Grafana技术文档-概念-《十分钟扫盲》

Grafana官网链接

Grafana: The open observability platform | Grafana Labs

基本概念

Grafana是一个开源的度量分析和可视化套件,常用于对大量数据进行实时分析和可视化。以下是Grafana的基本概念:

  1. 数据源(Data Source):Grafana支持多种不同的时序数据库数据源,对每种数据源提供不同的查询方法,并能够很好地支持每种数据源的特性。
  2. 组织(Organization):Grafana支持多组织架构,可以为一个单一的Grafana实例提供多个潜在的不受信任的组织的服务。每个组织可以有一个或多个数据源,所有的仪表板是由一个特定的组织拥有的。
  3. 用户(User):在Grafana中,用户与账户是一个概念,用户通过账户登录并进行操作。
  4. 行(Row):行是Grafana在仪表盘界面的逻辑分区器,用于将多个面板连接在一起。
  5. 面板(Panel):面板是Grafana最基本的展示单位,用于展示具体的数据和图表。
  6. 查询编辑器(Query Editor):查询编辑器是语句管理工具,每个面板都提供一个查询编辑器,用户可以通过编写语句来控制面板展示不同的图表。
  7. 仪表盘(Dashboard):仪表盘是Grafana里面最重要的展示部分,可以将多个面板按照行排列起来,形成一个仪表盘,以便用户更好地了解和分析数据。

具有如下特性

Grafana具有以下特性:

  1. 灵活的数据可视化:Grafana提供快速和灵活的客户端图表,面板插件具有多种可视化指标和日志的方式,官方库中包含丰富的仪表盘插件,如热图、折线图、图表等,使复杂的数据展示美观而优雅。
  2. 支持多种数据源:Grafana支持许多不同的时间序列数据存储后端,每个数据源都有一个特定的查询编辑器,并且每个数据源的查询语言和功能明显不同。可以将来自多个数据源的数据组合到一个仪表板上,但每个面板都需要绑定到属于特定组织的特定数据源。
  3. 报警和通知功能:Grafana可以可视化地为最重要的指标定义警报规则,并持续评估它们。当警报状态发生改变时,会发出通知,可以接收电子邮件通知。
  4. 动态仪表盘:使用模板变量创建动态和可重用的仪表板,这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
  5. 混合数据源:在同一个图中混合不同的数据源,可以根据每个查询指定数据源,这甚至适用于自定义数据源。
  6. 注释和过滤器:可以在不同数据源的图表上添加注释,将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。同时,过滤器允许动态创建新的键/值过滤器,这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。

学习Grafana的重要概念

学习Grafana的重要概念包括以下几个方面:

  1. 数据源(Data Source):了解Grafana支持哪些数据源,以及如何配置和使用它们。
  2. 组织(Organization):理解Grafana中的组织概念,包括如何创建和管理组织,以及组织与仪表盘之间的关系。
  3. 用户和权限(Users and Permissions):学习如何创建用户,分配权限和管理用户身份验证。
  4. 行和面板(Rows and Panels):了解如何在仪表盘中创建行和面板,以及如何自定义它们的外观和行为。
  5. 查询编辑器(Query Editor):掌握如何使用查询编辑器来查询数据源并生成图表,以及如何优化查询以提高性能和准确性。
  6. 仪表盘(Dashboards):学习如何创建、管理和共享仪表盘,以及如何将不同的面板组合在一起以实现特定的业务需求。
  7. 数据可视化(Data Visualization):理解Grafana的数据可视化原理,包括如何选择合适的图表类型、如何自定义图表样式以及如何利用Grafana的高级可视化功能。
  8. 报警和通知(Alerts and Notifications):了解如何设置和配置警报,以及如何接收和处理警报通知。
  9. 动态仪表盘(Dynamic Dashboards):学习如何使用模板变量创建动态仪表盘,以及如何根据不同的数据源和查询条件进行定制。
  10. 混合数据源(Mixed Data Sources):了解如何在同一个仪表盘中混合使用不同的数据源,以及如何处理数据源之间的兼容性和差异性问题。

