Grafana چیست؟ معرفی گرافانا، کاربردها و نحوه کار

خانه / وبلاگ / دواپس / Grafana چیست؟ معرفی گرافانا، کاربردها و نحوه کار

گرافانا یک ابزار قدرتمند برای نمایش، تحلیل و پایش داده ها است که به تیم های فنی کمک می کند وضعیت سرورها، برنامه ها، سرویس ها و زیرساخت را در قالب داشبوردهای قابل فهم مشاهده کنند. این ابزار به منابع داده مختلف متصل می شود و اطلاعات پراکنده را به نمودارها، جدول ها، شاخص ها و هشدارهای قابل بررسی تبدیل می کند.

گرافانا به ویژه در حوزه های دواپس، مانیتورینگ زیرساخت و مشاهده پذیری کاربرد دارد. تیم های فنی با استفاده از آن می توانند معیارهایی مانند مصرف پردازنده، حافظه، فضای ذخیره سازی، ترافیک شبکه، زمان پاسخ سرویس ها و تعداد خطاها را بررسی کنند. نمایش این اطلاعات در یک داشبورد متمرکز، شناسایی سریع تر مشکلات و تصمیم گیری براساس داده را امکان پذیر می کند.

خلاصه سریع: Grafana چیست؟

گرافانا چیست؟ گرافانا یک نرم افزار متن باز برای جستجو، تحلیل، نمایش و پایش داده ها است. این ابزار به منابعی مانند Prometheus، InfluxDB، Elasticsearch، Loki، MySQL، PostgreSQL و سرویس های ابری متصل می شود و داده های آنها را در قالب داشبوردهای تصویری نمایش می دهد.

به طور خلاصه:

گرافانا معمولا داده های اصلی مانیتورینگ را جمع آوری یا ذخیره نمی کند.
به یک یا چند منبع داده متصل می شود.
داده ها را از طریق کوئری دریافت می کند.
اطلاعات را در قالب نمودار، جدول، عدد و سایر پنل ها نمایش می دهد.
امکان تعریف قانون هشدار برای شرایط مهم را فراهم می کند.
می تواند معیارها، لاگ ها و داده های ردگیری درخواست ها را در یک محیط مشترک نمایش دهد.
یکی از رایج ترین کاربردهای آن، استفاده در کنار Prometheus است.

در یک جمله، گرافانا داده های فنی و پیچیده را به داشبوردهایی قابل مشاهده و قابل تحلیل تبدیل می کند.

فهرست مطالب

Grafana چیست؟

Grafana یک نرم افزار مصورسازی و تحلیل داده است که امکان ساخت داشبوردهای تعاملی را فراهم می کند. این ابزار داده ها را از منابع مختلف دریافت می کند و آنها را در قالب نمودارهای خطی، نمودارهای میله ای، جدول ها، نقشه ها، شاخص ها و سایر روش های نمایش اطلاعات در اختیار کاربران قرار می دهد.

Grafana ابتدا بیشتر به عنوان ابزاری برای نمایش داده های سری زمانی شناخته می شد، اما اکنون می تواند انواع مختلفی از داده های مرتبط با مشاهده پذیری را نمایش دهد. معیارها، لاگ ها و ردگیری درخواست ها از مهم ترین داده هایی هستند که می توان با استفاده از گرافانا بررسی کرد.

برای مثال، یک تیم فنی می تواند داشبوردی ایجاد کند که اطلاعات زیر را به صورت همزمان نمایش دهد:

میزان مصرف پردازنده و حافظه سرورها
وضعیت فضای ذخیره سازی
تعداد درخواست های دریافت شده توسط یک سرویس
میانگین زمان پاسخ برنامه
تعداد خطاهای ایجاد شده
وضعیت کانتینرها و سرویس ها
تغییرات ترافیک شبکه
هشدارهای فعال زیرساخت

با قرار گرفتن این اطلاعات در یک محیط متمرکز، تیم فنی مجبور نیست برای بررسی هر معیار به یک ابزار جداگانه مراجعه کند. داشبورد گرافانا می تواند نمایی کلی از سلامت زیرساخت ارائه دهد و در صورت نیاز، امکان بررسی دقیق تر هر بخش را فراهم کند.

نکته مهم این است که Grafana معمولا محل اصلی ذخیره داده های مانیتورینگ نیست. داده ها ممکن است در Prometheus، InfluxDB، Elasticsearch، Loki، یک پایگاه داده یا یک سرویس ابری نگهداری شوند. گرافانا به این منابع متصل می شود، داده مورد نیاز را از آنها می خواند و نتیجه را نمایش می دهد.

البته گرافانا اطلاعات مربوط به تنظیمات خود، کاربران، داشبوردها، منابع داده و قوانین هشدار را در پایگاه داده داخلی خود نگهداری می کند؛ اما این موضوع با ذخیره مستقیم تمام معیارها، لاگ ها و داده های زیرساخت تفاوت دارد.

براساس مستندات رسمی Grafana، نسخه متن باز این نرم افزار امکان جستجو، مصورسازی، بررسی و تعریف هشدار برای معیارها، لاگ ها و ردگیری ها را فراهم می کند؛ بدون اینکه داده ها حتما در یک سامانه مشخص ذخیره شده باشند.

Grafana چگونه کار می کند؟

Grafana میان منابع داده و کاربران قرار می گیرد. این ابزار از طریق اتصال هایی که برای منابع داده تعریف شده اند، اطلاعات مورد نیاز را دریافت می کند و نتیجه را در یک داشبورد نمایش می دهد.

برای استفاده از Grafana ابتدا باید یک منبع داده به آن متصل شود. پس از برقراری اتصال، کاربر می تواند مشخص کند چه داده ای از منبع مورد نظر دریافت شود. این درخواست معمولا با استفاده از زبان کوئری همان منبع داده انجام می شود.

برای مثال، اگر Prometheus به عنوان منبع داده انتخاب شده باشد، کوئری ها معمولا با زبان PromQL نوشته می شوند. در صورت اتصال Grafana به MySQL یا PostgreSQL نیز می توان از SQL برای دریافت اطلاعات استفاده کرد.

پس از اجرای کوئری، Grafana نتیجه را دریافت می کند و آن را در یک پنل نمایش می دهد. نوع نمایش براساس ماهیت داده و هدف داشبورد انتخاب می شود. تغییرات یک معیار در طول زمان معمولا با نمودار خطی نمایش داده می شود، در حالی که برای نمایش وضعیت فعلی یک شاخص می توان از عدد، نشانگر یا درجه استفاده کرد.

علاوه بر نمایش داده ها، می توان شرایط مشخصی را برای ایجاد هشدار تعریف کرد. برای مثال، اگر میزان مصرف پردازنده سرور از حد تعیین شده عبور کند یا زمان پاسخ یک سرویس افزایش پیدا کند، Grafana می تواند وضعیت را بررسی و اعلان مربوط به آن را ارسال کند.

مسیر داده از منبع تا داشبورد Grafana

فرایند نمایش داده در Grafana را می توان در پنج مرحله خلاصه کرد:

۱. تولید داده: سرور، برنامه، پایگاه داده یا سرویس ابری اطلاعاتی مانند مصرف منابع، تعداد درخواست ها، زمان پاسخ یا خطاها را تولید می کند.

۲. جمع آوری یا ذخیره داده: یک سامانه مانند Prometheus، Loki یا یک پایگاه داده، اطلاعات مورد نیاز را جمع آوری یا ذخیره می کند.

۳. اتصال Grafana به منبع داده: اطلاعات اتصال، روش احراز هویت و تنظیمات لازم در Grafana تعریف می شوند.

۴. اجرای کوئری: Grafana درخواست مورد نظر را برای منبع داده ارسال می کند و نتیجه را دریافت می کند.

۵. نمایش و هشداردهی: نتیجه در پنل های داشبورد نمایش داده می شود و در صورت برقرار شدن شرایط تعیین شده، هشدار ایجاد می شود.

بنابراین، Grafana جایگزین تمام ابزارهای مانیتورینگ نیست. این نرم افزار بخشی از یک سامانه مانیتورینگ و مشاهده پذیری است و وظیفه اصلی آن ایجاد یک محیط مشترک برای مشاهده، تحلیل و بررسی داده ها است.

اجزای اصلی Grafana چیست؟

برای درک بهتر نحوه کار Grafana باید با چهار جزء اصلی آن آشنا شویم: منابع داده، کوئری ها، پنل ها و داشبوردها و قوانین هشدار. این اجزا در کنار یکدیگر داده های خام را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل می کنند.

منابع داده

منبع داده یا Data Source سامانه ای است که Grafana اطلاعات مورد نیاز را از آن دریافت می کند. Prometheus، InfluxDB، Elasticsearch، Loki، MySQL، PostgreSQL، Microsoft SQL Server و سرویس های مانیتورینگ ابری از نمونه های منابع داده قابل اتصال به Grafana هستند.

