Nozioni fondamentali sul monitoraggio di Grafana e Prometheus: configurazione, visualizzazione e avvisi con PromQL

Grafana e Prometheus sono un duo potente per il monitoraggio e la visualizzazione di dati in tempo reale. Prometheus raccoglie metriche critiche , mentre Grafana le trasforma in dashboard dinamiche e interattive. Questa guida copre tutto, dall'impostazione dei pannelli Grafana con PromQL alla personalizzazione delle visualizzazioni e alla configurazione degli avvisi, fornendo una roadmap completa per un monitoraggio efficace con questi strumenti.

Sommario

• Grafana e PromQL
• Imposta avvisi
• Visualizza i dati in Grafana
• Utilizzo delle soglie in Grafana
• Stili grafici e opzioni standard

Grafana e PromQL

Per questo articolo è necessario che siano installati Prometheus e Grafana, come descritto nell'articolo precedente .

L'integrazione di Grafana con Prometheus consente la visualizzazione e il monitoraggio dei dati in tempo reale tramite query PromQL. PromQL (Prometheus Query Language) è il potente linguaggio di query che Prometheus utilizza per recuperare metriche da dati di serie temporali. Grafana funge da interfaccia visiva, consentendo di trasformare tali query in dashboard interattive. La capacità di scrivere query PromQL personalizzate e di visualizzarne i risultati in Grafana lo rende una soluzione ideale per il monitoraggio di infrastrutture e applicazioni, l'ottimizzazione delle prestazioni e la risposta agli incidenti.

Come configurare un pannello Grafana con PromQL

Crea una nuova dashboard

Per iniziare, accedi a Grafana e crea una nuova dashboard:

1. Fai clic su Dashboard nel menu a sinistra.

Fare clic su Dashboard nel menu a sinistra.

Fare clic su Dashboard nel menu a sinistra.

2. Selezionare "Nuova dashboard" e Nuova visualizzazione, quindi scegliere Prometheus come origine dati.

Seleziona "Nuova Dashboard"

Seleziona Nuova Visualizzazione

Scegli Prometheus come origine dati

Aggiungi una nuova metrica.

Una volta creata la nuova dashboard, puoi aggiungere una metrica

1. Nell'editor delle metriche, fai clic su Seleziona una metrica e poi su Esplora metriche.

Fai clic su Seleziona una metrica e poi su Esplora metriche

2. scrivere node_cpu_seconds_total all'interno del campo di ricerca

scrivi node_cpu_seconds_total all'interno del campo di ricerca

3. Selezionare node_cpu_seconds_total

4. Scegliere Operazione, Funzione di velocità e selezionare Velocità

Funzionamento, funzione tariffa e selezione tariffa

5. Selezionare 5 m entro l'intervallo di velocità

seleziona 5 m entro l'intervallo di velocità

il PromQL risultante è: 

rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[5m])

per tracciare il grafico premere: 

Esegui query

I risultati della query verranno tracciati nel pannello.

Grafico della query selezionata

Personalizza la visualizzazione

Grafana consente di personalizzare il modo in cui vengono visualizzati i dati:

