reads_completed_total[5m])
rate(node_disk_writes_completed_total[5m])Berechnet die Fehlerquote von HTTP-Anfragen:
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100Berechnet das 95. Perzentil der Antwortzeiten von HTTP-Anfragen:
histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))CPU-Auslastung:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Speicherverbrauch:
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Netzwerkverkehr:
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])
rate(node_network_transmit_bytes_total[5m])Festplatten-I/O:
rate(node_disk_reads_completed_total[5m])
rate(node_disk_writes_completed_total[5m])HTTP-Anfragen pro Sekunde:
rate(http_requests_total[5m])Fehlerquote:
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100Antwortzeit (95. Perzentil):
histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))Umsatz:
sum(rate(sales_total[1h]))Konversionsrate:
sum(rate(conversions_total[1h])) / sum(rate(visits_total[1h])) * 100Benutzeraktivität:
sum(rate(user_activity_total[1h]))Create > Dashboard.Add new panel, um ein neues Panel
hinzuzufügen.Apply, um das Panel zum Dashboard
hinzuzufügen.Ctrl+S drücken.PromQL ermöglicht es Ihnen, komplexe Abfragen zu erstellen, um tiefere Einblicke in Ihre Metriken zu erhalten. Durch die Integration dieser Abfragen in Grafana-Dashboards können Sie leistungsstarke und informative Visualisierungen erstellen, die Ihnen helfen, die Leistung und Verfügbarkeit Ihrer Systeme und Anwendungen zu überwachen. Nutzen Sie die oben beschriebenen Techniken, um Ihre Prometheus-Daten mit PromQL effizient abzufragen und in Grafana zu visualisieren.
Aussagekräftige Visualisierungen sind entscheidend, um komplexe Daten verständlich und schnell erfassbar zu machen. In diesem Abschnitt werden die besten Praktiken und Techniken zur Erstellung effektiver und aussagekräftiger Visualisierungen in Grafana beschrieben.
Verwendung: Zeitreihenanalyse, Darstellung von Trends über die Zeit.
Beispiel:
rate(http_requests_total[5m])Verwendung: Vergleich von Werten zwischen verschiedenen Kategorien.
Beispiel:
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (instance)Verwendung: Darstellung von Anteilen an einem Ganzen.
Beispiel:
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status)Verwendung: Anzeige eines einzelnen, wichtigen Werts.
Beispiel:
sum(rate(http_requests_total[5m]))Verwendung: Darstellung von Datenverteilungen über zwei Dimensionen.
Beispiel:
rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])Verwendung: Darstellung von Messwerten innerhalb eines definierten Bereichs.
Beispiel:
sum(rate(node_memory_MemAvailable_bytes[5m]))Erstellen Sie Variablen, um dynamische und interaktive Dashboards zu ermöglichen.
Beispiel:
Variable instance:
label_values(node_cpu_seconds_total, instance)Verwenden Sie die Variable in Abfragen:
rate(node_cpu_seconds_total{instance="$instance", mode="idle"}[5m])Variable region:
label_values(node_uname_info, region)Detailed View/detailed-dashboard?var-instance=$instanceErstellen Sie Alarme für wichtige Metriken und konfigurieren Sie Benachrichtigungen.
Beispiel:
alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Emailyou@example.comSave.Hier ist ein Beispiel für ein vollständiges Dashboard, das verschiedene Visualisierungen und Techniken zur Erstellung aussagekräftiger Darstellungen nutzt:
System OverviewAbfrage:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Titel: CPU Usage
Achsenbeschriftung: CPU %
Abfrage:
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Titel: Memory Usage
Einheit: %
Abfrage:
rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])Titel: Disk I/O
Achsenbeschriftung: I/O Operations
Abfrage:
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])Titel: Network Traffic In
Einheit: Bytes/s
Variable instance erstellen:
label_values(node_cpu_seconds_total, instance)Abfrage:
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10Benachrichtigung: Email
Ctrl+S, um das Dashboard zu speichern.Durch die Anwendung der beschriebenen Techniken und Best Practices können Sie aussagekräftige und effektive Visualisierungen in Grafana erstellen. Die Wahl der richtigen Visualisierung, die Anpassung der Darstellung, die Einbindung interaktiver Elemente sowie die Konfiguration von Alarmen und Benachrichtigungen tragen dazu bei, dass Ihre Dashboards klar, informativ und benutzerfreundlich sind. Nutzen Sie diese Techniken, um Ihre Daten optimal zu visualisieren und tiefere Einblicke in Ihre Systeme und Anwendungen zu gewinnen.