هر منبع داده تنظیمات و زبان کوئری مخصوص خود را دارد. Grafana با استفاده از اتصال یا افزونه مربوط به هر منبع، امکان ارسال درخواست و دریافت نتیجه را فراهم می کند.

یک داشبورد می تواند اطلاعات خود را از یک منبع داده یا چند منبع متفاوت دریافت کند. برای مثال، معیارهای سرور می توانند از Prometheus، لاگ ها از Loki و اطلاعات تجاری از PostgreSQL دریافت شوند و در یک داشبورد مشترک نمایش داده شوند.

کوئری ها

کوئری یا Query مشخص می کند چه اطلاعاتی باید از منبع داده دریافت شود. کاربر با نوشتن یا تنظیم یک کوئری می تواند یک معیار خاص، یک بازه زمانی یا بخش مشخصی از داده ها را انتخاب کند.

زبان و ساختار کوئری به منبع داده بستگی دارد. برای نمونه، در Prometheus از PromQL و در پایگاه های داده رابطه ای معمولا از SQL استفاده می شود. Grafana نتیجه کوئری را دریافت می کند و آن را برای نمایش در پنل آماده می سازد.

در هر پنل می توان یک یا چند کوئری تعریف کرد. همچنین امکان فیلتر کردن داده ها، انجام محاسبات و ترکیب نتیجه چند کوئری وجود دارد. انتخاب درست کوئری اهمیت زیادی دارد؛ زیرا کیفیت و دقت اطلاعات نمایش داده شده در داشبورد مستقیما به داده ای وابسته است که از منبع دریافت می شود.

پنل ها و داشبوردها

پنل یا Panel کوچک ترین بخش نمایشی در یک داشبورد Grafana است. هر پنل نتیجه یک یا چند کوئری را با استفاده از روش نمایش انتخاب شده نشان می دهد. نمودار خطی، نمودار میله ای، جدول، عدد، درجه، نقشه حرارتی و فهرست لاگ ها از نمونه های رایج پنل ها هستند.

مجموعه ای از پنل های مرتبط، یک داشبورد یا Dashboard را تشکیل می دهند. برای مثال، داشبورد مانیتورینگ یک سرور می تواند شامل پنل های مصرف پردازنده، حافظه، فضای دیسک، ترافیک شبکه و مدت زمان فعال بودن سرور باشد.

داشبوردها می توانند ثابت یا پویا باشند. با استفاده از متغیرها می توان به کاربر اجازه داد سرور، سرویس، محیط یا بازه زمانی مورد نظر را انتخاب کند. در این حالت، اطلاعات تمام پنل های مرتبط براساس انتخاب کاربر به روز می شوند.

قوانین هشدار و اعلان ها

Grafana علاوه بر نمایش داده ها، امکان تعریف قوانین هشدار را نیز فراهم می کند. قانون هشدار مشخص می کند که یک معیار در چه شرایطی باید بررسی شود و چه زمانی وضعیت آن نیازمند اطلاع رسانی است.

برای مثال، می توان قانونی تعریف کرد که اگر مصرف پردازنده یک سرور برای مدت مشخصی بیشتر از ۹۰ درصد باقی ماند، یک هشدار ایجاد شود. به همین ترتیب، افزایش تعداد خطاها، کاهش فضای آزاد دیسک، قطع شدن یک سرویس یا افزایش زمان پاسخ می تواند باعث فعال شدن هشدار شود.

پس از ایجاد هشدار، اعلان آن می تواند از طریق کانال های ارتباطی تنظیم شده برای افراد یا تیم های مسئول ارسال شود. به این ترتیب، تیم فنی لازم نیست داشبوردها را به صورت مداوم مشاهده کند و می تواند هنگام ایجاد یک وضعیت غیرعادی، سریع تر از مشکل مطلع شود.

داشبوردها وضعیت فعلی و گذشته سیستم را نمایش می دهند، در حالی که هشدارها تیم فنی را از شرایطی آگاه می کنند که نیازمند بررسی یا اقدام هستند. استفاده همزمان از داشبورد و هشدار، Grafana را به ابزاری کاربردی برای پایش مستمر زیرساخت و سرویس ها تبدیل می کند.

Grafana چه کاربردهایی دارد؟

Grafana در پروژه هایی استفاده می شود که بررسی مداوم داده ها، شناسایی تغییرات و مشاهده وضعیت سیستم اهمیت دارد. این ابزار می تواند اطلاعات فنی را از منابع مختلف دریافت کند و آنها را در قالب داشبوردهای متمرکز در اختیار مدیران سیستم، توسعه دهندگان، مهندسان DevOps و سایر اعضای تیم قرار دهد.

کاربرد Grafana فقط به نمایش چند نمودار از وضعیت سرور محدود نمی شود. با اتصال این ابزار به منابع داده مناسب می توان وضعیت زیرساخت، برنامه ها، کانتینرها، سرویس های ابری، لاگ ها و حتی برخی شاخص های عملیاتی کسب و کار را بررسی کرد.

مانیتورینگ سرورها و زیرساخت

یکی از رایج ترین کاربردهای Grafana، نمایش اطلاعات مربوط به سلامت و عملکرد سرورها است. در یک داشبورد مانیتورینگ می توان معیارهایی مانند مصرف پردازنده، میزان استفاده از حافظه، فضای آزاد دیسک، ترافیک شبکه و مدت زمان فعال بودن سرور را مشاهده کرد.

این اطلاعات معمولا توسط ابزارهایی مانند Prometheus جمع آوری می شوند و Grafana وظیفه نمایش و تحلیل آنها را بر عهده می گیرد. مدیر سیستم می تواند وضعیت چندین سرور را در یک داشبورد مشاهده کند و برای هر سرور، پنل های جداگانه ای در نظر بگیرد.

نمایش روند تغییرات نیز به اندازه مشاهده وضعیت فعلی اهمیت دارد. برای مثال، ممکن است مصرف حافظه در لحظه بررسی عادی باشد، اما نمودارهای Grafana نشان دهند که این مقدار طی چند ساعت گذشته به صورت مداوم افزایش یافته است. چنین الگویی می تواند نشانه وجود مشکل در یک برنامه یا سرویس باشد.

برای آشنایی بیشتر با شاخص ها، روش ها و ابزارهای مورد استفاده در این فرایند، می توانید مقاله مانیتورینگ سرور چیست را مطالعه کنید.

اگر پایش مداوم منابع، سرویس ها و دسترس پذیری زیرساخت برای یک مجموعه اهمیت داشته باشد، استفاده از خدمات مانیتورینگ سرور می تواند به شناسایی سریع تر مشکلات و کاهش زمان از کار افتادن سرویس ها کمک کند.

پایش برنامه ها و سرویس ها

Grafana برای پایش عملکرد برنامه ها و سرویس ها نیز استفاده می شود. در این حالت، داشبورد می تواند اطلاعاتی مانند تعداد درخواست ها، زمان پاسخ، نرخ خطا، وضعیت Endpointها و میزان استفاده هر سرویس از منابع را نمایش دهد.

برای مثال، اگر زمان پاسخ یک API به تدریج افزایش پیدا کند، نمودارهای Grafana می توانند زمان شروع این تغییر و ارتباط آن با سایر معیارها را نشان دهند. تیم فنی می تواند بررسی کند که آیا افزایش زمان پاسخ همزمان با افزایش تعداد درخواست ها، مصرف پردازنده یا خطاهای پایگاه داده اتفاق افتاده است یا خیر.

در معماری هایی که از چندین سرویس تشکیل شده اند، داشبوردهای جداگانه می توانند وضعیت هر سرویس را نمایش دهند. همچنین می توان یک داشبورد کلی برای مشاهده سلامت تمام سرویس های مهم ایجاد کرد.

Grafana به تنهایی تمام مشکلات برنامه را تشخیص نمی دهد. کیفیت نتیجه به داده هایی وابسته است که برنامه و ابزارهای مانیتورینگ تولید و جمع آوری می کنند. هرچه معیارها و لاگ های دقیق تری در دسترس باشند، داشبورد نیز تصویر کامل تری از عملکرد برنامه ارائه می دهد.

مانیتورینگ Kubernetes و کانتینرها

در زیرساخت های کانتینری، تعداد Podها، Containerها و سرویس ها ممکن است به صورت مداوم تغییر کند. بعضی Workloadها متوقف می شوند، نمونه های جدید ایجاد می شوند و منابع مورد استفاده هر بخش نیز تغییر می کنند. بررسی دستی این محیط ها دشوار است و نمی تواند دید کاملی از وضعیت کلاستر ارائه دهد.

