创建Grafana监控视图
前言
Grafana允许查询,可视化,警报和了解指标,无论它们存储在哪里。
- 可视化:具有多种选项的快速灵活的客户端图。面板插件提供了许多不同的方式来可视化指标和日志。
- 动态仪表盘:使用模板变量创建动态且可重复使用的仪表盘,这些模板变量显示在仪表盘顶部。
- 浏览指标:通过即席查询和动态明细浏览数据。拆分视图并排比较不同的时间范围,查询和数据源。
- 浏览日志:体验使用保留的标签过滤器从指标切换到日志的魔力。快速搜索所有日志或实时流式传输。
- 警报:直观地定义最重要指标的警报规则。Grafana将持续评估并向Slack,PagerDuty,VictorOps,OpsGenie等系统发送通知。
- 混合数据源:在同一图中混合不同的数据源!您可以基于每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
官方文献资料:https://grafana.com/docs/grafana/latest/
官方下载地址:https://grafana.com/grafana/download
正题

2、修改面板标题<Settings>、选择数据源<Query>、添加监控指标(下拉Metrics选择 或者 直接填入指标名)<Metrics>
注意:面板数据不用每次保存,因为grafana会自动记住你的修改,只要不离开这个页面你的设置就不会丢失,所以等待全部修改完保存/更新仪表盘即可。
>>>
现在一个简单的监控面板已经添加好了,但是有很多的数据并不是我们所想要的,而且显示名称比较长,接下来我们将进行一下筛选。

3、打开仪表盘设置,这里我们可以修改一下仪表盘的名称、刷新时段、以及查看Json模板,
但是这里我们重点来添加一些变量<Variables>用于筛选我们所需要的监控数据。

4、添加一个变量名为server,选择Custom类型,用于添加自定义变量值(当前用于指定服务名)
然后开启多值选择<Multi-value>、开启全选<Include All option>、定义全选规则<Custom all value>

再添加一个变量名为pod,选择query类型,选择数据源,以及刷新机制(从不、当仪表盘加载时、当时间范围变化时)
以k8s为例,添加标签值,包含up和pod,并且up需要满足 job等于jmxprometheus 和 pod名称通过正则匹配server变量
label_values(up{job="jmxprometheus", pod=~"$server.*"},pod)
同样开启多值选择<Multi-value>、开启全选<Include All option>、定义全选规则<Custom all value>

这时候我们再返回到仪表盘查看,我们会发现多出了两处筛选项,但是监控面板依然没有变化,这是因为我们监控指标并没有添加对应变量。

5、我们再次打开监控面板,对监控指标进行筛选,添加pod名筛选,满足等于变量pod,并且匹配变量server,最后修改显示名称<Legend>为pod名。
jmxBean_ServerInfo_State{pod=~"$pod", pod=~"$server.*"}
注意:指标中变量使用$开头,grafana中变量使用{{ }}包含,=用于精确匹配,=~用于正则匹配

这时我们会发现监控面板显示清晰很多。

6、根据以上方式分别再添加三个监控面板:



注意:根据需要可以适当使用函数 < prometheus函数介绍 >,以及调整Y轴单位:

7、好了,这样一个简单的grafana监控仪表盘就完成了,最后点击保存即可。
然后可以点击设置,找到 Json Model 把仪表盘内容以json形式保存到本地,以便其他地方导入使用。