1. Utilizzare la scheda "Visualizzazione" per modificare il tipo di grafico (serie temporali, indicatore, barra, ecc.).

Visualizzazione delle serie temporali

Visualizzazione del misuratore

2. Imposta soglie, limiti degli assi e colori per rendere il grafico più informativo.

Grafico più informativo

3. Applicare eventuali filtri o trasformazioni necessari per personalizzare ulteriormente la visualizzazione dei dati.

Applica filtri o trasformazioni

4. Salvare la dashboard

Salva la dashboard

Suggerimenti per ottimizzare le query PromQL in Grafana

Le query PromQL possono richiedere molte risorse, soprattutto quando si lavora con grandi set di dati. Ecco alcuni suggerimenti per ottimizzare le query per Grafana:
Utilizzare `rate()` invece di `irate()` per le tendenze a lungo termine: mentre `irate()` restituisce il tasso più recente tra due punti, `rate()` è più utile per il monitoraggio delle prestazioni a lungo termine.
Sfrutta le funzioni `sum()` o `avg()`: queste funzioni di aggregazione aiutano a ridurre il rumore nei dati e forniscono un quadro più accurato del comportamento del sistema.
Filtra le etichette non necessarie: se una query restituisce troppe informazioni, utilizza i filtri delle etichette per limitare l'ambito (ad esempio, `{job="node_exporter"}`).
Imposta avvisiGli avvisi in Grafana consentono di definire condizioni sui dati che attivano le notifiche quando vengono soddisfatte. Questi avvisi aiutano i team a rimanere informati sulle metriche critiche in tempo reale, consentendo tempi di risposta più rapidi e operazioni più efficienti. Sia che tu stia monitorando lo stato di salute del sistema, i KPI aziendali o le prestazioni delle applicazioni, gli avvisi configurati correttamente possono darti la tranquillità di essere avvisato prima che i problemi degenerino.

Definizione dell'alert

Passaggi:

1. Apri la dashboard di Grafana.

2. Vai al pannello in cui vuoi impostare l'avviso.

3. Fai clic sulla scheda Avviso e quindi su Crea regola di avviso.

Fare clic sulla scheda Avviso

4. Assegna un nome descrittivo alla regola di avviso, ad esempio Avviso di utilizzo elevato della CPU da parte dell'utente o Violazione dell'utilizzo della memoria.

Assegna un nome descrittivo alla tua regola di avviso

Definire la condizione di query e alert

Il passo successivo è definire la query che estrarrà i dati per l'avviso. Grafana utilizza PromQL (Prometheus Query Language) o altri linguaggi di query a seconda dell'origine dati.

Passaggi:

1. Nella sezione Query dell'editor del pannello, inserisci la tua query PromQL. Ad esempio:

rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[5m])

Questa query tiene traccia dell'utilizzo della CPU in modalità utente.

Tipo di regola

Grafana supporta diversi tipi di regole per gli avvisi, che determinano come vengono valutate le condizioni. Il tipo di regola più comune è la condizione a serie singola, che controlla se una singola serie temporale soddisfa la condizione. Puoi anche usare condizioni multi-serie o complesse per scenari più avanzati.

Espressioni

Grafana consente di creare espressioni per una logica di avviso più avanzata. Le espressioni consentono di applicare operazioni matematiche o trasformazioni ai dati prima di applicare la condizione di avviso.

Passaggi:

1. Fare clic su Aggiungi espressione per creare una nuova espressione matematica.

2. Utilizzare funzioni come `avg()`, `sum()` o `max()` per perfezionare ulteriormente i dati prima di applicare la condizione di avviso.

Utilizza funzioni come `avg()`, `sum()` o `max()` per perfezionare i tuoi dati

3. Se necessario, combinare le espressioni per creare condizioni di avviso composte.

Combina le espressioni per creare un avviso composto

Imposta comportamento di "evaluation"

L'impostazione del comportamento di valutazione definisce la frequenza con cui Grafana deve controllare le condizioni di avviso e per quanto tempo la condizione deve essere vera prima di attivare l'avviso. Ciò garantisce che picchi di breve durata o rumore non attivino avvisi non necessari.

Passaggi:

1. Imposta il campo Valuta ogni per definire la frequenza con cui Grafana deve valutare la condizione (ad esempio, ogni 1 minuto).

2. Imposta il campo Per per determinare per quanto tempo la condizione deve essere vera prima di attivare l'avviso (ad esempio, per 5 minuti).

Esempio: valuta ogni 1 minuto e attiva un avviso se la condizione persiste per 5 minuti.

Valuta ogni 1 minuto e attiva un avviso se la condizione persiste per 5 minuti

Configura etichette e notifiche

Le etichette aiutano a categorizzare gli avvisi e le notifiche definiscono dove vengono inviati gli avvisi (ad esempio, e-mail, Slack, PagerDuty).