Grafana می تواند اطلاعات مربوط به Nodeها، Podها، Containerها، Namespaceها و Workloadهای یک کلاستر Kubernetes را در داشبوردهای مختلف نمایش دهد. معیارهایی مانند مصرف پردازنده، استفاده از حافظه، تعداد Podهای فعال، وضعیت راه اندازی مجدد Containerها و ظرفیت منابع هر Node از جمله اطلاعات قابل نمایش هستند.

برای مثال، اگر یک Pod به صورت مداوم متوقف و دوباره راه اندازی شود، داشبورد می تواند تعداد دفعات راه اندازی مجدد و زمان وقوع آن را نشان دهد. تیم فنی سپس می تواند این اطلاعات را همراه با سایر معیارها و لاگ های مرتبط بررسی کند.

برای درک بهتر ساختار کلاستر، Node، Pod و نحوه مدیریت برنامه های کانتینری، مقاله Kubernetes چیست را مطالعه کنید.

بررسی لاگ ها و ردگیری درخواست ها

Grafana علاوه بر معیارها می تواند برای مشاهده و تحلیل لاگ ها و داده های ردگیری درخواست ها نیز استفاده شود. این قابلیت به تیم فنی کمک می کند اطلاعات مختلف مربوط به یک مشکل را در محیطی مشترک بررسی کند.

برای مثال، افزایش تعداد خطاها ممکن است ابتدا در یک نمودار مانیتورینگ دیده شود. کاربر می تواند بازه زمانی مربوط به خطا را مشخص کند و سپس لاگ های همان بازه را بررسی کند. اگر داده های ردگیری درخواست ها نیز در دسترس باشند، مسیر اجرای درخواست میان سرویس های مختلف قابل مشاهده خواهد بود.

Loki یکی از منابع شناخته شده برای نگهداری و جستجوی لاگ ها در مجموعه ابزارهای Grafana است. Tempo نیز برای ذخیره و بررسی داده های ردگیری توزیع شده استفاده می شود. با اتصال این منابع به Grafana می توان معیارها، لاگ ها و ردگیری ها را در کنار یکدیگر تحلیل کرد.

این ارتباط به تیم فنی کمک می کند فقط متوجه وجود مشکل نشود، بلکه برای شناسایی محل و علت احتمالی آن نیز اطلاعات بیشتری در اختیار داشته باشد.

ساخت داشبوردهای عملیاتی و کسب و کار

Grafana بیشتر به عنوان ابزار مانیتورینگ فنی شناخته می شود، اما می توان از آن برای نمایش برخی شاخص های عملیاتی و کسب و کار نیز استفاده کرد. در صورتی که اطلاعات مورد نیاز در یک پایگاه داده یا منبع قابل اتصال نگهداری شوند، امکان نمایش آنها در داشبورد وجود دارد.

برای مثال، یک داشبورد می تواند تعداد سفارش ها، میزان استفاده از یک سرویس، تعداد کاربران فعال یا حجم تراکنش ها را نمایش دهد. ترکیب این اطلاعات با معیارهای فنی می تواند ارتباط میان رفتار کاربران و عملکرد زیرساخت را مشخص کند.

فرض کنید افزایش تعداد سفارش ها با افزایش زمان پاسخ یک سرویس همراه شده است. نمایش هر دو شاخص در Grafana به تیم فنی کمک می کند ارتباط احتمالی میان افزایش بار کاری و کاهش عملکرد را سریع تر تشخیص دهد.

با این حال، Grafana جایگزین کامل ابزارهای تخصصی هوش تجاری مانند Power BI یا Tableau نیست. تمرکز اصلی آن بر مانیتورینگ، مشاهده پذیری و تحلیل داده های عملیاتی است. انتخاب ابزار مناسب باید براساس نوع داده، کاربران داشبورد و هدف گزارش انجام شود.

مهم ترین قابلیت های Grafana

محبوبیت Grafana فقط به دلیل نمایش نمودارها نیست. پشتیبانی از منابع داده متعدد، داشبوردهای قابل تنظیم، هشداردهی و افزونه ها باعث شده است این ابزار در زیرساخت های کوچک و بزرگ استفاده شود.

نمودارها و روش های مصورسازی

Grafana روش های مختلفی برای نمایش داده ها دارد. نمودار سری زمانی، نمودار میله ای، جدول، نقشه حرارتی، درجه، شاخص عددی، فهرست وضعیت ها و نمایش لاگ از جمله گزینه های قابل استفاده هستند.

انتخاب روش نمایش باید با نوع داده هماهنگ باشد. نمودار سری زمانی برای مشاهده تغییرات یک معیار در طول زمان مناسب است، در حالی که شاخص عددی می تواند مقدار فعلی یک معیار را برجسته کند. جدول نیز زمانی کاربرد دارد که مقایسه چند مقدار یا مشاهده جزئیات اهمیت داشته باشد.

برای هر پنل می توان عنوان، واحد اندازه گیری، رنگ، محدوده نمایش و شرایط تغییر وضعیت را تنظیم کرد. برای مثال، میزان مصرف پردازنده می تواند در وضعیت عادی سبز و پس از عبور از حد مشخص قرمز نمایش داده شود.

هدف از این تنظیمات فقط زیباتر کردن داشبورد نیست. یک طراحی مناسب باید به کاربر کمک کند وضعیت عادی، تغییرات مهم و مشکلات احتمالی را سریع تر تشخیص دهد.

متغیرها و داشبوردهای پویا

متغیرها در Grafana امکان ساخت داشبوردهای پویا و قابل استفاده برای چند سرور، سرویس یا محیط را فراهم می کنند. به جای ایجاد یک داشبورد جداگانه برای هر سرور، می توان یک متغیر برای انتخاب سرور تعریف کرد.

کاربر با تغییر مقدار متغیر می تواند اطلاعات همان سرور را در تمام پنل های مرتبط مشاهده کند. همین روش برای انتخاب سرویس، Namespace، محیط اجرا، پایگاه داده یا سایر مقادیر قابل استفاده است.

استفاده از متغیرها تعداد داشبوردهای تکراری را کاهش می دهد و مدیریت آنها را ساده تر می کند. اگر ساختار پنل ها تغییر کند، کافی است همان داشبورد اصلی ویرایش شود و نیازی به اعمال تغییر در چندین داشبورد مشابه نیست.

حاشیه نویسی رویدادها

حاشیه نویسی یا Annotation برای نمایش رویدادهای مهم روی نمودارها استفاده می شود. استقرار نسخه جدید برنامه، تغییر تنظیمات سرور، شروع یک اختلال یا انجام عملیات نگهداری از جمله رویدادهایی هستند که می توان روی خط زمانی نمودار مشخص کرد.

برای مثال، اگر پس از انتشار نسخه جدید یک برنامه میزان خطا افزایش پیدا کند، علامت مربوط به زمان استقرار می تواند ارتباط میان این دو رویداد را آشکار کند. بدون این اطلاعات، تیم فنی ممکن است فقط افزایش خطا را مشاهده کند و از تغییر انجام شده در همان زمان اطلاع نداشته باشد.

حاشیه نویسی به تنهایی علت قطعی مشکل را مشخص نمی کند، اما زمینه لازم برای تحلیل دقیق تر داده ها را فراهم می کند.

افزونه ها و یکپارچه سازی ها

Grafana از افزونه ها برای گسترش قابلیت ها و اتصال به ابزارهای مختلف استفاده می کند. افزونه ها می توانند یک منبع داده جدید، روش نمایش متفاوت یا قابلیت تکمیلی را به محیط Grafana اضافه کنند.

بعضی منابع داده به صورت داخلی پشتیبانی می شوند و برخی دیگر از طریق افزونه در دسترس قرار می گیرند. این ساختار باعث می شود Grafana فقط به یک سامانه مانیتورینگ یا پایگاه داده وابسته نباشد.

با این حال، پیش از نصب هر افزونه باید وضعیت پشتیبانی، منبع توسعه، سازگاری با نسخه Grafana و نیاز واقعی پروژه بررسی شود. نصب افزونه های غیرضروری می تواند مدیریت، به روزرسانی و امنیت محیط را پیچیده تر کند.

انعطاف پذیری در اتصال به منابع مختلف یکی از دلایل اصلی استفاده از Grafana در معماری های متنوع است. تیم فنی می تواند ابزارهای جمع آوری و ذخیره داده را براساس نیاز پروژه انتخاب کند و Grafana را به عنوان محیط مشترک نمایش و تحلیل اطلاعات به کار بگیرد.

Grafana به چه منابع داده ای متصل می شود؟

Grafana برای نمایش اطلاعات به یک یا چند منبع داده متصل می شود. منبع داده سامانه ای است که معیارها، لاگ ها، اطلاعات برنامه ها یا سایر داده های مورد نیاز در آن قرار دارند. Grafana با ارسال کوئری به این منابع، داده مورد نیاز را دریافت و نتیجه را در پنل های داشبورد نمایش می دهد.

