前言

作為一個前端工程師，Grafana 這個名詞可能偶爾在技術文章中輕掃而過，基本上沒有機會存在我們的深層記憶中。又或者經過 IT、後端或 DevOps 座位時瞥過螢幕上黑底並有很多橘色 dashboard 的畫面，但不知道那其實就是我們這系列所使用到的 Grafana。

若不是身為 DevOps 的隊友每日開口閉口皆是 Grafana，我可能不會接觸這個平台，更不會知道這個工具也有前端工程師可以發揮的地方。但知己知彼，在牽起 Grafana 與前端的紅線之前，必須先了解 Grafana 這工具的底細，才能更深入地與我們熟悉的領域進行媒合。

Grafana 是圖表工具嗎?

在官方文件的簡介說道：

Grafana 是一款開源軟體，能夠查詢、可視化、告警和探索儲存在任何地方的度量數據(Metrics)、日誌(Log)和追蹤(Trace)資料。Grafana 的插件（Plugin）框架也支援多種數據來源，如 NoSQL/SQL 資料庫、工單工具（如 Jira 或 ServiceNow）以及 CI/CD 工具（如 GitLab）。

所以更精確來說 Grafana 是一個『視覺化工具』，但也只是這項工具眾多的功能之一。看過上述官方的介紹，想必對於前端或是完全未接觸監控工具的開發者而言，依舊是霧裡看花。

舉個例子：當服務出問題時，大家的第一個反應通常是『去看 Log！』，透過查看 Log 的錯誤訊息找到問題的源頭，才能接下來進行修復。當服務只有簡單的前後端和資料庫時，很容易就能找到出錯的服務或事件。但當組織逐漸壯大，達到微服務的規模時，要找出那個錯誤點就變得沒那麼簡單了！這時，我們可能需要查看多個服務的 Log，並且追蹤請求在不同服務之間的流轉情況，這樣才能確定問題的真正源頭。

因此，像 Grafana 這樣的工具就變得非常重要，因為它能夠集中展示和分析來自多個服務和數據源的資料，幫助我們更快地找出問題並解決它。以下比較一家電商公司需要監控網站流量、使用者行為、效能指標等的情況下，是否使用 Grafana 的差異：

沒有 Grafana 的情境

• 複雜的問題排查流程：如果一個服務出現問題，需要先查該服務的日誌。如果發現問題源於另一個服務，再去查找那個服務的日誌，如此反覆。
• 數據分散：不同的數據源（例如應用日誌（Log）、使用者行為、效能指標等）分散在不同的工具或系統中，難以統一查看和分析。
• 缺乏全局視圖：很難快速獲得整個系統的全局狀態，無法直觀地了解各個服務之間的依賴關係和互動情況。

有 Grafana 的情境

• 集中化監控和分析：所有數據源的數據都可以在 Grafana 中顯示，可以在一個儀表板（Dashboard）上看到多個服務和系統的數據，快速發現問題。
• 高效的問題排查：通過分佈式追蹤和統一的日誌查詢，可以快速追蹤請求路徑，找出問題的根源，減少排查時間。
• 全局可觀測性：可以在 Grafana 中設置各種儀表板，展示系統的整體健康狀況、服務間的依賴關係、效能瓶頸等，從而更全面地了解和管理所有服務。

Grafana 的前世今生

Grafana 是 2014 年由瑞典工程師 Torkel Ödegaard 創立，作為 ElasticSearch 可視化工具的替代品。主要是用來收集和儲存隨時間變化的數據，比如伺服器的 CPU 使用率、記憶體使用量等。想像一下，應用程式會不斷產生各種數據，這些數據隨著時間變化，比如每秒鐘伺服器的響應時間。Grafana 的目的是把這些數據存起來，並且用漂亮的圖表展示出來，方便監控應用程式的健康狀況或是不同時間點的效能表現。

💡 TIP
Elasticsearch 是一個全文搜索引擎，使用分散式架構（將數據和計算任務分佈到多個伺服器上以提高效能和可靠性的架構），擅長處理大型數據集以及即時的資料分析，並提供快速檢索和複雜查詢能力。適用例如：日誌（Log）分析、效能指標資料、產品描述或交易記錄等使用者行為資料。

演變至今約十年的歷程，Grafana 已經非當時單純的數據可視化工具，更能夠無縫整合和呈現來自各種來源的數據，並有非常豐富的圖表、儀表板和其他多種視覺呈現方式，甚至有客製化的功能。另外也提供完整的告警系統，依據開發者設定的條件和數據閥值發送告警。

同時 Grafana 的所有者 Grafana Lab 也是一個致力於開源的組職，發展出了三種平台模式：OSS（Open Source Software）、Cloud 和 Enterprise。

