了解怎麼使用 Grafana 後，恭喜你已經成功跨出了第一步。不過，在使用了許多由他人精心設計的 Dashboard 後，你是否也希望針對自己的場景設計專屬的 Dashboard？在開始動手設計前，讓我們先快速學習如何設計出一個好的 Dashboard。

Infographic Dashboard 與 Exploratory Dashboard

在 Grafana 中，通常可以看到兩種類型的 Dashboard：

1. Infographic Dashboard：資訊圖表式的 Dashboard，資訊簡潔，使用者無須額外操作即可快速掌握概況，例如商業資訊呈現、整體系統運行概況等，適合在大螢幕上播放以供瀏覽。
2. Exploratory Dashboard：探索式的 Dashboard，資訊較多，使用者可以根據需求自行挖掘並發現新的洞見，例如主機或容器的運行監控，適合在個人裝置上進行操作和查閱。

Infographic Dashboard：JAXA 月球登陸任務 Dashboard，圖片來源：How Japan's space agency used Grafana to monitor its first moon landing in real time

Exploratory Dashboard：Node Exporter Dashboard

儘管這兩種類型的 Dashboard 都是用來呈現資訊，但它們達成目標的方式幾乎完全不同。因此，了解你需要的是哪一種類型的 Dashboard，是設計過程中非常重要的一步。

Dashboard Best Practice

Best Practice（最佳實踐）是開始學習任何領域時最有用的查詢關鍵字之一，代表領域內的專家透過實踐證明最有效的做法，尤其是在那些已經發展一段時間的領域。從 Best Practice 開始學習，能讓你少走很多彎路，Grafana 就在官方文件中提供了 Dashboard Best Practices 供參考。由於 Dashboard 其實也是 Data Visualization（資料視覺化）的其中一種，因此一些 Data Visualization 相關的 Best Practice 或 Guide 也非常有參考價值，例如：

1. Data Visualization 101: How to Design Charts and Graphs
2. Tableau 的 Visual Analysis Best Practices
3. Harvard Library Jess Cohen-Tanugi 的 Best Practices for Data Visualization
4. Royal Statistical Society 的 Best Practices for Data Visualisation

遵循這些 Best Practice 可以讓你的 Dashboard 不會顯得雜亂無章，確保你至少設計出一個 80 分的 Dashboard。接下來，我們將彙集各家的 Best Practice，拆分為心法與技法兩類進行介紹。

心法－設計原則

1. 了解目標受眾：首先，最重要的是了解與確立你的受眾，包括他們是誰、在哪裡使用、怎麼使用，這些都應盡可能明確定義。
   • 相較於一般的資料視覺化，Dashboard 通常有更明確的受眾，如管理層、開發人員或維運人員。不同受眾所關心的數據和使用方式差異很大，管理層更在意商業指標，而技術人員則可能需要更細節的技術數據進行探索和分析。
2. 敘事性與聚焦核心：每個 Dashboard 應該回答一個具體的問題或講述一個明確的故事，並專注於此。
   • Dashboard 的設計應圍繞這個核心問題或故事進行，避免過多資訊造成混亂。如果有其他延伸問題，應考慮建立新的 Dashboard，並通過連結來串聯，避免讓使用者迷失在過多資訊中。
3. 清晰度：資訊應該一目了然，易於理解，避免讓使用者在過多數據中迷失。
4. 一致性：設計應該保持一致性，以提高使用者的熟悉度和理解度。
5. 相關性：只展示對使用者有意義的資訊，去除不必要的數據，確保所有資訊都能為核心問題提供價值。

除了這些共通的原則外，Infographic Dashboard 與 Exploratory Dashboard 也各有其特有的設計原則：

• Infographic Dashboard：專注於傳遞單一或少數關鍵指標，避免多餘的資訊干擾使用者的判斷
• Exploratory Dashboard：提供豐富的互動功能，讓使用者能夠深入探索趨勢、分類和相關性，從而發現數據中的潛在模式或異常。