Grafana bietet eine Vielzahl von Panel-Typen, die es Ihnen ermöglichen, Daten auf unterschiedliche und informative Weise zu visualisieren. Jedes Panel-Typ hat spezifische Anwendungsfälle und bietet einzigartige Darstellungsmöglichkeiten. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Panel-Typen in Grafana beschrieben, einschließlich ihrer Verwendungszwecke und typischen Anwendungsfälle.
Beschreibung: Das Graph Panel ist eines der am häufigsten verwendeten Panels in Grafana. Es visualisiert Zeitreihendaten als Linien- oder Bereichsdiagramme.
Verwendungszweck: Darstellung von Trends und Mustern über die Zeit.
Beispiel-Abfrage:
rate(http_requests_total[5m])Beschreibung: Das Stat Panel zeigt eine einzelne Metrik an, oft in einem großen, hervorgehobenen Stil.
Verwendungszweck: Darstellung von Schlüsselmetriken und KPI (Key Performance Indicators).
Beispiel-Abfrage:
sum(rate(http_requests_total[5m]))Beschreibung: Das Gauge Panel visualisiert Daten in einem kreisförmigen oder halbkreisförmigen Anzeigeformat.
Verwendungszweck: Darstellung von Messwerten innerhalb eines definierten Bereichs, z.B. Auslastung, Fehlerquoten.
Beispiel-Abfrage:
node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100Beschreibung: Das Bar Gauge Panel zeigt Daten als horizontale oder vertikale Balken an.
Verwendungszweck: Vergleich von Werten zwischen verschiedenen Kategorien.
Beispiel-Abfrage:
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (instance)Beschreibung: Das Table Panel zeigt Daten in einer tabellarischen Form an, die Spalten und Zeilen enthält.
Verwendungszweck: Anzeige von detaillierten Informationen und Metriken, die gut in tabellarischer Form dargestellt werden können.
Beispiel-Abfrage:
label_values(http_requests_total, status)Beschreibung: Das Pie Chart Panel visualisiert Daten als Kreisdiagramm, um Anteile an einem Ganzen darzustellen.
Verwendungszweck: Darstellung von Verteilungen und Anteilen.
Beispiel-Abfrage:
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status)Beschreibung: Das Heatmap Panel zeigt Datenverteilungen über zwei Dimensionen an, oft als Farbverlauf.
Verwendungszweck: Darstellung von Häufigkeitsverteilungen und Hotspots.
Beispiel-Abfrage:
rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])Beschreibung: Das Worldmap Panel visualisiert geografische Daten auf einer Weltkarte.
Verwendungszweck: Darstellung von geografischen Verteilungen und Standortdaten.
Beispiel-Abfrage:
geoip_request_count_by_countryBeschreibung: Das Text Panel zeigt benutzerdefinierte Texte an, die mit Markdown oder HTML formatiert werden können.
Verwendungszweck: Anzeige von Beschreibungen, Anweisungen oder statischen Informationen.
Beispiel-Inhalt:
## System Status
All systems operational.Beschreibung: Das Logs Panel zeigt Protokolldaten an, die oft aus Log-Quellen wie Loki stammen.
Verwendungszweck: Anzeige und Analyse von Protokolldaten.
Beispiel-Abfrage (Loki):
{job="varlogs"}Graph Panel: CPU-Auslastung über die Zeit.
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Stat Panel: Aktueller Speicherverbrauch.
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Gauge Panel: Aktuelle Netzwerkauslastung.
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])Bar Gauge Panel: Anfragen pro Sekunde pro Service.
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)Pie Chart Panel: Fehlerquote nach HTTP-Statuscode.
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (status)Heatmap Panel: Verteilung der Antwortzeiten.
rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])Worldmap Panel: Anfragen pro Land.
geoip_request_count_by_countryLogs Panel: Anzeige von Protokolldaten aus verschiedenen Quellen.
