观测云数据在Grafana展示的最佳实践

背景

在当今的数据驱动世界中,组织越来越依赖于实时数据来做出决策。数据可视化是理解和分析这些数据的关键工具,它帮助用户将复杂的数据集转换成直观的图表和仪表板,从而更容易识别趋势、模式和异常。Grafana,作为一个功能强大的开源数据可视化和监控平台,已经成为这一领域的领导者。

本文将介绍如何将观测云采集的数据在 Grafana 面板中进行展示,以实现数据的无缝集成和高效监控。

1. 安装观测云数据源插件

首先,您需要下载观测云的 Grafana 插件,以便在 Grafana 中展示数据。请使用以下命令下载插件:

复制代码
wget https://static.guance.com/grafana-plugins/guance-guance-datasource.zip

下载完成后,解压文件:

复制代码
unzip guance-guance-datasource.zip

1.1 查看插件目录

找到 Grafana 的配置文件,通常位于 /etc/grafana/grafana.ini 。请参考 Grafana 官方文档( Configure Grafana | Grafana documentation )以确定正确的配置文件路径,本测试环境配置文件 /data/grafana/defaults.ini

在配置文件中,找到 plugins 目录的配置项。这是 Grafana 存放插件的目录。

1.2 安装插件

将解压后的插件文件移动到 Grafana 的插件目录:

复制代码
mv guance-guance-datasource /data/grafana/data/

1.3 修改插件配置

复制代码
[plugins]
allow_loading_unsigned_plugins = guance-guance-datasource

1.4 重启 Grafana 服务

保存配置文件后,重启 Grafana 服务以使插件生效:

复制代码
systemctl rstart grafana-server.service

2. 在 Grafana 中添加数据源

登录 Grafana 控制台,导航到"数据源"部分,点击"添加数据源",选择"观测云"作为数据源类型。

配置 Endpoint 地址和 Access Key ID 信息。请确保使用正确的 Endpoint 地址,私有部署版也支持 OpenAPI 接入。

部署类型 节点名 Endpoint
SaaS 部署 中国区1(杭州) https://openapi.guance.com
SaaS 部署 中国区2(宁夏) https://aws-openapi.guance.com
SaaS 部署 中国区4(广州) https://cn4-openapi.guance.com
SaaS 部署 中国区5(世纪互联) https://cn5-openapi.guance.com
SaaS 部署 中国区6(香港) https://cn6-openapi.guance.one
SaaS 部署 海外区1(俄勒冈) https://us1-openapi.guance.com
SaaS 部署 欧洲区1(法兰克福) https://eu1-openapi.guance.one
SaaS 部署 亚太区1(新加坡) https://ap1-openapi.guance.one
私有部署版 私有部署版 以实际部署的 Endpoint 为准

配置成功。

3. 构建仪表板

在 Grafana 中,您可以根据需要构建自定义的仪表板。使用观测云的 DQL(Data Query Language)填入查询,Grafana 将自动识别并展示数据。

编写 DQL 语句

观测云 DQL 填入即可,自动识别。

在 Grafana 中,您可以根据需要构建自定义的仪表板。使用观测云的 DQL填入查询,Grafana 将自动识别并展示数据。

结语

通过这种无缝集成,观测云平台不仅提供了一个强大的监控可视化工具,还保留了用户在 Grafana 中的工作流程和习惯。这种集成使得用户能够更加专注于监控数据的分析和业务决策,而不是花费时间在监控工具的配置和迁移上。随着云原生技术的不断发展,观测云平台将继续深化与 Grafana 的集成,为用户提供更加丰富和高效的监控可视化解决方案。

相关推荐
多年小白8 分钟前
全球 AI 行业近三年市场增长数据深度分析报告(2023-2026)
人工智能·信息可视化
c_zyer20 分钟前
一站式可观测新选择:OpenObserve 深度对标 ELK / Grafana+Prometheus / Netdata,附Docker一键部署实战
elk·grafana·prometheus·netdata·openobserve
酷炫的水壶15 小时前
项目背景:水质数据与关键指标
信息可视化
foggyprojects17 小时前
从0开始,一句话启动AI DataAgent
后端·数据分析·ai编程
我是小a1 天前
鸿蒙 ArkUI 数据可视化图例对照表:组件化设计与实现
华为·信息可视化·harmonyos·鸿蒙·鸿蒙系统
hhzz1 天前
Python大数据实战(十四):足球运动员数据分析——用Pandas+Matplotlib挖掘FIFA数据集
大数据·python·计算机视觉·数据分析
hhzz1 天前
全局实例跟踪(GIT):像人类一样定位目标——VideoCube基准与SiamFC实战全解析
大数据·python·计算机视觉·目标跟踪·数据分析
风流 少年2 天前
数据分析:numpy
数据挖掘·数据分析·numpy
2601_962846492 天前
计算机毕业设计之基于大数据加护的国产美妆行业发展状况研究
大数据·人工智能·深度学习·信息可视化·课程设计
城数派2 天前
1950-2026年中国0.1°逐月平均气温栅格数据集
数据库·信息可视化