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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。

description の原文を見る

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

  1. 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)
  2. 一貫した命名規則を使用 (パネル・変数)
  3. 関連するメトリクスをグループ化 (行単位)
  4. 適切な時間範囲を設定 (デフォルト: 直近 6 時間)
  5. 変数を使用 (柔軟性のため)
  6. パネルの説明を追加 (コンテキスト用)
  7. ユニットを正しく設定
  8. 色のしきい値を意味のあるものに設定
  9. ダッシュボード全体で一貫した色を使用
  10. 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

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本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: wshobson · wshobson/agents · ライセンス: MIT