Jak stworzyć pierwszy dashboard w Grafana? Krok po kroku

Wprowadzenie do Grafany – czym jest i do czego służy

Grafana to potężne i elastyczne narzędzie open source służące do wizualizacji i analizowania danych w czasie rzeczywistym. Najczęściej wykorzystywana jest w obszarach monitoringu infrastruktury IT, DevOps, analiz systemowych oraz wszędzie tam, gdzie potrzebne są interaktywne pulpity nawigacyjne (dashboardy) prezentujące dane z różnych źródeł w przejrzysty sposób.

Głównym zadaniem Grafany jest umożliwienie użytkownikom tworzenia czytelnych i dynamicznych wizualizacji danych pochodzących z wielu źródeł, takich jak serwery baz danych, systemy monitoringu (np. Prometheus, InfluxDB), platformy chmurowe (AWS, Azure), systemy logów (np. Loki, Elasticsearch) i wiele innych.

Podstawowe cechy Grafany to:

• Źródła danych: Grafana obsługuje wiele różnych typów źródeł danych, umożliwiając agregowanie i prezentowanie informacji z różnych systemów w jednym miejscu.
• Dashboardy: Użytkownicy mogą tworzyć własne pulpity nawigacyjne, które składają się z paneli prezentujących dane w formie wykresów, tabel, wskaźników i innych wizualnych komponentów.
• Interaktywność: Możliwość dodawania filtrów, wyboru zakresu czasowego i przeszukiwania danych w czasie rzeczywistym czyni z Grafany bardzo funkcjonalne narzędzie analityczne.
• Alertowanie: Grafana pozwala na tworzenie reguł alertowych, które mogą informować użytkowników o przekroczeniu określonych progów lub wystąpieniu istotnych zmian w danych.

Dzięki swojej modularnej budowie i bogatemu ekosystemowi wtyczek Grafana znajduje zastosowanie zarówno w małych projektach, jak i w złożonych środowiskach produkcyjnych. Jej intuicyjny interfejs sprawia, że jest dostępna nie tylko dla administratorów systemów, ale również dla analityków danych i zespołów biznesowych.

Instalacja Grafany krok po kroku

Grafana to popularne narzędzie open source do wizualizacji danych i monitorowania systemów, które można uruchomić lokalnie lub w chmurze. Instalacja Grafany jest szybka i stosunkowo prosta, ale warto znać kilka podstawowych opcji, zanim przystąpimy do działania.

W zależności od potrzeb możesz zainstalować Grafanę na różne sposoby – jako usługę na lokalnym serwerze (np. Linux, Windows), w kontenerze Docker, albo skorzystać z wersji hosted w chmurze dostępnej na stronie Grafany (Grafana Cloud). Najbardziej uniwersalnym i elastycznym podejściem jest instalacja lokalna, która daje pełną kontrolę nad konfiguracją i integracjami.

Poniżej przedstawiamy podstawowe kroki instalacji Grafany na systemach Linux:

• Krok 1: Pobierz oficjalny pakiet instalacyjny Grafany ze strony grafana.com lub dodaj repozytorium APT/YUM zależnie od twojego systemu operacyjnego.
• Krok 2: Zainstaluj pakiet za pomocą menedżera pakietów odpowiedniego dla twojego systemu (np. apt dla Debiana/Ubuntu lub yum dla CentOS/RHEL).
• Krok 3: Uruchom usługę Grafany i ustaw jej automatyczne włączanie przy starcie systemu.
• Krok 4: Zaloguj się do dashboardu webowego Grafany przez domyślny port (domyślnie http://localhost:3000) używając domyślnych danych logowania (admin/admin).

Dla użytkowników korzystających z Dockera, instalacja sprowadza się do uruchomienia kontenera z oficjalnego obrazu Grafany, co pozwala na szybkie testowanie i łatwe czyszczenie środowiska.

W przypadku środowisk produkcyjnych zaleca się dodatkowe kroki, takie jak konfiguracja zapory sieciowej, ustawienie bezpiecznego hasła, integracja z systemem uwierzytelniania oraz certyfikaty SSL — jednak te aspekty wykraczają poza zakres podstawowej instalacji.

Po zakończeniu instalacji i pierwszym uruchomieniu, Grafana jest gotowa do dalszej konfiguracji, w tym podłączenia źródeł danych i tworzenia własnych dashboardów.