通过掌握这些概念,可以更好地理解和使用Grafana,从而更好地分析和可视化数据,提高工作效率和决策能力。

使用场景

Grafana是一种广泛使用的开源数据可视化工具,适用于多种场景,包括但不限于以下几个方面:

  1. 监控用户活跃度、交易量等信息。
  2. 监控实时访问量。
  3. 对应用的用户数、营收等数据进行可视化。
  4. 对实验结果进行可视化。
  5. 工业传感器、家庭自动化、过程控制等领域。

通过Grafana,用户可以轻松地创建自定义仪表板,将来自不同数据源的数据整合到一个可视化界面中,从而更好地理解和分析数据。Grafana还提供了灵活的报警和通知功能,可以帮助用户及时发现和解决问题。因此,Grafana广泛应用于互联网基础设施、应用分析、工业自动化等领域,以及其他需要实时数据分析和可视化的场景。

使用原因

使用Grafana的原因有很多,以下是其中几个重要的原因:

  1. 快速灵活的可视化效果:Grafana提供了快速和灵活的客户端图表,可以以各种酷炫的方式展示数据,让用户更好地理解和分析数据。
  2. 支持多种数据源:Grafana支持当前各种主流的数据库,包括MySQL、PostgreSQL、InfluxDB等,可以方便地将各数据库中的数据以图表形式展现出来。
  3. 插件生态丰富:Grafana拥有丰富的插件生态,可以通过插件连接更多的工具和团队,实现更多功能和定制化。
  4. 告警系统:Grafana提供了告警系统,可以在一个简单的UI中创建、管理所有警报,从而实现问题及时发现和集中处理。
  5. 开源软件:Grafana是开源软件,方便进行二次开发和定制,也使得社区活跃,有很多的开源贡献和改进。
  6. 与其他监控系统完美结合:Grafana可以与主流的监控系统如zabbix、prometheus、open-falcon等完美结合,实现数据可视化。

总之,Grafana是一个功能强大、灵活多变、易于扩展、开源免费的可视化工具,适用于各种需要实时数据分析和可视化的场景,是IT运维人员和数据分析师等人员的好帮手。

同类型产品对比

以下是Grafana同类型产品的比较:

  1. Prometheus:Prometheus是一种流行的开源监控系统,与Grafana类似,可以用于实时监控和数据可视化。Prometheus与Grafana的差异在于,Prometheus强调时间序列数据的监控和存储,而Grafana则更加强调数据可视化和仪表板的创建。此外,Prometheus的查询语言(PromQL)与Grafana的查询语言有所不同。
  2. OpenShift:OpenShift是Red Hat公司开发的基于Docker容器的云平台。与Grafana类似,OpenShift也提供了实时监控和数据可视化的功能。OpenShift的监控工具包括Kibana和Prometheus,可以实现系统、应用程序和网络的监控以及可视化分析。
  3. CloudCraft:CloudCraft是一种云服务可视化工具,可以帮助用户绘制、可视化和监控云服务。CloudCraft提供了基于块和块的图形界面,让用户可以拖放不同的组件来创建自己的云架构图,并可以监控各个组件的性能数据。
  4. QlikView:QlikView是一种商业数据可视化工具,可以用于创建自定义的仪表板和报告。QlikView提供了灵活的数据可视化和探索功能,可以在一个视图中集成来自不同数据源的数据。

以下是Grafana同类型产品的优缺点和适用场景:

Prometheus: 优点:

  • 强调时间序列数据的监控和存储,适用于CPU、内存、网络等系统监控。
  • 查询语言(PromQL)功能强大,易于使用。
  • 社区活跃,文档齐全。 缺点:
  • 查询语言与SQL不同,可能需要重新学习。
  • 需要额外组件如Pushgateway和Alertmanager来实现告警和通知。 适用场景:适用于需要监控系统、应用程序和网络性能的场景,特别是需要实时存储和查询时间序列数据的场景。