{job="varlogs"}Grafana bietet eine Vielzahl von Panel-Typen, die Ihnen helfen, Ihre Daten auf unterschiedliche und informative Weise zu visualisieren. Die Wahl des richtigen Panel-Typs hängt von den spezifischen Anforderungen und dem Kontext der Daten ab. Durch die Kombination verschiedener Panels können Sie umfassende und aussagekräftige Dashboards erstellen, die tiefere Einblicke in Ihre Systeme und Anwendungen ermöglichen. Nutzen Sie die oben beschriebenen Panel-Typen, um Ihre Grafana-Dashboards optimal zu gestalten und Ihre Daten effektiv zu visualisieren.
Die Anpassung und Konfiguration von Panels in Grafana ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten auf eine benutzerfreundliche und informative Weise zu visualisieren. Durch die Nutzung verschiedener Einstellungen und Optionen können Sie sicherstellen, dass Ihre Panels die gewünschten Informationen effektiv vermitteln. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Schritte und Techniken zur Anpassung und Konfiguration von Panels in Grafana beschrieben.
Passen Sie die Abfragen an, um spezifische Datenpunkte oder Metriken zu visualisieren.
Verwenden Sie PromQL-Funktionen und -Operatoren, um komplexe Abfragen zu erstellen.
Beispiel:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Annotation-Abfrage:
events_total{event="deployment"}Alarmbedingung:
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10Benachrichtigung: Email, Slack, PagerDuty
Variable instance:
label_values(node_cpu_seconds_total, instance)Variable region:
label_values(node_uname_info, region)Detailed View/detailed-dashboard?var-instance=$instanceHier ist ein Beispiel für ein angepasstes Panel zur Visualisierung der CPU-Auslastung:
CPU UsageDurchschnittliche CPU-Auslastung pro Instanz in den letzten 5 MinutenAbfrage:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)GraphAnnotation-Abfrage:
events_total{event="deployment"}Alarmbedingung:
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10Benachrichtigung: Email
Variable instance erstellen:
label_values(node_cpu_seconds_total, instance)Apply, um das Panel zum Dashboard
hinzuzufügen.Ctrl+S drücken.Durch die Anpassung und Konfiguration von Panels in Grafana können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten auf eine informative und benutzerfreundliche Weise visualisiert werden. Die Wahl der richtigen Visualisierung, die Anpassung der Darstellung, die Einbindung interaktiver Elemente sowie die Konfiguration von Alarmen und Benachrichtigungen tragen dazu bei, dass Ihre Dashboards klar, informativ und benutzerfreundlich sind. Nutzen Sie die oben beschriebenen Techniken, um Ihre Panels in Grafana optimal zu gestalten und Ihre Daten effektiv zu visualisieren.
Interaktive Funktionen und Filter in Grafana ermöglichen es Benutzern, Dashboards dynamisch und anpassungsfähig zu gestalten. Durch die Verwendung von Variablen, Templating und Drill-Down-Links können Benutzer spezifische Daten schnell und einfach visualisieren. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten interaktiven Funktionen und Filter in Grafana beschrieben und wie sie in Panels integriert werden können.
Variablen ermöglichen es, Dashboards dynamisch zu gestalten und Abfragen basierend auf Benutzerinteraktionen anzupassen.
Dashboard Settings > Variables und
klicken Sie auf Add variable.instancequerylabel_values(node_cpu_seconds_total, instance)Multi-value, um die Auswahl mehrerer
Werte zu ermöglichen.Include All option, um eine
All-Option hinzuzufügen, die alle Werte einschließt.Verwenden Sie die erstellten Variablen in Ihren PromQL-Abfragen, um die Datenanzeige dynamisch anzupassen.
Beispiel:
rate(node_cpu_seconds_total{instance="$instance", mode="idle"}[5m])Templating ermöglicht es, Dashboards flexibel und interaktiv zu gestalten, indem Variablen verwendet werden, um die Anzeige dynamisch anzupassen.
Dashboard Settings > Variables und
fügen Sie Templating-Variablen hinzu.regionquerylabel_values(node_uname_info, region)Nutzen Sie die Templating-Variablen in Abfragen, um die Anzeige basierend auf den Benutzerauswahlen anzupassen.
Beispiel:
rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance", region=~"$region", mode="idle"}[5m])Drill-Down-Links ermöglichen es Benutzern, von einer Übersicht zu detaillierteren Ansichten zu navigieren.