Konfiguracja źródła danych w Grafanie

Aby rozpocząć pracę z Grafaną, jednym z pierwszych kroków po jej uruchomieniu jest skonfigurowanie źródła danych. Grafana sama w sobie nie przechowuje danych – służy do ich wizualizacji na podstawie danych pochodzących z różnych zewnętrznych systemów. Źródło danych to miejsce, z którego Grafana pobiera informacje do tworzenia wykresów, tabel i innych elementów dashboardu.

Najpopularniejsze źródła danych

Grafana wspiera wiele typów źródeł danych – zarówno bazy czasowe, jak i standardowe relacyjne bazy danych. Oto kilka najczęściej wykorzystywanych:

Dodawanie nowego źródła danych

Aby dodać nowe źródło danych w Grafanie, wykonaj następujące kroki:

• Przejdź do menu głównego i wybierz Configuration (ikona trybika).
• Kliknij Data Sources.
• Naciśnij przycisk Add data source.
• Wybierz typ źródła danych z listy (np. Prometheus, InfluxDB, MySQL).
• Wprowadź wymagane dane konfiguracyjne, takie jak adres URL, dane logowania, nazwę bazy danych itd.
• Zapisz konfigurację klikając Save & Test.

Przykład: Dodanie źródła Prometheus

URL: http://localhost:9090
Access: Server (default)

Po zapisaniu Grafana przetestuje połączenie i wyświetli komunikat o sukcesie lub błędzie.

Właściwy wybór źródła danych zależy od rodzaju danych, które chcesz analizować oraz struktury systemu, z którego te dane pochodzą. Warto zaznaczyć, że jedno dashboard może korzystać z wielu źródeł danych jednocześnie, co daje dużą elastyczność w budowaniu kompleksowych wizualizacji. Jeśli interesują Cię również inne narzędzia do pracy z danymi, warto zapoznać się z Kursem Microsoft Power BI (Business Intelligence) podstawowym - modele danych, raporty, wizualizacje danych i dashboardy, który może poszerzyć Twoje umiejętności w zakresie analizy i prezentacji danych.

Tworzenie pierwszego dashboardu – podstawy interfejsu

Po zainstalowaniu Grafany i skonfigurowaniu źródła danych możemy przejść do tworzenia naszego pierwszego dashboardu. Dashboardy są centralnym elementem pracy z Grafaną – to na nich budujemy wizualizacje danych, które pomagają w monitorowaniu i analizie systemów, aplikacji czy infrastruktury.

Aby rozpocząć, należy przejść do głównego menu po lewej stronie i kliknąć "+ Create", a następnie wybrać "Dashboard". Zostaniemy przeniesieni do edytora dashboardów, który składa się z kilku głównych komponentów:

• Topbar (górny pasek nawigacji) – umożliwia zapisanie dashboardu, ustawienie zakresu czasu, filtrowanie danych, eksport oraz inne akcje globalne.
• Canvas (płótno) – główna przestrzeń do dodawania paneli (wizualizacji). Na początku jest pusta i czeka na pierwsze panele.
• Panel Editor – narzędzie do edycji pojedynczych paneli, pozwalające wybrać typ wykresu, źródło danych i sposób prezentacji.
• Variables (zmienne) – narzędzie do tworzenia dynamicznych dashboardów, które mogą zmieniać się w zależności od wartości wybranych przez użytkownika (np. host, region, instancja).

Po kliknięciu "Add a new panel" otwiera się edytor panelu, gdzie możemy zdefiniować pierwszą wizualizację. Typowym krokiem jest wybór źródła danych, wpisanie zapytania (np. w PromQL, InfluxQL lub SQL – zależnie od typu źródła) oraz domyślna wizualizacja (np. wykres liniowy, licznik, tabela).

Dla przykładu, zapytanie w PromQL mogłoby wyglądać tak:

rate(http_requests_total[5m])

W zależności od wybranego typu wizualizacji, pojawią się różne opcje konfiguracyjne – np. styl linii, kolory, etykiety osi czy legendy.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe typy paneli dostępne w Grafanie i ich zastosowanie:

Po skonfigurowaniu pierwszego panelu możemy go zapisać klikając "Apply" i dodać kolejne. Po zakończeniu pracy warto zapisać cały dashboard, nadając mu nazwę i opcjonalny folder.

Tworzenie dashboardu w Grafanie jest procesem intuicyjnym, który pozwala na szybkie stworzenie przejrzystego interfejsu monitoringu. W kolejnych krokach można wzbogacać dashboardy o dodatkowe funkcje, takie jak alerty czy interaktywne filtry.