این ابزار از منابع داده متنوعی پشتیبانی می کند و به همین دلیل می توان از آن در معماری های مختلف استفاده کرد. منابع داده Grafana را می توان در چند گروه اصلی شامل سامانه های ذخیره معیار، ابزارهای مدیریت لاگ، پایگاه های داده و سرویس های ابری قرار داد.

منابع داده معیارها

معیار یا Metric یک مقدار عددی قابل اندازه گیری است که معمولا در طول زمان ثبت می شود. میزان مصرف پردازنده، استفاده از حافظه، فضای آزاد دیسک، تعداد درخواست ها، زمان پاسخ سرویس و نرخ خطا نمونه هایی از معیارهای رایج هستند.

Prometheus و InfluxDB از منابع شناخته شده برای ذخیره و جستجوی داده های سری زمانی هستند. Grafana می تواند به این ابزارها متصل شود و معیارهای جمع آوری شده را در قالب نمودارها و داشبوردهای قابل تحلیل نمایش دهد.

برای مثال، Prometheus می تواند میزان مصرف پردازنده چند سرور را در بازه های زمانی مشخص جمع آوری کند. Grafana با ارسال یک کوئری به Prometheus، اطلاعات مورد نیاز را دریافت می کند و روند تغییر مصرف پردازنده را روی نمودار نشان می دهد.

Grafana می تواند داده های یک منبع را در چندین داشبورد نمایش دهد. همچنین امکان استفاده از چند منبع داده در یک داشبورد وجود دارد. این قابلیت زمانی مفید است که بخش های مختلف زیرساخت با ابزارهای متفاوتی پایش می شوند.

منابع داده لاگ ها

لاگ ها اطلاعات متنی مربوط به رویدادها، فعالیت ها و خطاهای ایجاد شده در سرورها و برنامه ها هستند. بررسی لاگ ها به تیم فنی کمک می کند جزئیات یک مشکل را مشاهده و علت احتمالی آن را شناسایی کند. برای آشنایی با فرایند جمع آوری، متمرکز سازی و تحلیل این رویدادها، راهنمای لاگ مانیتورینگ چیست را مطالعه کنید.

Loki یکی از منابع داده شناخته شده برای ذخیره و جستجوی لاگ ها است که می تواند با Grafana یکپارچه شود. Elasticsearch نیز در بسیاری از پروژه ها برای ذخیره و جستجوی داده های متنی و لاگ ها مورد استفاده قرار می گیرد.

پس از اتصال Grafana به منبع لاگ، کاربران می توانند لاگ های یک سرور، برنامه یا سرویس را براساس بازه زمانی، سطح خطا و سایر مشخصات فیلتر کنند. این اطلاعات می توانند در کنار نمودارهای مربوط به معیارهای سیستم نمایش داده شوند.

برای مثال، اگر نمودار Grafana افزایش ناگهانی تعداد خطاها را نشان دهد، تیم فنی می تواند لاگ های همان بازه زمانی را بررسی کند. این ارتباط میان معیارها و لاگ ها، فرایند عیب یابی را سریع تر و دقیق تر می کند.

پایگاه های داده

Grafana می تواند مستقیما به برخی پایگاه های داده رابطه ای مانند MySQL، PostgreSQL و Microsoft SQL Server متصل شود. در این حالت، اطلاعات مورد نیاز با استفاده از SQL دریافت و در داشبورد نمایش داده می شوند.

این قابلیت فقط برای مانیتورینگ فنی استفاده نمی شود. اگر داده های عملیاتی یا کسب و کار در یک پایگاه داده ذخیره شده باشند، می توان برخی از آنها را نیز در Grafana نمایش داد. تعداد سفارش ها، تعداد کاربران فعال، حجم تراکنش ها و وضعیت عملیات روزانه نمونه هایی از این اطلاعات هستند.

با این حال، بهتر است دسترسی Grafana به پایگاه داده فقط در حد خواندن اطلاعات مورد نیاز تنظیم شود. استفاده از حساب کاربری با دسترسی محدود، انتخاب دقیق جدول ها و جلوگیری از اجرای کوئری های سنگین از نکات مهم اتصال Grafana به پایگاه داده هستند.

Grafana جایگزین پایگاه داده نیست و اطلاعات را مستقیما در جدول های اصلی تغییر نمی دهد. وظیفه آن دریافت نتیجه کوئری و تبدیل آن به یک نمایش قابل تحلیل است.

سرویس های ابری

زیرساخت های ابری معمولا اطلاعات متنوعی درباره وضعیت منابع، عملکرد سرویس ها و رخدادهای سیستم تولید می کنند. Grafana می تواند به سرویس هایی مانند Amazon CloudWatch، Azure Monitor و Google Cloud Monitoring متصل شود و داده های آنها را در داشبوردهای متمرکز نمایش دهد.

این قابلیت برای پروژه هایی مفید است که منابع آنها در چند محیط مختلف قرار دارند. برای مثال، ممکن است بخشی از زیرساخت در مرکز داده مجموعه و بخش دیگری روی یک سرویس ابری اجرا شود. Grafana می تواند اطلاعات این منابع را در داشبوردهای مرتبط نمایش دهد.

اتصال به سرویس های ابری باید با تنظیمات امنیتی مناسب انجام شود. دسترسی حساب مورد استفاده باید فقط به اطلاعات ضروری محدود باشد و اطلاعات احراز هویت نیز به شکل امن نگهداری شوند.

Grafana از منابع داده بیشتری نیز پشتیبانی می کند و امکان افزودن برخی منابع از طریق افزونه ها وجود دارد. فهرست منابع قابل استفاده ممکن است با انتشار نسخه های جدید تغییر کند؛ بنابراین برای بررسی گزینه های موجود می توان به مستندات منابع داده Grafana مراجعه کرد.

ارتباط Grafana و Prometheus چیست؟

Grafana و Prometheus دو ابزار متفاوت اما مکمل هستند که اغلب در کنار یکدیگر برای مانیتورینگ سرورها، برنامه ها و زیرساخت استفاده می شوند. Prometheus معیارها را جمع آوری و ذخیره می کند و Grafana این داده ها را در قالب داشبوردهای تصویری نمایش می دهد.

به زبان ساده:

Prometheus داده های معیار را جمع آوری و نگهداری می کند؛ Grafana آنها را به نمودار، داشبورد و نمایش های قابل تحلیل تبدیل می کند.

ترکیب این دو ابزار به تیم فنی اجازه می دهد هم داده های مورد نیاز را به صورت منظم جمع آوری کند و هم نمایی واضح از وضعیت فعلی و گذشته سیستم داشته باشد.

Prometheus چه کاری انجام می دهد؟

Prometheus یک ابزار متن باز برای جمع آوری، ذخیره و جستجوی معیارهای سری زمانی است. این ابزار در بازه های زمانی مشخص، معیارها را از مقصدهای تعریف شده دریافت و آنها را همراه با زمان ثبت و برچسب های مرتبط ذخیره می کند.

برای مثال، Prometheus می تواند اطلاعات مربوط به مصرف پردازنده، حافظه، ترافیک شبکه، تعداد درخواست ها و زمان پاسخ سرویس ها را جمع آوری کند. این داده ها سپس با استفاده از زبان PromQL قابل جستجو و تحلیل هستند.

Prometheus دارای قابلیت های مخصوص نمایش ساده داده ها است، اما تمرکز اصلی آن بر جمع آوری، ذخیره و پردازش معیارها قرار دارد. برای ساخت داشبوردهای کامل تر و انعطاف پذیرتر، معمولا از Grafana در کنار آن استفاده می شود.

برای آشنایی دقیق تر با معماری، اجزا و نحوه جمع آوری معیارها، مقاله Prometheus چیست را مطالعه کنید.

Grafana چه کاری انجام می دهد؟

Grafana به Prometheus متصل می شود و با استفاده از کوئری های PromQL، داده های مورد نیاز را از آن دریافت می کند. نتیجه این کوئری ها می تواند در قالب نمودار، جدول، شاخص عددی، درجه یا سایر پنل ها نمایش داده شود.

برای مثال، Prometheus ممکن است اطلاعات مصرف حافظه ده سرور را ذخیره کرده باشد. Grafana می تواند این اطلاعات را دریافت و در یک داشبورد نمایش دهد تا تیم فنی بتواند وضعیت تمام سرورها را مقایسه کند.

Grafana همچنین امکان انتخاب بازه زمانی، فیلتر کردن سرورها، تغییر روش نمایش و تنظیم هشدار را فراهم می کند. بنابراین کاربران برای بررسی روزانه داده های Prometheus می توانند از محیط تصویری و قابل تنظیم Grafana استفاده کنند.

