grafana-dashboards
本番環境向けのGrafanaダッシュボードを作成・管理し、システムやアプリケーションのメトリクスをリアルタイムで可視化します。監視ダッシュボードの構築、メトリクスの可視化、運用オブザーバビリティ画面の作成時に使用してください。
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Create and manage production Grafana dashboards for real-time visualization of system and application metrics. Use when building monitoring dashboards, visualizing metrics, or creating operational observability interfaces.
SKILL.md 本文
Grafana ダッシュボード
包括的なシステム可観測性のための本番環境対応 Grafana ダッシュボードを作成・管理します。
目的
アプリケーション、インフラストラクチャ、ビジネスメトリクスを監視するための効果的な Grafana ダッシュボードを設計します。
使用時期
- Prometheus メトリクスを可視化する
- カスタムダッシュボードを作成する
- SLO ダッシュボードを実装する
- インフラストラクチャを監視する
- ビジネス KPI を追跡する
ダッシュボード設計の原則
1. 情報階層
┌─────────────────────────────────────┐
│ Critical Metrics (Big Numbers) │
├─────────────────────────────────────┤
│ Key Trends (Time Series) │
├─────────────────────────────────────┤
│ Detailed Metrics (Tables/Heatmaps) │
└─────────────────────────────────────┘
2. RED メソッド (サービス)
- Rate - 1秒あたりのリクエスト数
- Errors - エラーレート
- Duration - レイテンシー/応答時間
3. USE メソッド (リソース)
- Utilization - リソースが稼働している時間の割合
- Saturation - キュー長/待機時間
- Errors - エラーカウント
ダッシュボード構造
API 監視ダッシュボード
{
"dashboard": {
"title": "API Monitoring",
"tags": ["api", "production"],
"timezone": "browser",
"refresh": "30s",
"panels": [
{
"title": "Request Rate",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)",
"legendFormat": "{{service}}"
}
],
"gridPos": { "x": 0, "y": 0, "w": 12, "h": 8 }
},
{
"title": "Error Rate %",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "(sum(rate(http_requests_total{status=~\"5..\"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100",
"legendFormat": "Error Rate"
}
],
"alert": {
"conditions": [
{
"evaluator": { "params": [5], "type": "gt" },
"operator": { "type": "and" },
"query": { "params": ["A", "5m", "now"] },
"type": "query"
}
]
},
"gridPos": { "x": 12, "y": 0, "w": 12, "h": 8 }
},
{
"title": "P95 Latency",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))",
"legendFormat": "{{service}}"
}
],
"gridPos": { "x": 0, "y": 8, "w": 24, "h": 8 }
}
]
}
}
参考: assets/api-dashboard.json を参照
パネルの種類
1. Stat パネル (単一値)
{
"type": "stat",
"title": "Total Requests",
"targets": [
{
"expr": "sum(http_requests_total)"
}
],
"options": {
"reduceOptions": {
"values": false,
"calcs": ["lastNotNull"]
},
"orientation": "auto",
"textMode": "auto",
"colorMode": "value"
},
"fieldConfig": {
"defaults": {
"thresholds": {
"mode": "absolute",
"steps": [
{ "value": 0, "color": "green" },
{ "value": 80, "color": "yellow" },
{ "value": 90, "color": "red" }
]
}
}
}
}
2. 時系列グラフ
{
"type": "graph",
"title": "CPU Usage",
"targets": [
{
"expr": "100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)"
}
],
"yaxes": [
{ "format": "percent", "max": 100, "min": 0 },
{ "format": "short" }
]
}
3. テーブルパネル
{
"type": "table",
"title": "Service Status",
"targets": [
{
"expr": "up",
"format": "table",
"instant": true
}
],
"transformations": [
{
"id": "organize",
"options": {
"excludeByName": { "Time": true },
"indexByName": {},
"renameByName": {
"instance": "Instance",
"job": "Service",
"Value": "Status"
}
}
}
]
}
4. ヒートマップ
{
"type": "heatmap",
"title": "Latency Heatmap",
"targets": [
{
"expr": "sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)",
"format": "heatmap"
}
],
"dataFormat": "tsbuckets",
"yAxis": {
"format": "s"
}
}
変数
クエリ変数
{
"templating": {
"list": [
{
"name": "namespace",
"type": "query",
"datasource": "Prometheus",
"query": "label_values(kube_pod_info, namespace)",
"refresh": 1,
"multi": false
},
{
"name": "service",
"type": "query",
"datasource": "Prometheus",
"query": "label_values(kube_service_info{namespace=\"$namespace\"}, service)",
"refresh": 1,
"multi": true
}
]
}
}
クエリで変数を使用