OpenShift: 优点:

  • 基于Docker容器的云平台,提供实时监控和数据可视化功能。
  • 监控工具包括Kibana和Prometheus,可以集成到现有的监控系统中。
  • 提供完整的PaaS解决方案,支持应用开发、部署和管理。 缺点:
  • 需要额外学习OpenShift的概念和技术。 适用场景:适用于需要云平台和完整PaaS解决方案的场景,特别是需要集成现有监控系统的场景。

CloudCraft: 优点:

  • 提供块和块的图形界面,方便用户创建自定义的云架构图。
  • 可以监控各个组件的性能数据。 缺点:
  • 需要额外学习CloudCraft的概念和技术。 适用场景:适用于需要可视化云服务设计和监控各个组件性能数据的场景。

QlikView: 优点:

  • 提供商业数据可视化工具,可以创建自定义的仪表板和报告。
  • 数据可视化和探索功能灵活,可以在一个视图中集成来自不同数据源的数据。 缺点:
  • 需要购买商业版授权。 适用场景:适用于需要可视化大量数据的场景,特别是需要自定义仪表板和报告的商业场景。

综上所述,选择哪种工具取决于具体的需求和场景。如果需要监控系统、应用程序和网络性能,并需要实时存储和查询时间序列数据,可以选择Prometheus;如果需要云平台和完整PaaS解决方案,可以选择OpenShift;如果需要可视化云服务设计和监控各个组件性能数据,可以选择CloudCraft;如果需要可视化大量数据的自定义仪表板和报告,可以选择QlikView。

版本更新对比

Grafana是一个广泛使用的开源可视化平台,通常用于监控和数据分析。下面是Grafana 9.0和Grafana 8.0之间的特性比较和功能对比:

Grafana 9.0:

  1. 告警系统的重构:Grafana 9.0对告警系统进行了全面的升级和改进,包括新的告警规则类型、更细粒度的告警控制以及改进的告警通知。
  2. 可视化查询生成器:为Prometheus和Loki等流行数据源提供了新的可视化查询生成器,这使得即使对于不熟悉查询语言的人来说,也能轻松地编写和理解查询。
  3. 热力图改进:新版本的Grafana提供了更强大和快速的热力图可视化,使其更容易理解和分析大量数据。
  4. 导航菜单改进:新的导航菜单更加易于使用,提供了一个更直观的方式来访问仪表板和数据。
  5. 仪表板搜索改进:仪表板搜索功能得到了增强,可以更快地找到特定的仪表板。
  6. 安全性和认证功能增强:在Grafana 9.0中,安全性和认证功能得到了进一步的增强,包括更强大的权限控制和更细致的用户管理。
  7. 性能和功能升级:Grafana 9.0对性能和功能进行了升级,包括更快的加载速度、更好的数据可视化和更强大的分析能力。

Grafana 8.0:

  1. 新的可视化面板:包括状态时间线、状态历史和直方图面板,这些新的面板使得数据的可视化更加丰富和多样化。
  2. 实时流:通过引入实时流功能,使得用户可以更好地处理实时数据。
  3. 可重用的库面板:库面板的引入使得用户可以重复使用已有的面板,提高了工作效率。
  4. 细粒度的访问控制:通过细粒度的访问控制,企业客户可以确保其组织中的每个人都具有适当的访问级别。
  5. 用户界面改进:用户界面得到了改进,使得仪表板看起来更加清晰和易于理解。
  6. 数据源查询缓存:在Grafana 8.0中引入了数据源查询缓存,这可以显著提高仪表板的加载速度。
  7. 更好的启动和加载性能:由于初始下载数据的大幅减少,使得启动和加载性能得到了显著提升。

总的来说,Grafana 9.0和Grafana 8.0都有各自的特性和功能增强。Grafana 9.0更注重告警系统的改进、可视化查询的便利性以及安全性和认证功能的增强。而Grafana 8.0则更注重可视化的改进、实时流的处理能力以及访问控制和性能的提升。用户可以根据自己的需求来选择适合的版本。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/29230.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