Grafana فقط به Prometheus وابسته نیست و می تواند بدون آن نیز کار کند. اگر داده ها در InfluxDB، Elasticsearch، MySQL، PostgreSQL یا یکی دیگر از منابع پشتیبانی شده قرار داشته باشند، Grafana می تواند مستقیما به همان منبع متصل شود.

Grafana و Prometheus چگونه در کنار هم کار می کنند؟

فرایند همکاری Grafana و Prometheus معمولا به ترتیب زیر انجام می شود:

۱. سرورها، برنامه ها و سرویس ها معیارهای مربوط به عملکرد خود را تولید می کنند.

۲. Prometheus این معیارها را از مقصدهای مشخص جمع آوری می کند.

۳. داده های جمع آوری شده به صورت سری زمانی در Prometheus ذخیره می شوند.

۴. Prometheus به عنوان منبع داده در Grafana تعریف می شود.

۵. Grafana کوئری های PromQL را برای Prometheus ارسال می کند.

۶. Prometheus نتیجه کوئری را به Grafana باز می گرداند.

۷. Grafana نتیجه را در پنل ها و داشبوردها نمایش می دهد.

برای مثال، فرض کنید تیم فنی می خواهد میزان استفاده از حافظه سرورها را بررسی کند. Prometheus اطلاعات مربوط به حافظه را جمع آوری و ذخیره می کند. Grafana این داده ها را دریافت و روند تغییر استفاده از حافظه را در یک نمودار نمایش می دهد.

اگر مقدار مصرف حافظه از حد مشخصی عبور کند، می توان یک قانون هشدار نیز تعریف کرد. در این حالت، داشبورد برای مشاهده و تحلیل وضعیت استفاده می شود و سامانه هشدار، تیم مسئول را از ایجاد شرایط غیرعادی مطلع می کند.

تفاوت Grafana و Prometheus چیست؟

تفاوت اصلی Grafana و Prometheus در وظیفه آنها است. Prometheus بیشتر بر جمع آوری، ذخیره و جستجوی معیارها تمرکز دارد، در حالی که Grafana برای مصورسازی، ساخت داشبورد و نمایش اطلاعات منابع مختلف استفاده می شود.

ویژگی	Grafana	Prometheus
کاربرد اصلی	مصورسازی و تحلیل داده ها	جمع آوری و ذخیره معیارها
نوع ابزار	پلتفرم داشبورد و مشاهده پذیری	سامانه مانیتورینگ داده های سری زمانی
جمع آوری معیارها	معمولا انجام نمی دهد	انجام می دهد
ذخیره معیارهای اصلی	معمولا انجام نمی دهد	انجام می دهد
ساخت داشبورد	پیشرفته و قابل تنظیم	محدود و ساده
زبان کوئری	براساس منبع داده تغییر می کند	از PromQL استفاده می کند
منابع داده	از منابع متعددی پشتیبانی می کند	داده های جمع آوری شده توسط خود را پردازش می کند
نمایش لاگ و ردگیری	با اتصال به منابع مناسب امکان پذیر است	تمرکز اصلی آن بر معیارها است
هشداردهی	امکان تعریف و مدیریت هشدار دارد	قوانین هشدار را ارزیابی می کند و معمولا با Alertmanager استفاده می شود
استفاده مستقل	با منابع داده مختلف قابل استفاده است	بدون Grafana نیز قابل استفاده است

Grafana و Prometheus رقیب مستقیم یکدیگر نیستند و معمولا نباید یکی را به عنوان جایگزین کامل دیگری در نظر گرفت. هر کدام بخش متفاوتی از فرایند مانیتورینگ را انجام می دهند.

اگر پروژه فقط به جمع آوری و جستجوی معیارهای سری زمانی نیاز داشته باشد، Prometheus می تواند به تنهایی استفاده شود. اگر داده ها از قبل در یک منبع دیگر وجود داشته باشند، Grafana نیز می تواند بدون Prometheus به همان منبع متصل شود.

با این حال، در بسیاری از پروژه های DevOps و زیرساخت های مبتنی بر Kubernetes، استفاده همزمان از این دو ابزار یک ساختار رایج است. Prometheus لایه جمع آوری و ذخیره معیارها را فراهم می کند و Grafana لایه نمایش، تحلیل و ساخت داشبورد را در اختیار تیم قرار می دهد.

روش های نصب و اجرای Grafana

Grafana را می توان به روش های مختلفی اجرا کرد. استفاده از Grafana Cloud، نصب مستقیم روی Linux، اجرا با Docker و استقرار در Kubernetes از رایج ترین روش ها هستند. انتخاب روش مناسب به نوع پروژه، زیرساخت، تعداد کاربران و میزان کنترلی که تیم فنی به آن نیاز دارد بستگی دارد.

برای آزمایش اولیه و آشنایی با محیط Grafana، استفاده از Grafana Cloud یا اجرای آن با Docker ساده تر است. در محیط های عملیاتی باید موضوعاتی مانند نگهداری داده ها، نسخه پشتیبان، امنیت، احراز هویت، دسترسی کاربران، به روزرسانی و دسترس پذیری نیز در نظر گرفته شوند.

استفاده از Grafana Cloud

Grafana Cloud نسخه مدیریت شده مجموعه ابزارهای Grafana است. در این روش نیازی نیست Grafana روی سرور شخصی نصب و نگهداری شود و بخش زیادی از مسئولیت های مربوط به زیرساخت، به روزرسانی و مقیاس پذیری بر عهده ارائه دهنده سرویس قرار می گیرد.

کاربر پس از ایجاد حساب می تواند محیط Grafana را در مرورگر باز کند، منبع داده مورد نظر را متصل کند و داشبوردهای خود را بسازد. این روش برای یادگیری، آزمایش، پروژه های کوچک و مجموعه هایی که نمی خواهند یک نمونه مستقل از Grafana را مدیریت کنند، مناسب است.

استفاده از Grafana Cloud به معنی انتقال خودکار تمام داده ها نیست. نوع اتصال، محل نگهداری داده ها و نحوه ارسال اطلاعات به تنظیمات هر منبع داده بستگی دارد. پیش از استفاده در پروژه های واقعی باید محدودیت های طرح انتخاب شده، محل پردازش اطلاعات و الزامات امنیتی مجموعه بررسی شوند.

در مقابل، اگر مجموعه به کنترل کامل روی تنظیمات، داده ها و زیرساخت نیاز داشته باشد، نصب Grafana روی سرور شخصی یا زیرساخت سازمانی انتخاب مناسب تری خواهد بود.

نصب Grafana روی Linux

Grafana از توزیع های مختلف Linux پشتیبانی می کند. در سرورهای مبتنی بر Debian یا Ubuntu می توان آن را از طریق مخزن رسمی APT نصب کرد. استفاده از مخزن رسمی باعث می شود دریافت نسخه های جدید و به روزرسانی بسته ساده تر باشد.

دستورهای زیر برای نصب نسخه متن باز Grafana روی Debian یا Ubuntu هستند:

بسته های مورد نیاز برای دریافت و تایید مخزن رسمی Grafana را نصب می کند:

sudo apt-get install -y apt-transport-https wget gnupg

پوشه مخصوص نگهداری کلیدهای مخازن APT را ایجاد می کند:

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings

کلید رسمی مخزن Grafana را دریافت و ذخیره می کند:

sudo wget -O /etc/apt/keyrings/grafana.asc https://apt.grafana.com/gpg-full.key

سطح دسترسی مناسب را برای خواندن کلید مخزن تنظیم می کند:

sudo chmod 644 /etc/apt/keyrings/grafana.asc

مخزن نسخه پایدار Grafana را به فهرست مخازن سیستم اضافه می کند:

echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/grafana.asc] https://apt.grafana.com stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list

فهرست بسته های قابل نصب را به روز می کند:

sudo apt-get update

آخرین نسخه پایدار Grafana Open Source را نصب می کند:

sudo apt-get install grafana

سرویس Grafana را فعال می کند تا همراه با راه اندازی سیستم اجرا شود:

sudo systemctl enable grafana-server

سرویس Grafana را اجرا می کند:

sudo systemctl start grafana-server

وضعیت اجرای سرویس Grafana را نمایش می دهد:

sudo systemctl status grafana-server

پس از اجرای موفق سرویس، محیط Grafana معمولا از طریق پورت 3000 در دسترس قرار می گیرد:

http://SERVER-IP:3000

به جای SERVER-IP باید آدرس IP یا دامنه سروری که Grafana روی آن نصب شده است قرار گیرد. اگر Grafana روی همان رایانه اجرا می شود، می توان از آدرس زیر استفاده کرد:

http://localhost:3000

در محیط عملیاتی نباید پنل Grafana بدون تنظیمات امنیتی مناسب مستقیما در اینترنت قرار بگیرد. استفاده از HTTPS، رمز عبور قوی، محدود کردن دسترسی شبکه، تنظیم نقش کاربران و قرار دادن Grafana پشت Reverse Proxy از اقدامات مهم پس از نصب هستند.