Links.Detailed View/detailed-dashboard?var-instance=$instance&var-region=$regionDashboard-Filter ermöglichen es, die Anzeige aller Panels auf einem Dashboard basierend auf den Benutzerauswahlen zu steuern.
Variable status:
label_values(http_requests_total, status)Verwenden Sie die Filter-Variablen in Abfragen, um die Datenanzeige dynamisch anzupassen.
Beispiel:
sum(rate(http_requests_total{status=~"$status"}[5m]))Hier ist ein Beispiel für ein interaktives Dashboard mit Variablen, Templating und Drill-Down-Links:
Interactive System MonitoringVariable instance erstellen:
label_values(node_cpu_seconds_total, instance)Variable region erstellen:
label_values(node_uname_info, region)Abfrage:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance", region=~"$region", mode="idle"}[5m])) * 100)Titel: CPU Usage
Achsenbeschriftung: CPU %
Abfrage:
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Titel: Memory Usage
Einheit: %
Detailed View/detailed-dashboard?var-instance=$instance&var-region=$regionApply, um das Panel zum Dashboard
hinzuzufügen.Ctrl+S drücken.Interaktive Funktionen und Filter in Grafana ermöglichen es Benutzern, Dashboards dynamisch und anpassungsfähig zu gestalten. Durch die Nutzung von Variablen, Templating und Drill-Down-Links können spezifische Daten schnell und einfach visualisiert werden. Mit den oben beschriebenen Techniken können Sie Ihre Panels in Grafana optimal gestalten und Ihre Daten effektiv visualisieren, um tiefere Einblicke zu gewinnen und benutzerfreundliche Dashboards zu erstellen.
Der Alertmanager ist ein zentraler Bestandteil des Prometheus-Ökosystems, der für das Verwalten und Versenden von Benachrichtigungen basierend auf definierten Alarmregeln zuständig ist. Er ermöglicht das Gruppieren, Weiterleiten und Deduplizieren von Alarmen und unterstützt verschiedene Benachrichtigungskanäle. In diesem Abschnitt wird die grundlegende Konfiguration und Verwendung des Alertmanagers beschrieben.
Laden Sie die neueste Version des Alertmanagers von der Prometheus-Download-Seite herunter.
Entpacken Sie die heruntergeladene Datei und verschieben Sie das
alertmanager-Binary an einen geeigneten Ort.
Starten Sie den Alertmanager:
./alertmanager --config.file=alertmanager.ymlalertmanager.yml):
Die Konfigurationsdatei definiert die Benachrichtigungskanäle, Routing-Regeln und weitere Einstellungen.
Beispielkonfiguration:
global:
resolve_timeout: 5m
smtp_smarthost: 'smtp.example.com:587'
smtp_from: 'alertmanager@example.com'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'password'
route:
receiver: 'default'
group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 3h
routes:
- match:
severity: critical
receiver: 'team-critical'
receivers:
- name: 'default'
email_configs:
- to: 'oncall@example.com'
- name: 'team-critical'
slack_configs:
- api_url: 'https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
channel: '#alerts'prometheus.yml):
Konfigurieren Sie Prometheus, um den Alertmanager zu verwenden.
Beispielkonfiguration:
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 'localhost:9093'
rule_files:
- 'alert.rules.yml'alert.rules.yml):
Definieren Sie die Alarmregeln, die Prometheus auslösen soll.
Beispielregel:
groups:
- name: example-alerts
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Temporäre Deaktivierung von Alarmen für Wartungsfenster oder bekannte Probleme.
Beispiel-Silence:
curl -XPOST -d '{
"matchers": [
{"name": "alertname", "value": "HighCPUUsage", "isRegex": false}
],
"startsAt": "2023-01-01T00:00:00Z",
"endsAt": "2023-01-01T06:00:00Z",
"createdBy": "admin",
"comment": "Scheduled maintenance"
}' http://localhost:9093/api/v1/silencesAnpassen des Inhalts und Formats der Benachrichtigungen mit Hilfe von Go-Templates.