新一代开源流数据湖平台Apache Paimon入门实操-下

文章目录 实战写表插入和覆盖数据更新数据删除数据Merge Into 查询表批量查询时间旅行批量增量查询 流式查询时间旅行ConsumerID 查询优化 系统表表指定系统表分区表全局系统表维表 CDC集成MySQLKafka支持schema变更 实战 写表 插入和覆盖数据 可以使用INSERT语句向表中插入…

RISC-V公测平台发布:如何在SG2042上玩转OpenMPI

About HS-2 HS-2 RISC-V通用主板是澎峰科技与合作伙伴共同研发的一款专为开发者设计的标准mATX主板,它预装了澎峰科技为RISC-V高性能服务器定制开发的软件包,包括各种标准bencmark、支持V扩展的GCC编译器、计算库、中间件以及多种典型服务器应用程序。…

C语言内嵌汇编

反编译(二进制文件或者so库) objdump --help objdump -M intel -j .text -ld -C -S out > out.txt #显示源代码同时显示行号, 代码段反汇编-M intel 英特尔语法-M x86-64-C:将C符号名逆向解析-S 反汇编的同时,将反汇编代码和源代码交替显…

机器学习深度学习——非NVIDIA显卡怎么做深度学习(坑点排查)

👨‍🎓作者简介:一位即将上大四,正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章:机器学习&&深度学习——数值稳定性和模型化参数(详细数学推导) 📚订阅专栏:机器…

conda install 和pip install有什么区别?

本篇为分享贴,截图部分选自知乎,部分选自csdn,文字内容是结合自己实践进行总结。 环境引用的包在哪? 首先,一条命令: python -m site 这条命令可以定位引用的包在哪里 ,当然也可以自己设置默认…

JavaWeb(9)——前端综合案例3(悬停显示下拉列表)

一、实例需求 ⌛ 实现类似百度首页的“一个简单的鼠标悬停显示的下拉列表效果”。 二、代码实现 ☕ <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Title</title><style>.dropdown-cont…

iframe 标签的作用是什么?用法是什么?属性有什么?

聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ iframe 标签是什么&#xff1f;⭐ iframe 标签的作用什么&#xff1f;⭐ iframe 标签的用法⭐ iframe 标签的属性⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&#xff1a;探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你…

【单片机】51单片机,TLC2543,驱动程序,读取adc

TLC2543 是一款 12 位精密模数转换器 (ADC)。 1~9、11、12——AIN0&#xff5e;AIN10为模拟输入端&#xff1b; 15——CS 为片选端&#xff1b; 17——DIN 为串行数据输入端&#xff1b;&#xff08;控制字输入端&#xff0c;用于选择转换及输出数据格式&#xff09; 16——…

机器学习复习题

1 单选题 ID3算法、C4.5算法、CART算法都是&#xff08; &#xff09;研究方向的算法。 A . 决策树 B. 随机森林 C. 人工神经网络 D. 贝叶斯学习 参考答案&#xff1a;A &#xff08; &#xff09;作为机器学习重要算法之一&#xff0c;是一种利用多个树分类器进行分类和预测…

chatGPT能力培训,客户最关注的99个方向

前言&#xff1a; chatGPT的主要应用&#xff0c;包括文本生成、图像生成和图文关联三大核心方向&#xff1a; 用户的在实际的工作和学习过程中&#xff0c;最关心的内容&#xff0c;可以按照上述类别进行划分&#xff0c;我们总结了&#xff0c;相关的插头GPT能力培训的相关主…

DAY04_SpringMVC—SpringMVC简介PostMan和ApiFox工具使用SpringMVC请求与响应REST风格

目录 一 SpringMVC简介1 SpringMVC概述问题导入1.1 SpringMVC概述 2 入门案例问题导入2.0 回顾Servlet技术开发web程序流程2.1 使用SpringMVC技术开发web程序流程2.2 代码实现【第一步】创建web工程&#xff08;Maven结构&#xff09;【第二步】设置tomcat服务器&#xff0c;加…