技法－實踐方法

在技法部分，可以直接採用一般資料視覺化中的 UX 技巧：

1. 視覺層次：使用大小、色彩和位置來突出關鍵信息。例如人在閱讀時會以 F 字形或 Z 字形進行移動，越重要的資訊要確保能夠越先被讀到。
2. 色彩對比：適當使用色彩對比提高資料可讀性，並使用一致的色彩語言來表示狀態或分類。
3. 簡化設計：移除不必要的視覺元素，讓使用者專注於重要的數據。

Z 字形與 F 字形閱讀模式，資訊較密集時會採 F 字形，較稀疏時會採 Z 字形，圖片來源：Psychology of reading a CV - F & Z Patterns

與心法類似，Infographic Dashboard 與 Exploratory Dashboard 在實踐方法上也有不同之處：

• Infographic Dashboard：強調資訊簡化與重點突出，利用色彩和大小來突出關鍵數據，確保資訊簡單且直觀。
• Exploratory Dashboard：提供高互動性的介面，允許使用者篩選、過濾並深入挖掘數據。

除了 UX 技巧外，選擇合適的圖表在 Dashboard 設計中也至關重要。有許多決策工具能幫助選擇合適的圖表，其中最常見的是 Andrew V. Abela 提出的 Chart Chooser，根據想表達的內容（如關聯、對比、分布或組合）來決定應使用的圖表；而 From Data to Viz 則根據資料的類型與數量推薦合適的圖表，並介紹各種圖表的用途與視覺化技巧。

Chart Chooser，圖片來源：mintea.blog

Monitoring Best Practice

心法與技法可以告訴我們如何設計出好的 Dashboard，但 Dashboard 本身的設計仍需依據具體的使用場景進行調整。Grafana 最常見的應用場景是機器或服務的監控，這也是本系列文章的主要目標之一。透過學習前人的 Best Practice，可以更有架構地進行監控。以下將介紹三種常見的監控策略：The USE Method、The Four Golden Signals 與 The RED Method。

The USE Method

The USE Method 是由 Brendan Gregg 提出，主要用於排查系統效能問題，能夠快速判斷資源瓶頸或錯誤情況。USE 代表以下三項指標：

1. Utilization 使用率：資源在多少比率的時間中是忙碌的，例如 CPU 使用率、網路使用率、硬碟使用率等。
2. Saturation 飽和度：資源有多少工作在等待被完成，例如 CPU Run Queue、網路 Buffer、硬碟 I/O Queue 等。
3. Errors 錯誤情況：錯誤事件的數量，例如 HTTP 500、硬碟 I/O Error 等。

The USE Method 的設計理念是，在系統出現錯誤時，可以依序檢查 CPU、記憶體、網路和硬碟等資源的這三項指標，找出問題所在。反過來說，隨時監控這三項指標，就能提前發現潛在的問題。

The Four Golden Signals

The Four Golden Signals 出自 Google 的 Site Reliability Engineering 一書，提出了監控分散式系統時需要關注的四個關鍵指標：

1. Latency 服務請求時間：處理請求所需時間，需區分成功與失敗的請求。例如，HTTP 500 可能很快得到回應，而一般請求需更長時間執行流程，合併計算會使請求時間指標不準確。
2. Traffic 使用者用量：系統上使用者的需求量，需依照服務類型來定義，例如：
   1. API、Web：每秒請求數
   2. 串流服務：網路 I/O、連線數
   3. DB：每秒查詢數、交易數
3. Errors 錯誤比率：失敗請求的比率，需區分顯式（Explicitly）與隱式（Implicitly）的錯誤，例如：
   1. 顯式：如 HTTP 500、HTTP 404
   2. 隱式：HTTP Code 正常，但業務邏輯錯誤，如回傳內容包含 returnCode = -1
4. Saturation 資源飽和度：資源有多滿，資源飽和後服務效能可能會大幅降低或不可用，例如：硬碟空間、網路頻寬。

Google 作為全球流量第一的網站從 2003 就開始建立 SRE Team 確保系統的穩定性，在監控與維運領域發展出了許多方法論，除了 The Four Golden Signals 外，還有許多其他概念與方法論值得參考，相關的著作 Google 也提供線上閱讀。

The RED Method

The RED Method 是由現任 Grafana Labs CTO Tom Wilkie 在 Weaveworks 工作時提出，該方法融合了 The USE Method 與 The Four Golden Signals，定義了三種關鍵指標用以監控系統中的服務：