Beispiel-Template:
receivers:
- name: 'default'
email_configs:
- to: 'oncall@example.com'
html: '{{ template "email.default.html" . }}'
templates:
- '/etc/alertmanager/template/*.tmpl'http://localhost:9093.Prometheus-Konfiguration
(prometheus.yml):
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ['localhost:9093']
rule_files:
- 'alert.rules.yml'Alertmanager-Konfiguration
(alertmanager.yml):
global:
resolve_timeout: 5m
smtp_smarthost: 'smtp.example.com:587'
smtp_from: 'alertmanager@example.com'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'password'
route:
receiver: 'default'
group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 3h
routes:
- match:
severity: critical
receiver: 'team-critical'
receivers:
- name: 'default'
email_configs:
- to: 'oncall@example.com'
- name: 'team-critical'
slack_configs:
- api_url: 'https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
channel: '#alerts'Alarmregeln (alert.rules.yml):
groups:
- name: example-alerts
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Der Alertmanager ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verwaltung und Versendung von Benachrichtigungen basierend auf Alarmen in Prometheus. Durch die Konfiguration von Benachrichtigungskanälen, Routing-Regeln und Alarmregeln können Sie sicherstellen, dass Sie stets über kritische Zustände informiert sind und proaktiv auf Probleme reagieren können. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie den Alertmanager effektiv einrichten und in Ihre Überwachungsinfrastruktur integrieren.
Die Konfiguration von Alerts in Prometheus ist entscheidend, um proaktiv auf Probleme in Ihrer Infrastruktur reagieren zu können. Prometheus verwendet eine eigene Abfragesprache, PromQL, um Regeln für das Auslösen von Alerts zu definieren. Diese Alerts werden dann an den Alertmanager weitergeleitet, der für die Verwaltung und Benachrichtigung zuständig ist. In diesem Abschnitt werden die Schritte zur Konfiguration von Alerts in Prometheus beschrieben.
prometheus.yml-Datei.prometheus.yml):
Definieren Sie den Alertmanager in der
prometheus.yml-Datei:
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 'localhost:9093'Fügen Sie die Regeldateien hinzu:
rule_files:
- 'alert.rules.yml'alert.rules.yml):
Definieren Sie die Alert-Regeln in einer separaten YAML-Datei.
Beispiel für eine CPU-Auslastungsregel:
groups:
- name: example-alerts
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Nachdem Sie die prometheus.yml und die Regeldatei
aktualisiert haben, müssen Sie die Prometheus-Konfiguration neu
laden.
Dies kann durch einen HTTP-Reload-Endpunkt oder durch Neustart des Prometheus-Dienstes erfolgen:
curl -X POST http://localhost:9090/-/reloadBeispiel:
- alert: HighMemoryUsage
expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 90
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High Memory usage on {{ $labels.instance }}"
description: "Memory usage is above 90% for more than 5 minutes."Beispiel:
- alert: HighNetworkTraffic
expr: rate(node_network_receive_bytes_total[5m]) > 10000000
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High Network Traffic on {{ $labels.instance }}"
description: "Network traffic is above 10MB/s for more than 5 minutes."Beispiel:
- alert: HighDiskIO
expr: rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m]) > 0.5
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High Disk I/O on {{ $labels.instance }}"
description: "Disk I/O time is above 50% for more than 5 minutes."Beispiel:
- alert: HighHTTPErrorRate
expr: sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100 > 5
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High HTTP error rate on {{ $labels.instance }}"
description: "HTTP error rate is above 5% for more than 5 minutes."http://localhost:9090) und gehen Sie zu
Status > Rules, um die aktiven Alerts und deren Status
zu überprüfen.Verwenden Sie die Prometheus-Weboberfläche, um Ad-hoc-Abfragen zu erstellen und die Alert-Bedingungen zu testen.
Beispiel-Abfrage:
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10http://localhost:9093), um den Status der
Benachrichtigungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie korrekt
weitergeleitet werden.Die Konfiguration von Alerts in Prometheus ermöglicht es Ihnen, proaktiv auf kritische Zustände in Ihrer Infrastruktur zu reagieren. Durch die Definition von Alert-Regeln in YAML-Dateien und die Integration mit dem Alertmanager können Sie sicherstellen, dass Sie über wichtige Ereignisse und Zustände informiert werden. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie Alerts effektiv in Prometheus konfigurieren und verwalten, um eine zuverlässige Überwachungsinfrastruktur zu gewährleisten.