دستورهای نصب ممکن است در نسخه های آینده تغییر کنند؛ بنابراین پیش از اجرا در محیط عملیاتی بهتر است راهنمای رسمی نصب Grafana روی Debian و Ubuntu نیز بررسی شود.

اجرای Grafana با Docker

Docker امکان اجرای Grafana را داخل یک Container مستقل فراهم می کند. این روش برای راه اندازی سریع، محیط آزمایشی و پروژه هایی که سرویس های خود را به صورت کانتینری اجرا می کنند، مناسب است.

برای اجرای اولیه Grafana می توان از دستور زیر استفاده کرد:

کد زیر یک فضای ذخیره سازی دائمی برای نگهداری اطلاعات Grafana ایجاد می کند:

docker volume create grafana-storage

Container رسمی Grafana را اجرا می کند، پورت 3000 را در دسترس قرار می دهد و فضای ذخیره سازی ایجاد شده را به آن متصل می کند:

docker run -d \
  --name grafana \
  --restart unless-stopped \
  -p 3000:3000 \
  -v grafana-storage:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana

در این دستور، فضای ذخیره سازی grafana-storage به مسیر داخلی نگهداری اطلاعات Grafana متصل شده است. در نتیجه، با حذف یا ایجاد مجدد Container، اطلاعات ذخیره شده در این Volume باقی می مانند.

گزینه --restart unless-stopped نیز باعث می شود Container پس از راه اندازی مجدد سرور به صورت خودکار اجرا شود، مگر اینکه قبلا به شکل دستی متوقف شده باشد.

پس از اجرا، محیط Grafana از آدرس زیر در دسترس است:

http://localhost:3000

در سرور راه دور باید به جای localhost از IP یا دامنه سرور استفاده شود. برای محیط عملیاتی، تنظیم شبکه، HTTPS، رمزهای عبور، نسخه مشخص Image، نسخه پشتیبان از Volume و محدود کردن دسترسی به پورت Grafana ضروری است.

اگر می خواهید سرویس های زیرساختی را در محیط های قابل حمل و جدا از سیستم عامل اجرا کنید، صفحه خدمات Docker اطلاعات بیشتری درباره کاربرد و پیاده سازی Docker ارائه می دهد.

اجرای Grafana در Kubernetes

در زیرساخت هایی که برنامه ها و سرویس ها با Kubernetes مدیریت می شوند، Grafana نیز می تواند داخل کلاستر اجرا شود. برای این کار می توان فایل های Manifest مورد نیاز را ایجاد کرد یا از Helm Chart استفاده کرد.

استقرار Grafana در Kubernetes معمولا شامل بخش های زیر است:

یک Deployment برای اجرای Grafana
یک Service برای دسترسی به Grafana
یک فضای ذخیره سازی پایدار برای نگهداری اطلاعات
یک ConfigMap برای تنظیمات عمومی
یک Secret برای اطلاعات حساس
یک Ingress برای دسترسی از طریق دامنه و HTTPS

در محیط عملیاتی نباید اطلاعات Grafana فقط در فضای داخلی Pod ذخیره شوند؛ زیرا ممکن است با حذف یا ایجاد مجدد Pod از بین بروند. استفاده از Persistent Volume برای نگهداری پایدار اطلاعات اهمیت دارد.

اطلاعات حساس مانند رمز عبور مدیر، Tokenها و مشخصات اتصال به منابع داده نیز نباید مستقیما داخل فایل Deployment نوشته شوند. این اطلاعات باید با روش های مناسب مدیریت Secret نگهداری شوند.

استفاده از Helm می تواند نصب، تنظیم و به روزرسانی Grafana را ساده تر کند، اما مقادیر Chart باید پیش از استقرار بررسی شوند. تنظیم دسترسی، منابع پردازنده و حافظه، فضای ذخیره سازی، نسخه Image و شیوه انتشار سرویس باید براساس نیاز واقعی پروژه انجام شود.

برای مشاهده روش های رسمی استقرار می توان از مستندات اجرای Grafana در Kubernetes استفاده کرد.

مراحل ساخت اولین داشبورد در Grafana

پس از نصب و ورود به Grafana، اولین مرحله برای ساخت داشبورد، افزودن یک منبع داده است. سپس باید یک داشبورد و پنل جدید ایجاد شود، کوئری مورد نیاز نوشته شود و روش نمایش اطلاعات تنظیم شود.

فرایند کلی ساخت اولین داشبورد را می توان در پنج مرحله انجام داد.

۱. افزودن منبع داده

ابتدا باید منبعی که داده ها در آن قرار دارند به Grafana معرفی شود. این منبع می تواند Prometheus، Loki، MySQL، PostgreSQL، Elasticsearch یا یکی دیگر از منابع پشتیبانی شده باشد.

برای افزودن منبع داده، از بخش تنظیمات یا Connections گزینه مربوط به Data Sources انتخاب می شود. سپس نوع منبع داده، آدرس اتصال و اطلاعات احراز هویت وارد می شوند.

پس از ذخیره تنظیمات باید اتصال آزمایش شود. اگر Grafana نتواند به منبع داده دسترسی پیدا کند، مواردی مانند آدرس، پورت، شبکه، Firewall، اطلاعات ورود و سطح دسترسی باید بررسی شوند.

۲. ایجاد داشبورد و پنل

پس از اتصال منبع داده، یک داشبورد جدید ایجاد می شود. داشبورد در ابتدا خالی است و برای نمایش اطلاعات باید حداقل یک پنل به آن اضافه شود.

هر پنل برای نمایش یک یا چند مجموعه داده استفاده می شود. برای مثال، یک پنل می تواند مصرف پردازنده و پنل دیگری میزان استفاده از حافظه را نمایش دهد.

عنوان پنل باید مشخص و قابل فهم باشد. عبارتی مانند «مصرف پردازنده سرور» بهتر از عنوان کلی «وضعیت سیستم» است؛ زیرا کاربر بدون بررسی جزئیات متوجه موضوع پنل می شود.

۳. نوشتن کوئری

در مرحله بعد، منبع داده پنل انتخاب و کوئری مورد نیاز نوشته می شود. نوع کوئری به منبع داده بستگی دارد. برای Prometheus از PromQL و برای پایگاه های داده رابطه ای معمولا از SQL استفاده می شود.

کوئری باید فقط داده های مورد نیاز پنل را دریافت کند. دریافت حجم زیادی از اطلاعات غیرضروری می تواند سرعت داشبورد را کاهش دهد و فشار بیشتری به منبع داده وارد کند.

پس از اجرای کوئری، نتیجه در بخش پیش نمایش پنل نمایش داده می شود. اگر داده ای مشاهده نشد، باید بازه زمانی، فیلترها، نام معیار، برچسب ها و اتصال منبع داده بررسی شوند.

۴. تنظیم نمودار و نمایش داده

بعد از دریافت داده، روش نمایش مناسب انتخاب می شود. نمودار سری زمانی برای بررسی تغییرات در طول زمان مناسب است. شاخص عددی برای نمایش یک مقدار مهم و جدول برای مقایسه چند مقدار یا مشاهده جزئیات کاربرد دارد.

در این مرحله می توان واحد اندازه گیری، رنگ، عنوان، توضیحات، محدوده محور و نحوه نمایش مقادیر خالی را تنظیم کرد. برای مثال، مقدار فضای ذخیره سازی می تواند با واحد گیگابایت و زمان پاسخ با میلی ثانیه نمایش داده شود.

رنگ ها نیز باید معنا داشته باشند. سبز معمولا برای وضعیت عادی، زرد برای هشدار اولیه و قرمز برای شرایط بحرانی استفاده می شود. استفاده بیش از حد از رنگ های مختلف می تواند خوانایی داشبورد را کاهش دهد.

۵. تعریف هشدار

اگر داده پنل برای سلامت یا دسترس پذیری سرویس اهمیت دارد، می توان یک قانون هشدار برای آن تعریف کرد. این قانون مشخص می کند چه شرطی، در چه بازه زمانی و برای چه مدتی باید برقرار باشد تا هشدار فعال شود.

برای مثال، می توان تعیین کرد اگر مصرف پردازنده برای مدت پنج دقیقه بیشتر از ۹۰ درصد باقی ماند، هشدار ایجاد شود. تعیین مدت زمان مناسب مانع از ایجاد هشدار برای تغییرات کوتاه و بی اهمیت می شود.

پس از تعریف قانون، مسیر ارسال اعلان نیز مشخص می شود. اعلان می تواند براساس تنظیمات موجود برای تیم یا فرد مسئول ارسال شود.

