開発者ドキュメント

PrometheusダッシュボードをGrafanaに追加する方法

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Grafanaの背後にある会社であるraintankのMattTobackからの記事

序章

Grafanaは、時系列インフラストラクチャとアプリケーションメトリックを視覚化するための主要なグラフおよびダッシュボードビルダーですが、多くの場合、産業用センサー、ホームオートメーション、天気、プロセス制御などの他のドメインで使用されています。 ダッシュボードとデータを作成し、探索し、チームや世界と共有するための強力でエレガントな方法を提供します。

このチュートリアルでは、PrometheusをデータソースとしてGrafanaインスタンスに追加し、事前構成されたPrometheusサーバー統計ダッシュボードをインストールする方法を学習します。

前提条件

このチュートリアルに従うには、次のものが必要です。

ステップ1—PrometheusをGrafanaデータソースとして追加する

このセクションでは、PrometheusサーバーにデータソースとしてアクセスするようにGrafanaを構成します。 各Prometheusサーバーは個別のデータソースであり、複数のPrometheusサーバーを構成している場合は、それぞれについてこのセクションを繰り返します。

でGrafanaメインビューに移動します http://your_server_ip:3000/、および管理者アカウントにログインします。

左上隅にあるGrafanaアイコンをクリックして、メインメニューを表示します。 データソースを選択して、データソースリストページに移動します。 上部のナビゲーションバーで[新規追加]をクリックします。 次のように表示されます。

次の値を使用して、新しいデータソースを作成します。

追加をクリックしてデータソースを追加し、接続のテストをクリックしてすべてが正常に機能していることを確認します。 成功した場合は、次の手順に進んでダッシュボードをインポートします。

ステップ2—PrometheusStatsダッシュボードのインポート

このセクションでは、事前に作成された公式のPrometheus Stats Dashboardをダウンロードし、Grafanaにインポートする方法について説明します。

次の2つの方法のいずれかで最新のPrometheusダッシュボードをダウンロードします。

  1. 右クリックして、次のリンクを保存します。PrometheusStats-デフォルトのGrafanaダッシュボード
  2. ブラウザをダッシュボードのJSONファイルに直接移動します。 http://grafana.org/assets/dashboards/prometheus-dash.json

インポートビューは、[ダッシュボードピッカー]ドロップダウンの[新しいダッシュボード]ボタンと[プレイリスト]ボタンの横にあります。

ローカルJSONファイルからダッシュボードをインポートするには、ファイルのインポートセクションのファイルの選択ボタンをクリックします。 ダウンロードしたものを探す prometheus-dash.json ローカルファイルシステムでインポートします。

注：データソースに以外の名前を付けた場合 Prometheus、でデータソース名を検索して置き換える必要があります .json ファイル。 それを開く：

  1. nano prometheus-dash.json

以下を見つけて、データソースのファイル名をPrometheusから名前を付けたものに変更します。

prometheus-dash.json
"datasource": "Prometheus",

Prometheusダッシュボードをインポートすると、すぐにPrometheus Stats Dashboardに移動します。すべてが適切に構成されている場合は、Prometheusサーバーからの統計が表示され始めます。

重要：トップメニューの[保存]ボタンをクリックして、ダッシュボードをGrafanaインスタンス内に保存します。 ダッシュボードを保存しない場合、ブラウザを閉じた後、ダッシュボードはGrafanaに表示されません。

ステップ3—PrometheusStatsダッシュボードを表示する

インポートが成功すると、すぐに新しい未保存ダッシュボードが表示されます。 このダッシュボードは、Prometheusチームの助けを借りて作成され、Prometheusサーバーのトラブルシューティングに一般的に使用される基本的なメトリックに焦点を当てています。

個々のパネルと報告されたメトリックは次のとおりです。

単一の統計グラフ

SamplesIngestedクエリは次のとおりです。

rate(prometheus_local_storage_ingested_samples_total[5m])

擦り傷

Prometheusは、インストルメント化されたジョブから、直接または短期間のジョブの中間プッシュゲートウェイを介してメトリックを取得します。 Target Scrapes グラフは、範囲ベクトルの時系列ごとに、過去5分間に測定されたターゲットがスクレイプされる頻度を示します。 スクレイプ期間グラフは、シリーズとして利用可能なパーセンタイルでスクレイプにかかる時間を示します。 スクレープ期間は、50パーセンタイル（0.5）、90パーセンタイル（0.9）を示します。 データを歪めている可能性のある外れ値を特定するのに役立つ3つの別個のシリーズとしての99パーセンタイル（0.99）。

TargetScrapesクエリは次のとおりです。

rate(prometheus_target_interval_length_seconds_count[5m])

Scrapedurationクエリは次のとおりです。

prometheus_target_interval_length_seconds{quantile!="0.01", quantile!="0.05"}

ルール評価期間

このグラフパネルは、すべての評価が実行される期間をプロットします。 50パーセンタイル（0.5）、90パーセンタイル（0.9）、および99パーセンタイル（0.99）は、データを歪めている可能性のある外れ値を特定するのに役立つ3つの別個のシリーズとして示されています。

ステップ4—Prometheusダッシュボードからのデータの分析

新しく実行するPrometheusサーバーの場合、グラフはかなりフラットで小さく表示されます。

長期的には、これらのグラフは特定のユースケースとワークロードによって大きく異なります。 一般に、これらのグラフはすべて安定した状態を維持する必要があります。 より多くのターゲットがスクレイピングされている場合、および/またはより多くのメトリックのエクスポートを開始している場合、取り込まれたサンプル、メモリシリーズ、および1秒あたりのターゲットスクレイプの数が増加します。これは予想されることです。

ターゲットのスクレイプが予期せず低下したり、スクレイプの待ち時間が長くなったりした場合は、原因を特定する必要があります。 たとえば、クライアントが通常の1万のメトリックの代わりに100万のメトリックのエクスポートを開始したり、誰かがユーザーごとに異なるラベルの時系列をエクスポートしたりできます。 これらは両方とも、スクレイプレイテンシーの増加を引き起こします。 したがって、グラフが突然上がった場合は、アプリケーションが大幅にスケールアップされたばかりなのか、それとも不適切にインストルメント化されている可能性があるのかを調査する必要があります。

遅いルール評価は、Prometheusサーバーが実行されているノードが負荷を処理するのに十分ではないことを示す良い指標でもあります。

ステップ5—グラフとメトリックのカスタマイズ

これで、事前構成された一連のPrometheusサーバー統計を使用してPrometheusダッシュボードがGrafanaインスタンスに追加されました。

Grafanaを使用すると、Prometheusサーバーで利用可能なメトリックを視覚化できます。これらはすべて、専用のPrometheusクエリエディター内でアクセスできます。 パネルのクエリエディタにアクセスするには、パネルのタイトル領域をクリックしてパネルメニューを表示します。 編集をクリックします。 メトリクスタブが事前に選択されており、Prometheusデータソースのクエリと使用可能なオプションに直接アクセスできます。

クエリエディタで変更が行われると、グラフが即座に更新され、編集内容が表示されます。

結論

For a full list of available metrics, you can navigate to http://`:9090`/metrics (port 9090 is the default).

これらの指標はいずれもコピーしてGrafanaクエリエディターに貼り付けることができ、ダッシュボードを保存するまで、編集内容によって既存のダッシュボードが上書きされることはありません。

だから、実験して楽しんで、視覚化を始めましょう！

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