Die Integration des Alertmanagers mit Grafana und anderen Tools ermöglicht es Ihnen, ein umfassendes und effizientes Überwachungssystem aufzubauen. Diese Integration hilft dabei, Alarme zentral zu verwalten, Benachrichtigungen zu konfigurieren und visuelle Dashboards zu erstellen, die Ihnen helfen, schnell auf kritische Ereignisse zu reagieren. In diesem Abschnitt werden die Schritte zur Integration des Alertmanagers mit Grafana und anderen Tools beschrieben.
Alerting > Notification channels in der
Grafana-Weboberfläche.New channel, um einen neuen
Benachrichtigungskanal zu erstellen.AlertmanagerWebhookhttp://<alertmanager-host>:9093/api/v1/alertsKonfigurieren Sie den Alertmanager, um Benachrichtigungen an den Grafana-Benachrichtigungskanal zu senden.
Beispiel in der
alertmanager.yml:
receivers:
- name: 'grafana'
webhook_configs:
- url: 'http://<grafana-host>:3000/api/alertmanager'Slack ist ein beliebtes Tool für die Teamkommunikation und kann für Benachrichtigungen über den Alertmanager konfiguriert werden.
Beispiel in der
alertmanager.yml:
receivers:
- name: 'slack'
slack_configs:
- api_url: 'https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
channel: '#alerts'
send_resolved: truePagerDuty ist ein Incident-Management-Tool, das für kritische Benachrichtigungen verwendet werden kann.
Beispiel in der
alertmanager.yml:
receivers:
- name: 'pagerduty'
pagerduty_configs:
- routing_key: 'your-routing-key'
send_resolved: trueE-Mail-Benachrichtigungen sind eine grundlegende Methode, um Alarmmeldungen zu empfangen.
Beispiel in der
alertmanager.yml:
receivers:
- name: 'email'
email_configs:
- to: 'your-email@example.com'
from: 'alertmanager@example.com'
smarthost: 'smtp.example.com:587'
auth_username: 'alertmanager'
auth_password: 'password'Der Alertmanager kann so konfiguriert werden, dass er Alarme basierend auf bestimmten Kriterien gruppiert und weiterleitet.
Beispiel in der
alertmanager.yml:
route:
receiver: 'default'
group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 3h
routes:
- match:
severity: critical
receiver: 'pagerduty'
- match:
severity: warning
receiver: 'email'Temporäre Deaktivierung von Alarmen während Wartungsfenstern oder bei bekannten Problemen.
Beispiel-Silence:
curl -XPOST -d '{
"matchers": [
{"name": "alertname", "value": "HighCPUUsage", "isRegex": false}
],
"startsAt": "2023-01-01T00:00:00Z",
"endsAt": "2023-01-01T06:00:00Z",
"createdBy": "admin",
"comment": "Scheduled maintenance"
}' http://<alertmanager-host>:9093/api/v1/silencesAnpassen des Inhalts und Formats der Benachrichtigungen mit Hilfe von Go-Templates.
Beispiel-Template in der
alertmanager.yml:
templates:
- '/etc/alertmanager/template/*.tmpl'Prometheus-Konfiguration
(prometheus.yml):
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ['localhost:9093']
rule_files:
- 'alert.rules.yml'Alertmanager-Konfiguration
(alertmanager.yml):
global:
resolve_timeout: 5m
smtp_smarthost: 'smtp.example.com:587'
smtp_from: 'alertmanager@example.com'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'password'
route:
receiver: 'default'
group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 3h
routes:
- match:
severity: critical
receiver: 'pagerduty'
- match:
severity: warning
receiver: 'email'
receivers:
- name: 'default'
email_configs:
- to: 'oncall@example.com'
- name: 'pagerduty'
pagerduty_configs:
- routing_key: 'your-routing-key'
- name: 'email'
email_configs:
- to: 'your-email@example.com'
- name: 'grafana'
webhook_configs:
- url: 'http://<grafana-host>:3000/api/alertmanager'Alarmregeln (alert.rules.yml):
groups:
- name: example-alerts
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."Die Integration des Alertmanagers mit Grafana und anderen Tools bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, Alarme zentral zu verwalten und Benachrichtigungen effizient zu konfigurieren. Durch die Verwendung von verschiedenen Benachrichtigungskanälen, das Anpassen von Routing-Regeln und die Integration mit Tools wie Slack, PagerDuty und E-Mail können Sie sicherstellen, dass Sie stets über kritische Ereignisse informiert sind und schnell darauf reagieren können. Mit den oben beschriebenen Schritten können Sie den Alertmanager effektiv in Ihre Überwachungsinfrastruktur integrieren.