پیش از استفاده از هشدار در محیط عملیاتی باید عملکرد آن آزمایش شود. هشداری که بیش از حد حساس باشد، اعلان های غیرضروری ایجاد می کند و هشداری که دیر فعال شود، ممکن است نتواند تیم فنی را به موقع از مشکل مطلع کند.

در پایان، داشبورد باید با یک نام مشخص ذخیره و در پوشه مناسب قرار داده شود. همچنین بهتر است توضیح کوتاهی درباره هدف داشبورد، منابع داده و مهم ترین پنل های آن نوشته شود تا سایر اعضای تیم بتوانند ساختار آن را سریع تر درک کنند.

مزایای Grafana چیست؟

Grafana با فراهم کردن یک محیط متمرکز برای مشاهده و تحلیل داده ها، به تیم های فنی کمک می کند وضعیت زیرساخت و سرویس ها را سریع تر درک کنند. امکان اتصال به منابع داده مختلف، ساخت داشبوردهای قابل تنظیم و تعریف هشدار از مهم ترین مزایای این ابزار است.

مهم ترین مزایای Grafana عبارتند از:

پشتیبانی از منابع داده متعدد
ساخت داشبوردهای تعاملی و قابل تنظیم
نمایش معیارها، لاگ ها و داده های ردگیری
امکان تعریف هشدار برای شرایط غیرعادی
پشتیبانی از متغیرها و داشبوردهای پویا
امکان استفاده در محیط های کوچک و بزرگ
داشتن نسخه متن باز
پشتیبانی از افزونه ها
قابلیت استفاده در کنار Prometheus
مناسب برای سرورها، برنامه ها، Containerها و Kubernetes

یکی از مزایای اصلی Grafana این است که تیم فنی مجبور نیست برای مشاهده هر نوع داده به یک ابزار جداگانه مراجعه کند. معیارهای Prometheus، لاگ های Loki، اطلاعات پایگاه داده و داده های برخی سرویس های ابری می توانند در داشبوردهای مرتبط نمایش داده شوند.

داشبوردهای Grafana نیز انعطاف پذیری زیادی دارند. نوع نمودار، بازه زمانی، فیلترها، واحد اندازه گیری، رنگ ها و نحوه نمایش اطلاعات را می توان براساس نیاز پروژه تنظیم کرد.

این انعطاف پذیری باعث می شود یک مدیر سیستم نمایی کلی از سلامت زیرساخت داشته باشد و یک توسعه دهنده بتواند جزئیات مربوط به عملکرد یک سرویس مشخص را بررسی کند.

محدودیت های Grafana چیست؟

Grafana با وجود قابلیت های گسترده، تمام مراحل مانیتورینگ را به تنهایی انجام نمی دهد. این ابزار معمولا برای نمایش و تحلیل داده ها استفاده می شود و برای جمع آوری و ذخیره معیارها یا لاگ ها به منابع داده دیگری نیاز دارد.

برای نمایش اطلاعات به منبع داده نیاز دارد.
کیفیت داشبورد به کیفیت داده ها و کوئری ها وابسته است.
ساخت داشبوردهای پیچیده به دانش فنی نیاز دارد.
مدیریت تعداد زیادی داشبورد می تواند دشوار شود.
کوئری های سنگین ممکن است عملکرد منبع داده را کاهش دهند.
تنظیم نادرست هشدارها می تواند اعلان های غیرضروری ایجاد کند.
نگهداری نسخه مستقل Grafana بر عهده تیم فنی است.
بعضی قابلیت های سازمانی فقط با مجوز تجاری در دسترس هستند.

Grafana نمی تواند داده ای را که جمع آوری نشده است نمایش دهد. برای مثال، اگر اطلاعات مصرف حافظه یک سرور در Prometheus یا منبع دیگری ثبت نشود، امکان ساخت نمودار دقیق برای آن وجود ندارد.

از طرف دیگر، نمایش یک نمودار به معنی تشخیص قطعی علت مشکل نیست. افزایش مصرف پردازنده ممکن است دلایل مختلفی داشته باشد و برای شناسایی علت آن باید معیارهای دیگر، لاگ ها، تغییرات اخیر و وضعیت سرویس ها نیز بررسی شوند.

با افزایش تعداد تیم ها و سرویس ها، احتمال ایجاد داشبوردهای تکراری نیز بیشتر می شود. اگر نام گذاری، پوشه بندی و مدیریت دسترسی ها از ابتدا مشخص نباشد، محیط Grafana به مرور شلوغ و نگهداری آن دشوار خواهد شد.

Grafana برای چه پروژه هایی مناسب است؟

Grafana برای پروژه هایی مناسب است که داده های قابل اندازه گیری تولید می کنند و بررسی مداوم وضعیت آنها اهمیت دارد. این ابزار می تواند در یک زیرساخت کوچک با چند سرور یا یک محیط گسترده شامل چندین سرویس و کلاستر استفاده شود.

Grafana معمولا برای موارد زیر انتخاب مناسبی است:

مانیتورینگ سرورها و ماشین های مجازی
پایش برنامه ها و APIها
مشاهده وضعیت پایگاه های داده
مانیتورینگ Containerها
بررسی وضعیت کلاسترهای Kubernetes
نمایش معیارهای سرویس های ابری
تحلیل لاگ ها و داده های ردگیری
پایش فرایندهای CI/CD
ساخت داشبوردهای عملیاتی
تعریف هشدار برای سرویس های مهم

اگر یک مجموعه از Prometheus برای جمع آوری معیارها استفاده می کند، Grafana می تواند گزینه مناسبی برای نمایش داده ها و ساخت داشبورد باشد. همچنین اگر داده ها در منابع دیگری مانند MySQL، PostgreSQL، Elasticsearch یا InfluxDB قرار داشته باشند، امکان اتصال مستقیم Grafana به آنها وجود دارد.

Grafana برای پروژه هایی که فقط به گزارش های ثابت، تحلیل های مالی پیچیده یا مدل سازی گسترده داده نیاز دارند، همیشه بهترین انتخاب نیست. در چنین شرایطی ممکن است ابزارهای تخصصی هوش تجاری مناسب تر باشند.

در واقع انتخاب Grafana زمانی منطقی است که هدف اصلی، مشاهده وضعیت فعلی و گذشته سیستم، شناسایی تغییرات، تحلیل داده های عملیاتی و واکنش سریع به مشکلات باشد.

تفاوت Grafana Open Source، Grafana Enterprise و Grafana Cloud

Grafana در نسخه های مختلفی ارائه می شود. انتخاب نسخه مناسب به نحوه میزبانی، امکانات مورد نیاز، بودجه و توانایی تیم برای مدیریت زیرساخت بستگی دارد.

Grafana Open Source

Grafana Open Source نسخه متن باز Grafana است که می توان آن را روی سرور، ماشین مجازی، Docker یا Kubernetes نصب کرد. این نسخه قابلیت های اصلی مانند اتصال به منابع داده، ساخت داشبورد، مصورسازی داده ها و هشداردهی را ارائه می دهد.

نصب و استفاده از نسخه متن باز رایگان است، اما مدیریت زیرساخت آن بر عهده خود مجموعه خواهد بود. به روزرسانی، امنیت، نسخه پشتیبان، ذخیره سازی و دسترس پذیری باید توسط تیم فنی مدیریت شوند.

Grafana Open Source برای تیم هایی مناسب است که به امکانات اصلی Grafana نیاز دارند و می خواهند کنترل کاملی روی محل اجرا و تنظیمات آن داشته باشند.

Grafana Enterprise

Grafana Enterprise نسخه تجاری Grafana است که علاوه بر قابلیت های نسخه متن باز، امکانات بیشتری برای سازمان ها ارائه می دهد. پشتیبانی از برخی منابع داده سازمانی، روش های پیشرفته تر احراز هویت، کنترل دقیق تر دسترسی ها و پشتیبانی رسمی از جمله قابلیت های این نسخه هستند.

بسته Grafana Enterprise را می توان بدون فعال کردن مجوز تجاری نیز نصب کرد و از قابلیت های موجود در نسخه متن باز استفاده کرد. برای دسترسی به قابلیت های اختصاصی Enterprise باید مجوز مربوط به آن تهیه شود.

این نسخه بیشتر برای سازمان هایی مناسب است که به کنترل دسترسی پیشرفته، یکپارچه سازی با سامانه های داخلی و پشتیبانی رسمی نیاز دارند.

Grafana Cloud

Grafana Cloud سرویس مدیریت شده Grafana است. در این روش، نصب و نگهداری زیرساخت اصلی توسط Grafana Labs انجام می شود و کاربران از طریق یک محیط آنلاین به قابلیت های مورد نیاز دسترسی پیدا می کنند.

Grafana Cloud می تواند هزینه و پیچیدگی مدیریت یک نمونه مستقل را کاهش دهد، اما میزان استفاده، محل نگهداری داده ها، هزینه طرح و الزامات امنیتی باید پیش از انتخاب بررسی شوند.