【iOS安全】开启任意app的WebView远程调试

参考&#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/s/bNKxQaVrPaXsZ5BPbsXy7w &#xff08;来自周智老师的公众号&#xff09; 概述 Safari 有一个内置的前端调试器&#xff0c; 在iPhone通过局域网或者USB连接MacBook 并启用Safari 远程调试之后&#xff0c;前端调试器默认情况下对…

构建Docker容器监控系统 (1)(Cadvisor +InfluxDB+Grafana)

目录 Cadvisor InfluxDBGrafana 1. Cadvisor 2.InfluxDB 3.Grafana 开始部署&#xff1a; 下载组件镜像 创建自定义网络 创建influxdb容器 创建数据库和数据库用户 创建Cadvisor 容器 准备测试镜像 创建granafa容器 访问granfana 添加数据源 Add data source 新建 …

java.sql.SQLFeatureNotSupportedException 问题及可能的解决方法

目录 问题 分析&#xff1a; 解决方法 问题 java.sql.SQLFeatureNotSupportedException 分析&#xff1a; 可能是你的 druid的maven依赖版本太低了&#xff0c;我的以前是1.1.16&#xff0c;就出现了异常&#xff01; 解决方法 把druid的maven依赖版本调高&#xff01; 运…

unity海康威视原生SDK拉取网络摄像头画面,并展示在一个Material上

原理是使用sdk获取视频流&#xff0c;格式为YUV&#xff0c;然后分离YUV通道到三张不同的Texture2D上&#xff0c;通过shader将三个通道重新输出为原始图像。 我将所用的各个部分已经整理成一个压缩包&#xff0c;免积分下载 压缩包结构如下 使用步骤 1 DLL:放在Plugins文件…

湘大oj1138爱你一生一世题解:最大公约数 逆向思维 int整除会向下取整

一、链接 爱你一生一世 二、题目 题目描述 在2013年1月4日&#xff0c;这个“爱你一生一世”的特别日子&#xff0c;男生都想向自己的喜欢的女生表达爱意。 你准备在该死的C语言考试后&#xff0c;去向她&#xff08;或者他&#xff1f;&#xff09;告白。告白怎么能缺了礼…

渗透攻击方法:原型链污染

目录 一、什么是原型链 1、原型对象 2、prototype属性 3、原型链 1、显示原型 2、隐式原型 3、原型链 4、constructor属性 二、原型链污染重现 实例 Nodejs沙箱逃逸 1、什么是沙箱&#xff08;sandbox&#xff09; 2、vm模块 一、什么是原型链 1、原型对象 JavaS…

不只是Axure,这5 个也能轻松画原型图!

在设计和开发过程中&#xff0c;原型图是一个至关重要的工具。它是将设计理念转化为可视化、交互式的形式&#xff0c;使团队成员和利益相关者更好地理解和评估产品的功能和用户体验。选择适合的软件工具对于画原型图至关重要&#xff0c;本文将介绍 5 种常用的画原型图软件&am…

spring 面试题

一、Spring面试题 专题部分 1.1、什么是spring? Spring是一个轻量级Java开发框架&#xff0c;最早有Rod Johnson创建&#xff0c;目的是为了解决企业级应用开发的业务逻辑层和其他各层的耦合问题。它是一个分层的JavaSE/JavaEE full-stack&#xff08;一站式&#xff09;轻量…

【LeetCode 75】第二十三题(2352)相等行列对

目录 题目&#xff1a; 示例&#xff1a; 分析&#xff1a; 代码运行结果&#xff1a; 题目&#xff1a; 示例&#xff1a; 分析&#xff1a; 题目很简洁&#xff0c;就是要我们寻找行与列相同的对数。相同行与列不仅是要元素相同&#xff0c;还需要顺序也一样&#xff08…