Grafana OSS

Grafana OSS（Open Source Software）是 Grafana 的開源版本，讓全球使用者可以免費使用並參與 Grafana 的開發和貢獻中。並且通過 Grafana OSS 社群的活躍，發展出豐富的插件和資源，讓工具可以高客製化的擴展，以滿足不同的需求。其中開源的項目包括 Grafana 本身，以及 Loki、Tempo、Mimir、Faro 和 Pyroscope 等等專案。

• Loki：一個輕便的 Log 收集系統，和 Grafana 無縫結合，可以協助查看和分析 Log 資料（例如錯誤訊息）。
• Tempo：用來追蹤網頁請求的工具，可以聊解一個請求在後端經過了哪些服務，有助於找出效能問題。
• Mimir：一個強大的資料庫，專門用來儲存和查詢大量的監控數據，讓 Prometheus 監控系統可以處理更多數據。
• Faro：前端效能監控及可觀測性工具，幫助你監控網頁的速度和效能問題，並且分析原因。

💡 TIP
Prometheus 是一個專門用來監控應用程式和伺服器效能的工具。可以自動收集各種指標數據（如 CPU 使用率、記憶體使用率、請求延遲等），並儲存這些數據，以便後續查詢和分析。另外 Prometheus 提供一個強大的查詢語言（PromQL），能夠靈活地檢索和分析數據。

Grafana Cloud

Grafana Cloud 是一個由 Grafana Labs 提供的托管服務，它不僅包含了 Grafana OSS（開源軟件）所提供的全部功能，還將其與額外的雲端服務和工具相結合。使用者只需在 Grafana Cloud 中設定 Data source，就可以開始建立 Dashboard 和查詢指標資料。非常適合受限於自行架設可觀測性工具的個人或企業使用者。Grafana Cloud 簡化了這些功能的設置和管理，提供了更方便的使用體驗，讓使用者能夠更專注於數據分析和決策，提升業務運營效率。

適合對象：

• 受限於自行架設可觀測性工具的個人或小型團隊
• 希望快速部署和擴展可觀測性解決方案的企業
• 需要整合多種 Data source 和可觀測性工具的組織
• 尋求降低運維成本和複雜性的公司

Grafana Enterprise

Grafana Enterprise 是由 Grafana Labs 提供的商業增強版本，同樣建立在 Grafana OSS 基礎上，並增加了許多企業級功能和支援。其中包括專為企業設計的附加功能，如角色基於訪問控制（RBAC）、更深入的 Data source 整合、高級查詢功能和專業技術支援。這些功能適合需要更高級別安全性、合規性和支援的企業使用者。同時此版本也成為他們的盈利模式。

比較

Grafana Cloud 和 Grafana Enterprise 之間的主要差別在於部署方式、管理維護、和功能套件：

1. 部署方式：
   • Grafana Cloud 是由 Grafana Labs 托管的雲端服務，使用者無需自行管理基礎設施，Grafana Labs 會處理所有的維護、升級和備份等工作。
   • Grafana Enterprise 是一個本地部署的版本，使用者可以在自己的基礎設施上安裝和管理 Grafana，適合需要完全控制數據和環境的企業。
2. 管理與維護：
   • Grafana Cloud 包含由 Grafana Labs 提供的管理和技術支持，減少了運維工作量，特別適合希望快速上手的團隊。
   • Grafana Enterprise 則需要企業自行管理，但同時也提供了專業支持和 SLA（服務級別協議）保障。
3. 功能套件：
   • Grafana Cloud 包含許多即用型集成功能，如自動擴展、預設資料源和儲存，還有特定的儲存和查詢配額。
   • Grafana Enterprise 除了包含 Grafana Cloud 的大部分功，提供更多的企業級功能，如高級安全性（如 SSO、LDAP 集成）、審計日誌、多租戶支援，以及進階的 Dashboard 和報告功能。
4. 擴展和自定義：
   • Grafana Cloud 限制了一些自定義和擴展的能力。
   • Grafana Enterprise 支援更廣泛的 extensions 和特定選項，適合有特定需求的企業。
5. 成本結構：
   • Grafana Cloud 通常採用基於使用量的定價模型。
   • Grafana Enterprise 通常採用基於節點或使用者數的許可證模型。
6. 數據隱私和規範：
   • Grafana Cloud 的數據儲存在 Grafana Labs 的基礎設施上，這可能會引起一些組織的數據隱私顧慮。
   • Grafana Enterprise 允許組織完全控制其數據，更容易滿足特定的規範要求。

筆者語錄
這是一篇關於 Grafana 的基本介紹，可以了解到這項工具並不是單純我們看到的圖表這樣簡單，背後依賴的是非常多的工具及服務，可以說是可觀測性工具的集散地。而筆者也希望可以透過無負擔的介紹，讓非經常性使用者也可以了解這個工具的偉大。