1. (Request) Rate：每秒請求數
2. (Request) Errors：每秒失敗請求數
3. (Request) Duration：請求耗時分布

這三個指標能夠迅速對應到用戶端的使用體驗，透過持續監控，開發者與運維人員可以評估系統的改善效果，並在不同角色之間建立一個共通的語言，進行更有效的溝通。

實戰應用

在本篇的 Lab 中，我們使用 cAdvisor exporter 與 Node Exporter Full 這兩個廣泛使用的 Dashboard 作為應用案例，兩者分別用於監控 Container 與 Node 的資訊。他們也符合 Exploratory Dashboard 的特性，提供了豐富的互動功能，讓使用者能夠從數據中發現潛在的模式或異常。

實務監控中，Exploratory Dashboard 通常較為常用，因為多數情況下發生的問題是意料之外的，需要透過大量數據進行探索以找出根因。在探索過程中，會特別關注以下三項指標：

1. Trends 趨勢：觀察指標變高或變低的時間點。
2. Correlation 關聯：觀察不同指標之間的相關性。
3. Outliers 離群值：觀察特定目標的行為是否與其他不同，例如某個 endpoint、service 或 server 的行為異常。

例如，在 cAdvisor 的 Dashboard 中，可以同時查看同一台機器上所有 Container 的資訊，或不同機器上相同 Container 的資訊，這些都可以幫助我們同時判斷 Trends、Correlation 與 Outliers。

在 Node Exporter Dashboard 中，實踐了許多前面提到的 Best Practice，例如：

1. 視覺層次：在最上方的兩個 Row 中，只展示了 CPU、Memory、Disk、Network 等基本資訊，讓使用者能快速了解機器的狀況。若需要更詳細的資訊，可以展開下面的 Row 查看。
2. 相關性：透過 Row 將不同類型的資訊分開，讓使用者能夠選擇性查看，確保只顯示他們關心的資訊。
3. USE Method：針對 CPU、記憶體、網路和硬碟等資源進行監控，並在詳細資訊中展示使用率、飽和度（例如 Run Queue）和錯誤情況等指標，即便對機器底層不熟悉的使用者也能快速找到問題。

除了 cAdvisor exporter 與 Node Exporter Full，Lab 中還有一個 Monitoring Best Practice Dashboard，示範如何應用 Four Golden Signals 與 RED Method 進行監控。該 Dashboard 會顯示一個簡單的 API 服務指標，並透過 k6 持續發送請求，讓使用者觀察指標的變化。

Lab

範例程式碼：https://github.com/blueswen/grafana-zero-to-hero/tree/main/02-best-practice

此 Lab 會建立

1. Application：被監控的服務
2. cAdvisor：收集 Container 資料
3. Node Exporter：收集運行的機器（Node）的資料
4. Prometheus：採集 Application、cAdvisor、Node Exporter 的 Metrics
5. Grafana：查詢與顯示 Prometheus 採集到的 Metrics
6. k6：使用 k6 對 Application 持續發送 Request

Quick Start

1. 啟動所有服務

   docker-compose up -d
   

2. 檢視服務

   1. Grafana: ++http://localhost:3000++，登入帳號密碼為 admin/admin
      1. 點擊左上 Menu > Dashboards > Provision Dashboards 再選擇 Monitoring Best Practice、cAdvisor exporter 或 Node Exporter Full，即可看到預先建立的 Dashboard
      2. Application：http://localhost:8000/docs，可以查看 API 文件，並透過 Swagger UI 測試 API

3. 模擬發送 Request，預設啟動時會持續發送 10 分鐘，若要再次發送可重新啟動 k6 container

   docker-compose start k6
   

4. 關閉所有服務

   docker-compose down
   

小結

在這篇文章中，我們了解了 Infographic 和 Exploratory 兩種 Dashboard 的差異，並討論了如何從基本的視覺化設計原則（心法）、具體的 UX 技巧（技法），到選擇合適的圖表來設計 Dashboard。我們還探討了如何在監控場景中靈活運用 USE Method、Four Golden Signals 和 RED Method 等策略，來幫助設計出符合需求的 Dashboard。有了這些知識，相信你已經準備好開始設計自己的 Dashboard 了！