作者:Leozhanggg
出处:https://www.cnblogs.com/leozhanggg/p/13955006.html
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。
创建Grafana监控视图的更多相关文章
- Prometheus+Grafana监控SpringBoot
Prometheus+Grafana监控SpringBoot 一.Prometheus监控SpringBoot 1.1 pom.xml添加依赖 1.2 修改application.yml配置文件 1. ...
- cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker
cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor ...
- 使用cAdvisor+Influxdb+Grafana监控系统
今天准备开始研究研究当前非常流行的Grafana+Influxdb监控系统,两者都是非常轻量级的应用但是功能却异常强大,可以说Grafana在作图显示方面真的毫不逊色与Cacti. 组件介绍 cA ...
- cAdvisor+InfluxDB+Grafana 监控Docker
容器的监控方案其实有很多,有docker自身的docker stats命令.有Scout.有Data Dog等等,本文主要和大家分享一下比较经典的容器开源监控方案组合:cAdvisor+InfluxD ...
- [转帖]Prometheus+Grafana监控Kubernetes
原博客的位置: https://blog.csdn.net/shenhonglei1234/article/details/80503353 感谢原作者 这里记录一下自己试验过程中遇到的问题: . 自 ...
- 使用Telegraf + Influxdb + Grafana 监控SQLserver服务器的运行状况
使用Telegraf + Influxdb + Grafana 监控SQLserver服务器的运行状况 前言 本文在Debian9下采用Docker的方式安装Telegraf + Influxdb + ...
- 快速接入业务监控体系,grafana监控的艺术
做一个系统,如果不做监控,是不完善的. 如果为做一个快速系统,花力气去做监控,是不值得的. 因为,我们有必要具备一个能够快速建立监控体系的能力.即使你只是一个普通开发人员! 个人觉得,做监控有三个核心 ...
- [转帖]安装prometheus+grafana监控mysql redis kubernetes等
安装prometheus+grafana监控mysql redis kubernetes等 https://www.cnblogs.com/sfnz/p/6566951.html plug 的模式进行 ...
- Promethus+Grafana监控解决方案
[MySQL]企业级监控解决方案Promethus+Grafana Promethus用作监控数据采集与处理,而Grafana只是用作数据展示 一.Promethus简介 Prometheus(普罗米 ...
随机推荐
- 多测师讲解python_模块(导入模块和内置模块)_高级讲师肖sir
#自定义模块# from aaa import * #指定导入某个包中具体的类.函数.方法## A.fun1(2,2) #import +模块名 :# # import +模块名+.+.+# # 导入 ...
- 如何把base64格式的图片上传到到阿里云oss c#版
今天碰到需要把canvas上的的图片转存到阿里云oss,于是百度了半天,一个能打的答案都没有.怒了,自己搞起. 代码超级简单,需要先引入nuget 中啊里云的oss api 1 byte[] arr ...
- MeteoInfoLab脚本示例:线性拟合
MeteoInfoLab提供一个线性拟合函数linregress,参数是参与拟合的两个数据序列,返回拟合的斜率.截距和相关系数.有了上述拟合参数可以用polyval函数生成拟合数据(直线).然后可以将 ...
- charles系列
charles 手机抓包 教程:https://www.axihe.com/charles/charles/proxy-phone.html坑:https://www.cnblogs.com/1-43 ...
- 扫描仪扫描文件处理-ABBYY生成小体积黑白二值化PDF
禁止所有预处理选项: PDF保存选项: 保存提示(选择"保存为仅图像PDF"):
- net core 微服务 快速开发框架 Viper 初体验2020-10-17
1.Viper是什么? Viper 是.NET平台下的Anno微服务框架的一个示例项目.入门简单.安全.稳定.高可用.全平台可监控.底层通讯可以随意切换thrift grpc. 自带服务发现.调用链追 ...
- 理解Go协程与并发(转)
理解Go协程与并发 协程 Go语言里创建一个协程很简单,使用go关键字就可以让一个普通方法协程化: Copy package main import ( "fmt" " ...
- T-sql语句,group by 加 order by的使用方法
select AuHousesID,sum(Turnover) from Auction group by AuHousesID order by sum(Turnover) desc
- 判断是否是胖子的shell脚本
read -p "请输入身高(m为单位): " HIGH if [[ ! "$HIGH" =~ [1].?[0-9]{,2}$ ]];then echo &qu ...
- 趣谈多线程(Python版)
温馨提示:本文篇幅较长,建议读者耐心阅读,本文中的代码经过笔者精心构思,可以复制过去运行一下,观察输出结果,所有代码在python3.5.0中测试通过. 文章目录 What is 多线程? Why w ...