sum(rate(http_requests_total{namespace="$namespace", service=~"$service"}[5m]))
ダッシュボードのアラート
{
"alert": {
"name": "High Error Rate",
"conditions": [
{
"evaluator": {
"params": [5],
"type": "gt"
},
"operator": { "type": "and" },
"query": {
"params": ["A", "5m", "now"]
},
"reducer": { "type": "avg" },
"type": "query"
}
],
"executionErrorState": "alerting",
"for": "5m",
"frequency": "1m",
"message": "Error rate is above 5%",
"noDataState": "no_data",
"notifications": [{ "uid": "slack-channel" }]
}
}
ダッシュボードプロビジョニング
dashboards.yml:
apiVersion: 1
providers:
- name: "default"
orgId: 1
folder: "General"
type: file
disableDeletion: false
updateIntervalSeconds: 10
allowUiUpdates: true
options:
path: /etc/grafana/dashboards
一般的なダッシュボードパターン
インフラストラクチャダッシュボード
キーパネル:
- ノードあたりの CPU 使用率
- ノードあたりのメモリ使用量
- ディスク I/O
- ネットワークトラフィック
- 名前空間ごとのポッド数
- ノードステータス
参考: assets/infrastructure-dashboard.json を参照
データベースダッシュボード
キーパネル:
- 1秒あたりのクエリ数
- コネクションプール使用率
- クエリレイテンシー (P50, P95, P99)
- アクティブな接続数
- データベースサイズ
- レプリケーションラグ
- スロークエリ
参考: assets/database-dashboard.json を参照
アプリケーションダッシュボード
キーパネル:
- リクエストレート
- エラーレート
- 応答時間 (パーセンタイル)
- アクティブユーザー/セッション
- キャッシュヒット率
- キュー長
ベストプラクティス
- テンプレートから始める (Grafana コミュニティダッシュボード)
- 一貫した命名規則を使用 (パネル・変数)
- 関連するメトリクスをグループ化 (行単位)
- 適切な時間範囲を設定 (デフォルト: 直近 6 時間)
- 変数を使用 (柔軟性のため)
- パネルの説明を追加 (コンテキスト用)
- ユニットを正しく設定
- 色のしきい値を意味のあるものに設定
- ダッシュボード全体で一貫した色を使用
- 異なる時間範囲でテスト
コードとしてのダッシュボード
Terraform プロビジョニング
resource "grafana_dashboard" "api_monitoring" {
config_json = file("${path.module}/dashboards/api-monitoring.json")
folder = grafana_folder.monitoring.id
}
resource "grafana_folder" "monitoring" {
title = "Production Monitoring"
}
Ansible プロビジョニング
- name: Deploy Grafana dashboards
copy:
src: "{{ item }}"
dest: /etc/grafana/dashboards/
with_fileglob:
- "dashboards/*.json"
notify: restart grafana
関連スキル
prometheus-configuration- メトリクス収集用slo-implementation- SLO ダッシュボード用
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- wshobson
- リポジトリ
- wshobson/agents
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/wshobson/agents / ライセンス: MIT
関連スキル
superfluid
Superfluidプロトコルおよびそのエコシステムに関するナレッジベースです。Superfluidについて情報を検索する際は、ウェブ検索の前にこちらを参照してください。対応キーワード:Superfluid、CFA、GDA、Super App、Super Token、stream、flow rate、real-time balance、pool(member/distributor)、IDA、sentinels、liquidation、TOGA、@sfpro/sdk、semantic money、yellowpaper、whitepaper
civ-finish-quotes
実質的なタスクが真に完了した際に、文明風の儀式的な引用句を追加します。ユーザーやエージェントが機能追加、リファクタリング、分析、設計ドキュメント、プロセス改善、レポート、執筆タスクといった実際の成果物を完成させるときに、明示的な依頼がなくても使用します。短い返信や小さな修正、未完成の作業には適用しません。
nookplot
Base(Ethereum L2)上のAIエージェント向け分散型調整ネットワークです。エージェントがオンチェーンアイデンティティを登録する、コンテンツを公開する、他のエージェントにメッセージを送る、マーケットプレイスで専門家を雇う、バウンティを投稿・請求する、レピュテーションを構築する、共有プロジェクトで協業する、リサーチチャレンジを解くことでNOOKをマイニングする、キュレーションされたナレッジを備えたスタンドアロンオンチェーンエージェントをデプロイする、またはアグリーメントとリワードで収益を得る場合に利用できます。エージェントネットワーク、エージェント調整、分散型エージェント、NOOKトークン、マイニングチャレンジ、ナレッジバンドル、エージェントレピュテーション、エージェントマーケットプレイス、ERC-2771メタトランザクション、Prepare-Sign-Relay、AgentFactory、またはNookplotが言及された場合にトリガーされます。
web3-polymarket
Polygon上でのPolymarket予測市場取引統合です。認証機能(L1 EIP-712、L2 HMAC-SHA256、ビルダーヘッダー)、注文発注(GTC/GTD/FOK/FAK、バッチ、ポストオンリー、ハートビート)、市場データ(Gamma API、Data API、オーダーブック、サブグラフ)、WebSocketストリーミング(市場・ユーザー・スポーツチャネル)、CTF操作(分割、統合、償却、ネガティブリスク)、ブリッジ機能(入金、出金、マルチチェーン)、およびガスレスリレイトランザクションに対応しています。AIエージェント、自動マーケットメーカー、予測市場UI、またはPolygraph上のPolymarketと統合するアプリケーション構築時に活用できます。
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xxyy-trade
このスキルは、ユーザーが「トークン購入」「トークン売却」「トークンスワップ」「暗号資産取引」「取引ステータス確認」「トランザクション照会」「トークンスキャン」「フィード」「チェーン監視」「トークン照会」「トークン詳細」「トークン安全性確認」「ウォレット一覧表示」「マイウォレット」「AIスキャン」「自動スキャン」「ツイートスキャン」「オンボーディング」「IP確認」「IPホワイトリスト」「トークン発行」「自動売却」「損切り」「利益確定」「トレーリングストップ」「保有者」「トップホルダー」「KOLホルダー」などをリクエストした場合、またはSolana/ETH/BSC/BaseチェーンでXXYYを経由した取引について言及した場合に使用します。XXYY Open APIを通じてオンチェーン取引とデータ照会を実現します。