Dodawanie paneli i wizualizacji danych

Panele w Grafanie to podstawowe jednostki wizualizacji danych – każdy panel reprezentuje jeden typ wizualizacji, np. wykres, tabelę czy wskaźnik liczbowy. Z kolei wizualizacje określają sposób prezentowania danych na panelu. W tej sekcji skupimy się na zrozumieniu, jak dodawać panele i wybierać odpowiednie wizualizacje, by dopasować dashboard do potrzeb użytkownika. Jeśli interesuje Cię szerszy kontekst projektowania efektywnych dashboardów i wizualizacji danych, sprawdź także Kurs Microsoft Power BI Pro - analiza biznesowa, wizualizacja i modelowanie danych, tworzenie efektywnych dashboardów.

Rodzaje paneli i ich zastosowania

Grafana oferuje wiele typów wizualizacji, z których najczęściej używane to:

• Time series (Wykresy czasowe) – idealne do śledzenia zmian wartości w czasie, np. zużycia CPU, liczby zapytań, opóźnień.
• Gauge (Wskaźniki) – do prezentacji pojedynczej wartości względem progu, np. użycie pamięci w %.
• Bar gauge (Wskaźnik słupkowy) – do szybkiego porównania wartości w formie słupków.
• Table (Tabela) – do prezentowania danych w postaci tabelarycznej, np. lista najwolniejszych zapytań.
• Stat (Statyczny) – do wyświetlania pojedynczych metryk, np. aktualna liczba użytkowników.

Dodawanie nowego panelu

Aby dodać nowy panel do dashboardu:

1. Wejdź na swój dashboard i kliknij "Add panel" lub ikonę plusa w górnym menu.
2. W nowym oknie wybierz typ wizualizacji.
3. Wprowadź zapytanie do źródła danych (np. Prometheus, InfluxDB).
4. Na żywo zobaczysz wynik na wizualizacji – możesz dostosować jej wygląd w zakładce "Panel".
5. Zapisz panel klikając "Apply".

Porównanie typów wizualizacji

Przykład prostego panelu z zapytaniem

Dla źródła danych Prometheus, proste zapytanie może wyglądać tak:

rate(http_requests_total[5m])

Po wykonaniu zapytania, możesz je zwizualizować np. jako wykres czasowy lub licznik.

Panele są intuicyjne w tworzeniu, a ich odpowiedni dobór pozwala na stworzenie przejrzystego i funkcjonalnego dashboardu dopasowanego do konkretnych potrzeb monitorowania.

Ustawianie wykresów i konfiguracja metryk

Wizualizacja danych to kluczowy element pracy z Grafaną. W tej sekcji skupimy się na tym, jak skonfigurować wykresy oraz dobrać odpowiednie metryki, aby dashboard był czytelny, funkcjonalny i dopasowany do potrzeb użytkownika.

Rodzaje wykresów i ich zastosowania

Grafana oferuje wiele typów paneli wizualizacyjnych, spośród których najczęściej używane to:

• Time series (szereg czasowy) – idealne do prezentowania zmieniających się w czasie wartości, takich jak zużycie CPU, liczba zapytań czy opóźnienia.
• Gauge (wskaźnik) – używany, gdy chcesz pokazać wartość w odniesieniu do progu lub zakresu (np. poziom użycia pamięci).
• Bar gauge – przydatny do porównywania wartości w formie słupków, często używany do przedstawiania wielu instancji jednej metryki.
• Table (tabela) – dobra do przedstawiania wielu metryk w formie czytelnej tabeli, np. statusów usług.
• Stat (pojedyncza wartość) – kiedy interesuje nas tylko aktualna wartość, np. liczba aktywnych użytkowników.

Konfiguracja metryk

Źródło danych (np. Prometheus, InfluxDB, MySQL) determinuje sposób, w jaki definiujemy metryki. W panelu edycji wykresu możemy formułować zapytania, które pobierają odpowiednie dane. Dla Prometheusa będzie to np. zapytanie w języku PromQL:

rate(http_requests_total[5m])

Natomiast w przypadku InfluxDB zapytanie może wyglądać tak:

SELECT mean("usage_idle") FROM "cpu" WHERE $timeFilter GROUP BY time($__interval)

Grafana umożliwia również stosowanie zmiennych, agregacji oraz filtrów, co pozwala dostosować wykresy do konkretnych przypadków użycia.

Wskazówki przy tworzeniu wykresów

• Dobierz wykres do charakteru danych – szereg czasowy nie zawsze jest najczytelniejszy.
• Stosuj legendy i etykiety, by nie trzeba było domyślać się, co przedstawia wykres.
• Używaj kolorów i progów, aby wizualnie podkreślić ważne zmiany lub anomalie.
• Grupuj dane według instancji, regionu lub innego znaczącego wymiaru.

