Ответ
Имею опыт использования Grafana в качестве основной платформы для визуализации метрик и мониторинга инфраструктуры и приложений.
Ключевые направления работы:
- Создание и настройка дашбордов: Разработка комплексных дашбордов для отслеживания метрик в реальном времени: потребление CPU/RAM, latency, error rate (с использованием Apdex score), трафик и бизнес-показатели.
- Работа с источниками данных: Интеграция с Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch (для логов через Loki) и PostgreSQL.
- Настройка алертов: Конфигурация правил оповещений на основе пороговых значений (например,
CPU > 80%в течение 5 минут) с отправкой уведомлений в Slack, Telegram или PagerDuty. - Использование переменных (Templating): Создание интерактивных дашбордов с использованием переменных для фильтрации данных по сервисам, окружениям или хостам.
Пример PromQL-запроса для Grafana, отображающего 95-й перцентиль времени ответа сервиса:
histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))
Практический пример алерта в конфигурации Grafana:
- name: HighErrorRate
rules:
- alert: ServiceHighErrorRate
expr: rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) > 0.05
for: 2m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Высокий процент ошибок 5xx в сервисе {{ $labels.service }}"