PromQL (Prometheus Query Language) ist eine leistungsstarke und flexible Abfragesprache, die speziell für Prometheus entwickelt wurde. Sie ermöglicht das Abrufen, Analysieren und Aggregieren von Zeitreihendaten. In diesem Abschnitt werden die Grundlagen von PromQL beschrieben, einschließlich der grundlegenden Abfragetypen und -operatoren.
http_requests_total,
node_cpu_seconds_total.http_requests_total Labels wie method="GET"
und status="200" haben.http_requests_total{method="GET",status="200"} eine
einzelne Zeitreihe darstellen.Abfragen, die den aktuellen Wert einer Metrik zurückgeben.
Beispiel:
node_cpu_seconds_totalAbfragen, die Werte einer Metrik über einen bestimmten Zeitraum zurückgeben.
Beispiel:
node_cpu_seconds_total[5m]Addition:
http_requests_total + 100Subtraktion:
http_requests_total - 100Multiplikation:
http_requests_total * 2Division:
http_requests_total / 2Größer als:
http_requests_total > 100Kleiner als:
http_requests_total < 100Gleich:
http_requests_total == 100Ungleich:
http_requests_total != 100Summe:
sum(http_requests_total)Durchschnitt:
avg(http_requests_total)Minimum:
min(http_requests_total)Maximum:
max(http_requests_total)Gruppierung:
sum by (status)(http_requests_total)rate(http_requests_total[5m])increase(http_requests_total[1h])histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))Berechnung der durchschnittlichen CPU-Auslastung pro Instanz:
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)Berechnung des prozentualen Speicherverbrauchs pro Instanz:
(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100Berechnung des eingehenden Netzwerkverkehrs pro Instanz:
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])Berechnung des ausgehenden Netzwerkverkehrs pro Instanz:
rate(node_network_transmit_bytes_total[5m])Berechnung der Fehlerquote von HTTP-Anfragen:
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100Öffnen Sie ein Dashboard in Grafana und fügen Sie ein neues Panel hinzu.
Wählen Sie die Prometheus-Datenquelle aus und geben Sie eine PromQL-Abfrage ein.
Beispiel:
rate(http_requests_total[5m])PromQL ist eine leistungsstarke Sprache, die es ermöglicht, detaillierte Abfragen auf Prometheus-Zeitreihendaten durchzuführen. Durch die Nutzung der grundlegenden Abfragetypen, Operatoren und Funktionen können Sie komplexe Analysen und Visualisierungen erstellen. Mit den oben beschriebenen Techniken können Sie PromQL effektiv nutzen, um tiefere Einblicke in Ihre Metriken zu gewinnen und diese in Grafana zu visualisieren.
PromQL (Prometheus Query Language) bietet leistungsstarke Funktionen zur Abfrage und Analyse von Zeitreihendaten. In diesem Abschnitt werden verschiedene Abfragebeispiele und Anwendungsszenarien beschrieben, um zu zeigen, wie Sie PromQL nutzen können, um detaillierte Einblicke in Ihre Metriken zu gewinnen.
100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)max by (instance) (100 - (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) * 100))(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100node_memory_MemAvailable_bytesrate(node_network_receive_bytes_total[5m])rate(node_network_transmit_bytes_total[5m])rate(http_requests_total[5m])sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100rate(node_disk_reads_completed_total[5m])rate(node_disk_writes_completed_total[5m])count(http_requests_total{job="webapp", handler="/login"})avg(rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(http_request_duration_seconds_count[5m]))histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))sum(rate(http_request_duration_seconds_sum[5m])) by (status) / sum(rate(http_request_duration_seconds_count[5m])) by (status)sum(session_active_total)avg(upload_size_bytes)avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) < 10node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100 < 10Die Nutzung von PromQL bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Überwachung und Analyse von Systemen und Anwendungen. Durch die Anwendung der oben beschriebenen Abfragen und Szenarien können Sie detaillierte Einblicke in Ihre Metriken gewinnen und proaktive Maßnahmen zur Verbesserung der Leistung und Verfügbarkeit Ihrer Infrastruktur ergreifen. PromQL ermöglicht es Ihnen, spezifische und aussagekräftige Daten schnell und effizient zu extrahieren und in Grafana zu visualisieren.