Dobre skonfigurowanie wykresu pozwala na szybsze reagowanie i lepsze zrozumienie stanu monitorowanego systemu.

Tworzenie alertów i powiadomień

Jedną z kluczowych funkcji Grafany jest możliwość tworzenia alertów, które pozwalają na szybkie reagowanie na krytyczne zmiany w danych. Dzięki alertom użytkownicy mogą być automatycznie informowani o przekroczeniu ustalonych progów metryk, co wspomaga monitorowanie infrastruktury, aplikacji czy systemów w czasie rzeczywistym.

Alerty w Grafanie opierają się na panelach wizualizacji – dla każdego z nich można skonfigurować warunki, które po spełnieniu wyzwalają odpowiednią akcję. Typowe zastosowania to np.:

• Powiadomienie e-mailowe, gdy zużycie CPU przekracza 90%
• Wysyłka alertu do Slacka w przypadku błędów HTTP 5xx
• Wysłanie komunikatu do systemu PagerDuty przy utracie połączenia z bazą danych

Grafana obsługuje wiele kanałów powiadomień, zwanych Notification channels, takich jak e-mail, Microsoft Teams, Slack, Discord, webhooki i inne. Można je tworzyć i zarządzać nimi niezależnie od samych alertów, co pozwala na ich wielokrotne wykorzystanie w różnych dashboardach.

Tworząc alert, definiujemy m.in.:

• Warunek logiczny – np. jeśli średnia wartość metryki z ostatnich 5 minut przekracza określony próg
• Częstotliwość sprawdzania – jak często Grafana ma analizować dane w celu oceny warunku
• Akcję – czyli co ma się wydarzyć w przypadku spełnienia warunku (np. powiadomienie e-mailowe)

W nowszych wersjach Grafany dostępny jest także system Alerting Unified, który umożliwia centralne zarządzanie alertami niezależnie od dashboardów. To rozwiązanie jest szczególnie przydatne w dużych systemach monitoringu, gdzie ważna jest przejrzystość i skalowalność alertów.

Przykładowa konfiguracja prostego alertu może wyglądać następująco: ustawiamy próg CPU na 80%, a jeśli jego wartość zostanie przekroczona przez więcej niż 3 kolejne pomiary w ciągu 5 minut, system wysyła powiadomienie do administratora. Dzięki temu można szybko reagować na potencjalne problemy zanim przełożą się na realne awarie.

Podsumowanie i dalsze kroki dla początkujących

Grafana to potężne narzędzie do wizualizacji danych, które znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach – od monitorowania infrastruktury IT, przez analizę danych IoT, aż po tworzenie interaktywnych paneli dla zespołów biznesowych. Jego największą siłą jest możliwość łączenia danych z wielu źródeł i prezentowania ich w formie przejrzystych wykresów, tabel i map.

Na początku warto zrozumieć, że Grafana nie przechowuje danych samodzielnie – działa jako interfejs wizualizacyjny dla zewnętrznych źródeł danych, takich jak Prometheus, InfluxDB, MySQL czy Elasticsearch. Wybór odpowiedniego źródła zależy od tego, jakie dane chcemy analizować oraz skąd pochodzą.

Dla osób rozpoczynających pracę z Grafaną istotne będzie opanowanie podstawowego interfejsu użytkownika, zrozumienie sposobu tworzenia paneli i dashboardów, a także nauka korzystania z metryk i filtrów. W miarę postępów można zacząć eksplorować bardziej zaawansowane możliwości, takie jak tworzenie alertów czy korzystanie z gotowych dashboardów dostępnych w oficjalnym katalogu Grafany.

Aby skutecznie rozwijać swoje umiejętności, warto regularnie eksperymentować z różnymi typami wizualizacji oraz poznawać składnię zapytań specyficzną dla danego źródła danych. Nawet proste wykresy liniowe czy słupkowe mogą dostarczyć cennych informacji, jeśli są poprawnie skonfigurowane i osadzone w kontekście odpowiednich metryk.

Na dalszym etapie przydatne będzie również zapoznanie się z mechanizmami użytkowników i uprawnień, integracją z narzędziami zewnętrznymi (np. Slack, Teams, e-mail) oraz automatyzacją raportowania. Choć początek może wydawać się skomplikowany, Grafana oferuje intuicyjne podejście i szeroką dokumentację, która pozwala szybko zdobyć praktyczne umiejętności.

Jak rozpoznać i unikać błędów poznawczych w analizach 20 czerwca 2024

Tłumaczenia wspierane AI – jak DeepL zmienia komunikację międzynarodową? 18 czerwca 2024