Passaggi:

1. Aggiungi etichette per categorizzare l'avviso (ad esempio, `severity=critical`, `team=backend`).

2. Nella sezione Notifiche, seleziona dove vuoi che vengano inviati gli avvisi.

Imposta le preferenze di notifica per Slack, e-mail, Telegram o altre integrazioni.

Imposta le preferenze di notifica

Aggiungi annotazioni

Le annotazioni forniscono un contesto aggiuntivo agli avvisi, ad esempio visualizzando informazioni su un grafico quando la condizione di avviso è soddisfatta. Ciò può includere riepiloghi o descrizioni di avvisi.

Passaggi:

1. Nella sezione Annotazioni, aggiungi le informazioni che verranno visualizzate quando l'avviso viene attivato (ad esempio, un messaggio che spiega l'avviso o un collegamento ai passaggi di risoluzione dei problemi).

2. Puoi anche personalizzare il modo in cui le annotazioni appaiono nelle tue dashboard.

personalizza il modo in cui appaiono le annotazioni

Visualizza i dati in Grafana

Grafana è uno strumento ampiamente utilizzato per la visualizzazione dei dati che consente agli utenti di monitorare e analizzare i dati da più fonti in tempo reale. La sua flessibilità nella visualizzazione dei dati lo rende la scelta preferita per gli utenti che desiderano ottenere informazioni più approfondite sui propri sistemi, applicazioni e processi aziendali. Sia che tu stia lavorando con fonti di dati Prometheus, MySQL o Elasticsearch, Grafana fornisce potenti strumenti di visualizzazione che possono essere personalizzati per soddisfare le tue esigenze specifiche.

Grafana è progettato per aiutare gli utenti a visualizzare e interpretare i dati facilmente. Offre una varietà di tipi di pannelli, come Time Series, Bar Gauge, Gauge e Heatmap, ognuno adatto a diverse esigenze di visualizzazione dei dati. Sia che tu stia monitorando metriche delle prestazioni del sistema come l'utilizzo della CPU o visualizzando metriche aziendali, i pannelli di Grafana offrono potenti modi per rappresentare dati complessi in formati digeribili.

Serie temporali vs altre modalità di visualizzazione

Grafana offre diversi tipi di pannelli per visualizzare i dati, ognuno ottimizzato per diversi tipi di metriche e set di dati. Immergiamoci in alcune delle modalità di visualizzazione più popolari e nei loro casi d'uso unici.

Serie temporale

Il pannello Time Series è uno dei tipi di visualizzazione più comunemente utilizzati in Grafana. È perfetto per visualizzare metriche che cambiano nel tempo, come l'utilizzo della CPU, il traffico di rete o i conteggi delle richieste. I dati vengono tracciati lungo un asse temporale, rendendo facile tracciare le tendenze e individuare le anomalie.

Vantaggi:

• Ideale per monitorare tendenze e parametri prestazionali nel tempo.
• Può visualizzare più punti dati contemporaneamente, consentendo un monitoraggio complesso.
• Supporta soglie e aggiornamenti dinamici, rendendolo utile per la visualizzazione dei dati in tempo reale.

Caso d'uso:

monitoraggio dell'utilizzo della CPU nel tempo, visualizzazione del consumo di memoria o analisi del traffico web.

Monitoraggio dell'utilizzo della CPU nel tempo

Bar Gauge

Il pannello Bar Gauge visualizza i dati sotto forma di barre, dove ogni barra rappresenta un punto dati o una metrica. È utile per mostrare valori discreti come l'utilizzo delle risorse, i conteggi degli utenti o le cifre di vendita.

Vantaggi:

• Facile da interpretare quando si monitorano valori specifici e discreti.
• Può rappresentare visivamente più valori affiancati.
• Ideale per visualizzazioni istantanee di metriche aziendali o di sistema.

Caso d'uso:

visualizzazione del numero di utenti attivi su un sito web o dell'utilizzo delle risorse (ad esempio CPU e memoria) su un server.