این سرویس برای تیم هایی مناسب است که می خواهند سریع تر شروع کنند و نمی خواهند مسئولیت کامل نصب، نگهداری و مقیاس پذیری Grafana را بر عهده بگیرند.

به طور خلاصه:

Grafana Open Source: متن باز، قابل نصب روی زیرساخت شخصی و تحت مدیریت تیم داخلی
Grafana Enterprise: نسخه سازمانی با قابلیت های تجاری و پشتیبانی رسمی
Grafana Cloud: سرویس مدیریت شده بدون نیاز به نگهداری مستقیم زیرساخت اصلی Grafana

نکات مهم استفاده از Grafana در محیط عملیاتی

نصب Grafana اولین مرحله است و برای استفاده پایدار و امن در محیط عملیاتی باید تنظیمات بیشتری انجام شود. داشبوردها، منابع داده، حساب های کاربری و قوانین هشدار بخشی از زیرساخت مانیتورینگ هستند و باید مانند سایر سرویس های مهم مدیریت شوند.

مهم ترین نکات استفاده از Grafana در محیط عملیاتی عبارتند از:

۱. استفاده از HTTPS: ارتباط کاربران با Grafana باید رمزگذاری شود تا اطلاعات ورود و داده های حساس در مسیر انتقال محافظت شوند.

۲. تغییر اطلاعات ورود پیش فرض: رمز عبور مدیر باید در اولین ورود تغییر کند و از رمزهای قوی و منحصر به فرد استفاده شود.

۳. محدود کردن دسترسی کاربران: هر کاربر فقط باید به داشبوردها، پوشه ها و منابع مورد نیاز خود دسترسی داشته باشد. اعطای دسترسی مدیریتی به تمام کاربران خطر امنیتی ایجاد می کند.

۴. غیرفعال کردن دسترسی عمومی غیرضروری: اگر مشاهده داشبوردها برای کاربران ناشناس ضروری نیست، دسترسی Anonymous نباید فعال باشد.

۵. محافظت از اطلاعات منابع داده: رمز عبور، Token و کلیدهای دسترسی نباید در فایل های عمومی، مخزن Git یا متن داشبورد قرار گیرند.

۶. تهیه نسخه پشتیبان: پایگاه داده Grafana، فایل های تنظیمات، افزونه ها و اطلاعات Provisioning باید به صورت منظم پشتیبان گیری شوند.

۷. به روزرسانی کنترل شده: پیش از نصب نسخه جدید Grafana یا افزونه ها، تغییرات نسخه و سازگاری آنها با منابع داده و داشبوردهای موجود باید بررسی شود.

۸. محدود کردن کوئری های سنگین: بازه های زمانی بسیار طولانی و کوئری های پیچیده می توانند فشار زیادی به منبع داده وارد کنند. داشبوردها باید براساس نیاز واقعی بهینه شوند.

۹. استفاده از نام گذاری مشخص: نام داشبوردها، پوشه ها، پنل ها و قوانین هشدار باید قابل فهم و هماهنگ باشد.

۱۰. آزمایش هشدارها: مسیر ارسال اعلان و شرایط فعال شدن هشدار باید پیش از استفاده عملیاتی آزمایش شوند.

۱۱. مدیریت افزونه ها: فقط افزونه های مورد نیاز و معتبر نصب شوند. افزونه های قدیمی یا بدون استفاده باید بررسی و در صورت نیاز حذف شوند.

۱۲. پایش خود Grafana: مصرف منابع، دسترس پذیری، خطاها و عملکرد Grafana نیز باید پایش شود؛ زیرا از کار افتادن داشبوردها می تواند دید تیم فنی نسبت به زیرساخت را محدود کند.

یک داشبورد خوب باید پاسخ مشخصی به کاربر بدهد. قرار دادن تعداد زیادی نمودار بدون هدف، تصمیم گیری را دشوار می کند. بهتر است هر داشبورد براساس یک سرویس، زیرساخت یا نیاز عملیاتی مشخص طراحی شود.

جمع بندی؛ آیا Grafana انتخاب مناسبی است؟

Grafana یک ابزار متن باز و انعطاف پذیر برای مصورسازی، تحلیل و پایش داده ها است. این ابزار به منابع مختلف متصل می شود و اطلاعات مربوط به سرورها، برنامه ها، سرویس ها، Containerها و زیرساخت های ابری را در قالب داشبوردهای قابل تنظیم نمایش می دهد.

Grafana معمولا داده های اصلی مانیتورینگ را جمع آوری یا ذخیره نمی کند. ابزارهایی مانند Prometheus وظیفه جمع آوری و ذخیره معیارها را بر عهده دارند و Grafana این داده ها را به نمودارها و داشبوردهای قابل تحلیل تبدیل می کند.

اگر پروژه به مشاهده متمرکز معیارها، بررسی روند تغییرات، تحلیل لاگ ها و تعریف هشدار نیاز داشته باشد، Grafana می تواند انتخاب مناسبی باشد. با این حال، نتیجه نهایی به کیفیت داده ها، ساختار داشبوردها، کوئری ها، تنظیمات امنیتی و نحوه مدیریت هشدارها وابسته است.

راه اندازی یک داشبورد ساده دشوار نیست، اما طراحی یک سامانه مانیتورینگ قابل اعتماد به انتخاب شاخص های درست، تنظیم منابع داده، مدیریت دسترسی، نگهداری زیرساخت و تعریف هشدارهای کاربردی نیاز دارد.

اگر برای سرورها و سرویس های خود به داشبوردهای دقیق، هشداردهی و پایش مستمر نیاز دارید، پیاده سازی مانیتورینگ زیرساخت می تواند به شناسایی سریع تر مشکلات، کاهش زمان اختلال و افزایش پایداری سرویس ها کمک کند.

سوالات متداول درباره Grafana

آیا Grafana رایگان است؟

بله. Grafana Open Source رایگان و متن باز است و می توان آن را روی زیرساخت شخصی نصب کرد. Grafana Enterprise قابلیت های تجاری بیشتری دارد و Grafana Cloud نیز با طرح های مختلف ارائه می شود. هزینه نهایی به نسخه، امکانات و میزان استفاده بستگی دارد.

آیا Grafana داده ها را ذخیره می کند؟

Grafana اطلاعات مربوط به کاربران، تنظیمات، داشبوردها، منابع داده و قوانین هشدار را در پایگاه داده داخلی خود نگهداری می کند، اما معمولا محل اصلی ذخیره معیارها، لاگ ها و داده های مانیتورینگ نیست. این داده ها در منابعی مانند Prometheus، Loki، InfluxDB یا پایگاه های داده نگهداری می شوند.

آیا Grafana بدون Prometheus کار می کند؟

بله. Grafana فقط به Prometheus وابسته نیست و می تواند به منابع داده مختلفی مانند InfluxDB، Elasticsearch، Loki، MySQL، PostgreSQL، Microsoft SQL Server و برخی سرویس های ابری متصل شود. Prometheus فقط یکی از رایج ترین منابع داده مورد استفاده در Grafana است.

آیا Grafana روی Windows نصب می شود؟

بله. Grafana را می توان روی Windows نصب و اجرا کرد. همچنین امکان اجرای آن با Docker یا استفاده از Grafana Cloud وجود دارد. برای محیط های عملیاتی باید روش نصب براساس زیرساخت، امنیت و نحوه نگهداری سرویس انتخاب شود.

تفاوت Grafana و Kibana چیست؟

Grafana برای اتصال به منابع داده متعدد و ساخت داشبوردهای مانیتورینگ و مشاهده پذیری طراحی شده است. Kibana بیشتر با Elasticsearch و مجموعه Elastic برای جستجو، تحلیل و نمایش داده ها و لاگ ها استفاده می شود. انتخاب میان آنها به منبع داده، نوع اطلاعات و معماری پروژه بستگی دارد.

آیا استفاده از Grafana امن است؟

Grafana قابلیت هایی برای احراز هویت، مدیریت کاربران و کنترل دسترسی دارد، اما امنیت آن به نحوه نصب و پیکربندی بستگی دارد. استفاده از HTTPS، رمز عبور قوی، دسترسی محدود، به روزرسانی منظم، محافظت از اطلاعات منابع داده و غیرفعال کردن دسترسی عمومی غیرضروری برای استفاده امن اهمیت دارند.

مانیتورینگ زیرساخت خود را حرفه ای تر کنید

برای پایش مداوم سرورها و سرویس ها، ساخت داشبوردهای کاربردی و شناسایی سریع مشکلات، از خدمات مانیتورینگ سرور سربروس استفاده کنید. برای بررسی نیازهای زیرساخت خود نیز می توانید با کارشناسان ما در ارتباط باشید.

انتشار مقاله