Grafana Polystat面板与腾讯云可观测平台的深度融合实践

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监控可视化的新篇章

引言

在云原生时代，有效的监控可视化已成为运维工作的核心。传统的监控面板往往信息过载，关键指标难以快速识别。今天，我们将介绍如何通过Grafana的Polystat面板与腾讯云可观测平台实现深度融合，打造直观高效的云服务健康状态监控大屏。

PART 01

环境准备与基础配置

腾讯云可观测平台搭建

首先在腾讯云可观测平台中完成以下配置：

新建prometheus实例和grafana实例
prometheus实例绑定grafana实例
在prometheus实例的集成中心里通过云监控启用所有云产品监控集成（包括CLB、COS、CVM、ES、Nacos、RabbitMQ、MQTT等）

Grafana环境配置

在Grafana中完成数据源连接：

选择对应的Prometheus数据源
安装TMP预设面板
自动生成各云服务的专业监控面板

PART 02

Polystat面板安装与配置

插件安装

在Grafana中插件中搜索"polystat"进行安装。

核心优势介绍

Polystat面板相比传统监控面板的优势：

六边形可视化：紧凑布局，信息密度高
颜色状态映射：一眼识别服务健康度
点击穿透：快速钻取详细监控数据
多指标聚合：单一面板展示综合状态

PART 03

多云服务Polystat配置实战

CVM实例监控配置

查询语句配置：

java 复制代码

max by (instance_name) (  label_replace(qce_cvm_cpuusage_avg, "metric", "cpu", "", "") or  label_replace(qce_cvm_memusage_avg, "metric", "mem", "", "") or  label_replace(qce_cvm_cvmdiskusage_max, "metric", "disk", "", ""))

同时查询cvm的cpu、内存和磁盘指标并取最大值

阈值配置：

css 复制代码

"mappings": [  { "options": { "0": { "color": "red", "index": 0, "text": "error" } }, "type": "value" },  { "options": { "from": 0.001, "result": { "color": "green", "index": 1, "text": "health" }, "to": 70 }, "type": "range" },  { "options": { "from": 70.001, "result": { "color": "yellow", "index": 2, "text": "warn" }, "to": 80 }, "type": "range" },  { "options": { "from": 80.001, "result": { "color": "red", "index": 3, "text": "unhealth" }, "to": 100 }, "type": "range" }]

当查询结果为0或超过80%显示为红色，需要重点关注，70%到80%显示为黄色，70%以下显示为绿色表示正常

点击跳转配置：

swift 复制代码

/d/dca26785511249e6a50162ac3ceba9ef/cvm?orgId=1&var-datasource=prom-xxxxx&var-region=All&var-instance_name=${__cell_name}

让每个实例均可以点击跳转到对应的腾讯云服务面板中，并且匹配当前实例名称

跳转效果：

可以再配置一个面板来展示CVM实例总数：

sql 复制代码

count(qce_cvm_cpuusage_avg)

整体效果：

数据库服务监控

MySQL实例监控：

java 复制代码

max by (instance_name) (  label_replace(qce_cdb_cpuuserate_max, "metric", "cpu", "", "") or  label_replace(qce_cdb_memoryuserate_max, "metric", "memory", "", "") or  label_replace(qce_cdb_iops_max, "metric", "iops", "", ""))

Redis实例监控：

java 复制代码

max by (instance_name) (  label_replace(qce_redis_mem_cpuutil_avg, "metric", "cpu", "", "") or  label_replace(qce_redis_mem_memutil_max, "metric", "mem", "", "") or  label_replace(qce_redis_mem_connectionsutil_max, "metric", "con", "", ""))

消息列队服务监控

RabbitMQ监控：

java 复制代码

max by (instance_name) (  label_replace(qce_amqp_clustertpstotal_sum, "metric", "tps", "", "") or  label_replace(qce_amqp_clusterqueuelag_max, "metric", "queue", "", "") or  label_replace(qce_amqp_clusterconnections_sum, "metric", "con", "", ""))

PART 04

实战效果展示

监控大屏布局设计

diff 复制代码

+----------------------------------+|        云服务健康状态总览         |+----------------------------------+| 云实例 || [CVM]   [CDN]    [CLB]    [COS] || 数据库 || [MySql] [PostgreSQL]  [Redis]   || 中间件 || [RabbitMQ] [Pulsar] [ES] [Nacos]|+----------------------------------+

状态识别示例

绿色六边形：服务健康（指标<70%）
黄色六边形：服务警告（70%≤指标<80%）
红色六边形：服务异常（指标≥80%）

点击穿透体验

点击任意六边形，直接跳转到对应的腾讯云预设监控面板，展示该实例的详细监控数据。

PART 05

最佳实践总结

配置规范

指标选择原则：每个服务选择2-3个核心指标
阈值设置标准：基于业务SLA设定合理阈值

运维价值

效率提升：快速识别异常服务，减少故障发现时间
资源优化：直观展示资源利用率，指导容量规划
团队协作：统一监控视图，提升团队协作效率

结语

通过Grafana Polystat面板与腾讯云可观测平台的深度融合，我们成功构建了一套直观、高效、易用的云服务健康状态监控体系。这种方案不仅提升了运维效率，更为业务稳定性提供了有力保障。

本文实践基于腾讯云可观测平台和Grafana v10.4.19版本，具体配置可能因环境差异需要适当调整。欢迎在评论区交流实践心得和遇到的问题。

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