Visualizzazione del numero di utenti attivi

Gauge

Il pannello Gauge è ottimo per visualizzare singoli valori come percentuali o metriche di utilizzo. Viene spesso utilizzato per visualizzare il consumo di risorse (ad esempio, memoria, CPU, spazio su disco) in una dashboard.

Vantaggi:

• Fornisce una visibilità immediata delle metriche chiave.
• Utile per mostrare l'utilizzo della capacità.
• Supporta le soglie, consentendo di codificare i valori con colori in base a limiti predefiniti.

Caso d'uso:

visualizzazione della percentuale di memoria o CPU utilizzata, con soglie che indicano i livelli accettabili rispetto a quelli critici.

Visualizzazione della percentuale di memoria

Visualizzazione della percentuale di CPU

Heatmap

La visualizzazione Heatmap è progettata per visualizzare dati di densità o frequenza su due assi. È particolarmente utile per visualizzare la distribuzione dei dati o identificare modelli nel tempo.

Vantaggi:

• Visualizza grandi set di dati e modelli.
• Ottimo per identificare tendenze, colli di bottiglia o punti critici nei dati nel tempo.
• Utile per rilevare anomalie o visualizzare la distribuzione della latenza delle richieste.

Caso d'uso:

visualizzazione della distribuzione delle richieste, dell'utilizzo della memoria nel tempo o dei picchi di latenza.

Visualizzazione della distribuzione delle richieste

Visualizzazione della distribuzione delle richieste con Heatmap

Utilizzo delle soglie in Grafana

Le soglie in Grafana ti aiutano a identificare quando una metrica si sposta oltre un certo valore, indicando che è stata soddisfatta una condizione (ad esempio un carico elevato della CPU). Grafana ti consente di configurare soglie su qualsiasi grafico per evidenziare cambiamenti importanti.

• Indicatori visivi: è possibile impostare delle soglie per modificare il colore di un grafico o di un indicatore quando una determinata metrica raggiunge un valore critico.
• Livelli di soglia multipli: è possibile definire più soglie per intervalli diversi (ad esempio, verde per "normale", giallo per "avviso" e rosso per "critico").

Esempio:

imposta una soglia per l'utilizzo della CPU: verde (<50%), giallo (50-80%), rosso (>80%).

Imposta una soglia per l'utilizzo della CPU

Stili grafici e opzioni standard

Grafana offre una varietà di stili grafici e opzioni standard per aiutarti a personalizzare l'aspetto e la sensazione delle tue visualizzazioni di dati. Questi possono migliorare la chiarezza dei dati presentati e rendere le dashboard più intuitive.

Personalizzazione dello stile grafico

• Grafico lineare: ideali per i dati di serie temporali, i grafici lineari consentono di mostrare punti dati continui.
• Grafico a barre: utile per dati discreti o basati su categorie.
• Riempimento e larghezza linea: regola la trasparenza e la larghezza delle linee per una migliore visibilità.

Opzioni standard 

• Formattazione delle unità: utilizzare unità predefinite come percentuali, byte o tempo per semplificare l'interpretazione dei dati.
• Decimali: controlla quanti punti decimali vengono visualizzati.
• Legenda: regola il posizionamento, la visibilità e il layout delle legende per migliorarne la chiarezza.

Regola il posizionamento, la visibilità e il layout delle legende

Riferimenti

• Prometheus Documentation: The official documentation of Prometheus provides detailed insights into its architecture, setup, and usage. It’s a primary resource for understanding how Prometheus operates and how to use it effectively for monitoring.
• Grafana Documentation: This guide from the Grafana website walks you through integrating Grafana with Prometheus to visualize metrics. It’s an essential resource for creating and managing dashboards with Grafana.
• "Prometheus: Up & Running" by Brian Brazil: Published by O'Reilly Media, 2018. A comprehensive guide to understanding Prometheus from installation to advanced topics like PromQL and alerting. It’s a great resource for both beginners and advanced users.
• Alertmanager Documentation: The official Alertmanager documentation, which covers how to configure and use Alertmanager for handling alerts generated by Prometheus.
• Monitoraggio e registrazione con Prometheus

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