Grafana

Платформа выросла из работы над интерфейсом Kibana 3, где панели для Elasticsearch строились без написания документов разметки^[7]. Создатель платформы Торкель Эдегорд написал в первой версии парсер языка запросов хранилища Graphite и сделал редактирование запросов наглядным^[7].

Опыт журнальных панелей подсказал и идею переменных, и редактор запросов^[7]. Создатель перенёс эти приёмы в новый проект^[7]. Отличия от журнального предка обсудил сам создатель^[7].

Ранние версии распространялись как одиночное приложение без установки зависимостей^[7]. Редактор панелей с самого начала показывал результат запроса без перезагрузки страницы^[7]. Первые пользователи пришли из сообщества хранилищ метрик^[7].

Отклики первых месяцев определили направление развития^[7]. Запросы на возможности фиксировались в трекере^[5]. Обзор истории интерфейса описывает смену технологической основы и переход на компонентную модель^[7].

Проект был размещён на GitHub и быстро собрал сообщество: открытый исходный код позволял развёртывание без ограничений^[5]. Со временем вокруг проекта сформировалась компания Grafana Labs, выпускающая и облачную версию платформы^[1].

Единицей интерфейса служит панель — область с запросом и выбранным способом отображения^[2]. Панели объединяются в информационные панели (дашборды), для которых можно задавать общий диапазон времени и переменные^[8].

Список значений переменной можно наполнить запросом к источнику данных^[9]. Так страницы приспосабливаются к сотням однотипных объектов^[9]. Значения переменных можно передавать в адресе дашборда через параметры URL с префиксом `var-`^[9].

Ссылка на страницу с выбором служит способом поделиться состоянием^[9]. Это заменяет пересохранение отчётов^[9]. Страница хранится в виде описания и переносится между установками^[2].

Библиотеки страниц сообщества покрывают типовые хранилища^[10]. Чужие описания служат образцом для собственных^[8]. Готовые описания распространяются сообществом как шаблоны^[8].

Типы отображений включают графики временных рядов, таблицы, круговые диаграммы, приборные шкалы, тепловые карты и статусные индикаторы^[2]. Руководства по дизайну панелей советуют показывать на одной странице минимально достаточное число элементов и выделять отклонения цветом^[8].

Подсветка синтаксиса и автодополнение ускоряют написание выражений^[11]. Сложные запросы собираются из готовых блоков^[11]. Выбор отображения зависит от характера показателя: уровни показывают шкалами, потоки событий — графиками^[2].

Автор книги о дизайне панелей предлагает начинать с вопроса, на который отвечает страница^[8]. Лишние украшения скрывают отклонения и замедляют чтение^[8]. Практика дизайна панелей обобщена в отдельных главах книг^[8].

Платформа подключается к хранилищам временных рядов: Prometheus, InfluxDB и другим^[2]. Обзоры систем обработки временных рядов относят к этому классу InfluxDB, OpenTSDB и TimescaleDB^[12]. Системы вроде Prometheus собирают и хранят метрики и предоставляют их для запросов; Grafana выполняет запросы к источникам, визуализирует результаты и поддерживает оповещения^[11].

Каждый источник описывается именем, типом и параметрами доступа^[2]. Параметры проверяются тестовым запросом^[2]. Такой эксперимент демонстрирует применимость платформы за пределами информационных систем^[13].

Связка платформы с хранилищем повторяется во всех подобных работах^[13]. Меняется предметная область, а цепочка сбора остаётся той же^[14]. Отдельные учётные записи разграничивают права на страницы^[2].

Дополнительные источники добавляются плагинами: список коннекторов расширяется силами сообщества^[2]. Для связки с измерительными системами применяют готовые адаптеры, например приём данных инерционных датчиков^[13].

Плагины источников данных обеспечивают подключение и выполнение запросов, а плагины панелей добавляют способы визуализации. Замена источника может потребовать изменения запросов и настроек дашборда^[2]. Разработчики пишут плагины на тех же языках, что и сам интерфейс^[5]. Панельные плагины добавляют новые способы отображения^[5].

