Ответ
Да, у меня есть опыт создания и поддержки дашбордов в Grafana для мониторинга состояния бэкенд-сервисов и инфраструктуры.
Источники данных (Data Sources):
- Prometheus: Основной источник для сбора метрик. Go-приложения экспонировали метрики с помощью библиотеки
prometheus/client_golang. - Loki: Для визуализации логов и корреляции их с метриками.
- Jaeger: Для визуализации трейсов и поиска узких мест в производительности.
Примеры метрик, которые я визуализировал для Go-приложений:
Метрики рантайма Go (стандартный экспортёр):
go_goroutines— количество активных горутин (помогает отслеживать утечки).go_gc_duration_seconds— длительность пауз сборщика мусора.go_memstats_alloc_bytes— текущее использование памяти в куче.
Метрики приложения (кастомные):
- HTTP-метрики: Латентность запросов (часто в виде перцентилей p95, p99), количество запросов в секунду (RPS), количество ошибок по кодам состояния (5xx, 4xx).
- Бизнес-метрики: Количество обработанных сообщений из Kafka, число активных пользователей, количество выполненных операций.
Ключевые возможности Grafana, которые я использовал:
- Панели: Создавал различные типы визуализаций (графики, gauges, stat panels, таблицы).
- Переменные (Variables): Настраивал динамические дашборды, где можно было выбрать конкретный сервис, хост или окружение для отображения метрик.
- Алертинг: Конфигурировал правила оповещений прямо в Grafana (например, "отправить уведомление в Slack, если p99 latency превышает 500ms в течение 5 минут").
- Аннотации: Использовал для отображения событий, таких как деплой новой версии, на графиках, что помогало быстро сопоставлять изменения в метриках с релизами.