Effiziente PromQL-Abfragen sind entscheidend für die Performance und Zuverlässigkeit Ihres Überwachungssystems. In diesem Abschnitt werden Techniken zur Optimierung und Fehlerbehebung von PromQL-Abfragen beschrieben, um sicherzustellen, dass Ihre Abfragen schnell und präzise Ergebnisse liefern.
Aggregationsfunktionen wie sum(),
avg(), min(), und max()
reduzieren die Menge der zurückgegebenen Daten und verbessern die
Performance.
Beispiel:
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (instance)Beschränken Sie die Abfragezeiträume auf das notwendige Minimum, um die Datenmenge zu reduzieren.
Beispiel:
rate(http_requests_total[1m])Spezifische Labels reduzieren die Anzahl der zurückgegebenen Zeitreihen und verbessern die Abfragegeschwindigkeit.
Beispiel:
http_requests_total{job="api", status="200"}Vermeiden Sie komplexe Abfragen, wenn einfache Abfragen ausreichen.
Beispiel:
sum(rate(http_requests_total{job="api"}[5m])) by (status)Nutzen Sie histogram_quantile(), um spezifische
Perzentile zu berechnen, anstatt alle Histogrammbuckets
abzufragen.
Beispiel:
histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))label_values() zur
Debugging:
Nutzen Sie label_values(), um die möglichen Werte
eines Labels anzuzeigen und Fehler bei der Labelauswahl zu
vermeiden.
Beispiel:
label_values(http_requests_total, status)Überprüfen Sie die Rohdaten, um sicherzustellen, dass keine fehlerhaften Datenpunkte die Abfrageergebnisse beeinflussen.
Beispiel:
http_requests_total{status="500"}rate() und irate()
korrekt:
Stellen Sie sicher, dass Sie rate() für glatte und
irate() für punktuelle Änderungsraten verwenden.
Beispiel:
rate(node_cpu_seconds_total[5m])
irate(node_cpu_seconds_total[1m])offset:
Verwenden Sie offset, um historische Daten zu
analysieren und Vergleiche anzustellen.
Beispiel:
rate(http_requests_total[5m] offset 1h)Minimieren Sie die Datenmenge durch gezielte Labelauswahl und kurze Zeitintervalle.
Beispiel:
rate(node_network_receive_bytes_total{device="eth0"}[1m])subquery:
Verwenden Sie subquery, um komplexe Berechnungen in
Teilschritte zu zerlegen und die Performance zu verbessern.
Beispiel:
avg_over_time(rate(http_requests_total[5m])[30m:])count():
Vermeiden Sie die häufige Verwendung von count(), da
dies zu hohen Rechenaufwand führen kann.
Alternative:
sum by (status) (rate(http_requests_total[5m]))Überwachen Sie die Ressourcennutzung des Prometheus-Servers und passen Sie die Hardware-Ressourcen entsprechend an.
Beispielmetriken:
process_cpu_seconds_total
process_resident_memory_bytesOriginalabfrage:
avg by (instance) (100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100))Optimierte Abfrage:
100 - avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]) * 100)Originalabfrage:
rate(node_network_receive_bytes_total{device="eth0"}[5m])Optimierte Abfrage:
rate(node_network_receive_bytes_total{device="eth0"}[1m])Originalabfrage:
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100Optimierte Abfrage:
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[1m])) / sum(rate(http_requests_total[1m])) * 100Die Optimierung und Fehlerbehebung von PromQL-Abfragen ist entscheidend, um die Effizienz und Zuverlässigkeit Ihres Überwachungssystems zu gewährleisten. Durch die Anwendung der beschriebenen Techniken und Best Practices können Sie sicherstellen, dass Ihre Abfragen schnell und präzise Ergebnisse liefern. Nutzen Sie diese Ansätze, um Ihre PromQL-Abfragen zu optimieren und Probleme effektiv zu beheben.