Правила оповещения периодически оценивают запросы и заданные условия; при выполнении условий могут переводить экземпляры оповещения в соответствующее состояние и отправлять уведомления^[2]. Уведомления уходят в мессенджеры, почту и системы дежурств^[2].

Практика DevOps строит каскад: сначала панели для людей, затем правила для машин^[4]. Наблюдаемость в таком понимании включает метрики, журналы и трассировку, и все три вида данных показываются в одной платформе^[4]. Панели служат общим языком разработки и эксплуатации^[4].

Сбор сетевой телеметрии дополняется потоком журналов, и оба вида данных показываются рядом^[15]. Книга по инженерии наблюдаемости описывает такую связку на примере сетевых систем^[15]. Сетевые потоки и журналы показываются рядом с метриками^[15].

Серверная часть написана на Go, интерфейс — на TypeScript^[5]. Платформа разворачивается одним процессом, а масштабные установки работают в Kubernetes^[16].

Контейнерные образы публикуются для каждого выпуска^[5]. Обновление сводится к смене образа^[2]. Многорегиональные установки объединяют показания через отдельные страницы^[16].

Исходный код открыт, версии выходят регулярно, а каждая выпускается с заметкой о совместимости^[5]. Документация описывает установку на Linux, Windows и macOS, а также рядом с базами данных^[2].

Основной сценарий — наблюдаемость информационных систем: панели показывают загрузку серверов, состояние контейнеров и отклик приложений^[6]. Руководства по мониторингу описывают типовой стек, где платформы сбора метрик и визуализации работают в паре^[17]. Научные и инженерные работы применяют платформу за пределами информационных систем: панели показывают кардиоданные^[13], состояние инфраструктуры центров обработки данных^[14], потоки городских сенсоров^[18] и даже ход сбора мусора^[19]. Деловые обзоры используют платформу для наглядного показа показателей^[20].

Статьи отмечают доступность платформы для небольших команд^[20]. Открытая версия снимает лицензионные расходы^[18]. Небольшие команды поднимают платформу рядом с приложением^[20].

Авторы отмечают экономию времени дежурных после внедрения^[14]. Состояние оборудования стало видно на одной странице^[21]. Внедрение заняло несколько недель без остановки сервиса^[21].

Работа описывает визуализацию работы сборщика мусора в городском хозяйстве^[19]. Авторы подчёркивают простоту настройки страниц для неспециалистов^[19]. Датчики наполнения контейнеров передают показания в хранилище^[19].

В образовании платформу применяют для наблюдаемости учебных кластеров и сервисов^[10]. Обучающие материалы по инженерии наблюдаемости описывают связку сетевой телеметрии с панелями^[15]. Учебные курсы по эксплуатации заканчивают проектом со страницей мониторинга^[10].

Для визуализации внешней телеметрии Grafana обычно использует настроенные источники данных; сбор и хранение таких данных чаще выполняют отдельные компоненты^[11]. Количество панелей растёт быстрее пользы, поэтому руководства требуют дисциплины дизайна^[8]. Оповещения, настроенные без порогов деградации, порождают поток ложных событий^[22].

Язык запросов хранилища определяет возможности панелей^[11]. Книга по Prometheus разбирает пары сборщик-хранилище^[17]. Типовой стек включает сборщик метрик и хранилище, а платформа отвечает за показ^[17].

Текст лицензии опубликован в репозитории вместе с кодом^[5]. Лицензия GNU AGPLv3 допускает коммерческое использование, но предусматривает обязательства по предоставлению соответствующего исходного кода в предусмотренных лицензией случаях, в том числе при взаимодействии пользователей с изменённой программой по сети^[5]. Компания отвечает на такие вопросы открытым планом развития^[1].

Kibana и Zabbix решают смежные задачи: первый ориентирован на журналы, вторая — на классический мониторинг с агентами^[4]. Платформа отдаёт панели сторонним системам через HTTP-интерфейс, а данные принимает по открытым протоколам^[2]. Журнальные системы показывают тексты событий, платформы мониторинга — состояние узлов^[4]. Классификации систем мониторинга строятся по объекту наблюдения и способу сбора данных^[23].