今天，我們將深入探討如何使用 Grafana 對 Prometheus 中收集到的數據進行可視化。雖然 Prometheus 本身已經提供了查詢和簡單的圖表功能，但使用 Grafana 可以讓我們更直觀地展示和分析這些數據，提升監控的效率和靈活性。

什麼是 Grafana？

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Grafana 是一個開源的數據可視化和監控平台，專門用於整合來自不同數據源的數據，並將這些數據以可視化圖表的方式呈現。它可以與多種數據源（例如 Prometheus、Elasticsearch、MySQL 等）整合，並且提供動態篩選、圖表自定義、儀表板分享等強大功能。對於 DevOps 團隊而言，Grafana 是日常系統監控與數據分析的核心工具之一。

為什麼使用 Grafana ？

雖然 Prometheus 本身提供了 Web UI 來查詢和展示數據，但它在可視化方面有一些局限性。以下是選擇 Grafana 而非直接使用 Prometheus Web UI 的原因：

Prometheus Web UI 的局限性

• 缺乏儀表板功能：Prometheus Web UI 無法集中展示多個指標數據，用戶需要單獨查詢每個指標，這在大型系統中不夠高效。
• 圖表選擇有限：Prometheus Web UI 的可視化功能較為基礎，沒有提供多樣化的圖表選項，如儀表、熱圖等。
• 無告警整合：雖然 Prometheus 提供告警功能，但 Web UI 沒有直接顯示告警狀態，這讓告警管理變得不直觀。

Grafana 的優勢

相比 Prometheus Web UI，Grafana 擁有以下優勢：

• 集中化儀表板：Grafana 支援將多個監控指標整合到同一個儀表板上，同時監控多個服務或應用，讓DevOps 團隊可以即時看到系統的運行情況，能更高效地監控全系統狀態。
• 豐富的圖表選項：Grafana 提供豐富的圖表類型，包含儀表、熱圖、條形圖等，這讓數據的展示更加直觀和多樣。
• 動態數據篩選：用戶可以在儀表板上動態調整時間範圍、數據篩選條件，靈活地分析不同時段、不同維度的數據。
• 告警與儀表板整合：Grafana 可以將 Prometheus 的告警狀態與儀表板整合，讓告警信息與相關指標數據直接呈現在一起，方便進行問題排查與處理。

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使用 Grafana

在 Kubernetes 叢集中，我們可以通過 Helm 快速安裝 Grafana。

安裝 Grafana

在 Kubernetes 叢集中，我們可以通過 Helm 來安裝 Grafana。

首先，添加 Grafana 的 Helm repository：

helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update

接著，使用 Helm 安裝 Grafana：

helm install grafana grafana/grafana

Grafana Web UI

訪問 Grafana 的 Web UI

kubectl port-forward service/grafana 3000:80

# 或按照安裝完的提示，Get the Grafana URL to visit by running these commands in the same shell:
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace default -l "app.kubernetes.io/name=grafana,app.kubernetes.io/instance=grafana" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl --namespace default port-forward $POD_NAME 3000

這樣，Grafana 的 Web 介面就可以在 http://localhost:3000 或 http://127.0.0.1:3000上訪問。

初始登錄時，使用預設的帳號和密碼：

• 帳號: admin
• 用以下命令得到密碼

# Get your 'admin' user password by running:
kubectl get secret --namespace default grafana -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 --decode ; echo

整合 Prometheus 到 Grafana

在 Grafana 中，我們可以將 Prometheus 設置為數據源，並開始建立可視化儀表板。

1. 登錄 Grafana Web UI 後，點擊左側的選單， "Connections > Data sources"。
   

2. 點擊 "Add data source"，然後選擇 Prometheus。
   

3. 在 URL 欄位填寫 Prometheus 的地址，一般預設是 http://prometheus-server.default.svc.cluster.local:9090 。

4. 點擊 Save & Test 來保存設置，並確認與 Prometheus 成功連接。

如果在這個步驟遇到問題：

用以下命令檢查服務的連接埠

kubectl get svc -n default

根據結果，我的Prometheus 服務 prometheus-server 使用的是 80 port，而不是 Prometheus 默認的 9090 port。這可能是導致 Grafana 無法連接的原因。我將URL改為 http://prometheus-server.default.svc.cluster.local:80 ，就可以成功添加了~

建立 Grafana 儀表板

創建一個新的儀表板

1. 點擊 Grafana 介面右側的 "+" 圖示，選擇 "New dashboard"。
2. 點擊 "Add visualization"，這裡我們可以根據需要選擇不同的圖表類型，如折線圖、儀表、條形圖等。
3. 使用 Query 查詢 Prometheus 中的數據。例如，我在 Metric 中填入 container_cpu_usage_seconds_total ，再按 ”Run query” 或圖表右上方的重整圖示，就能看到結果。
4. 右側下拉選單，選擇合適的圖表類型，並調整其他圖表設定。
5. 保存儀表板，並將其分享給團隊其他成員。

視覺化

可以創建一個專門用於 Kubernetes 監控各項 metric 的儀表板，例如：

• CPU 使用率：container_cpu_usage_seconds_total
• 記憶體使用率：container_memory_usage_bytes
• Pod 狀態：kube_pod_status_phase

這些面板能幫助我們及時掌握 Kubernetes 叢集和應用的運行情況。

監控對 DevOps 的影響

監控 是 DevOps 的重要支柱之一，它讓團隊能夠即時洞察系統的運行狀態，並及時應對潛在的問題。使用 Prometheus 和 Grafana 的組合，DevOps 團隊可以更好地理解應用的性能、預測資源需求，並確保系統的穩定性與可擴展性。

1. 持續可見性：提供即時的運行狀況，確保系統中的問題能被早期發現和解決。
2. 性能優化：長期的數據收集能幫助團隊識別瓶頸，進而優化系統性能。
3. 自動化響應：配合告警與自動化擴展策略，實現系統在負載增加時自動調整，減少人力監控的負擔。

結語&預告

今天我們學習了如何使用 Grafana 進行 Prometheus 數據的可視化和告警設置。Grafana 能讓我們更直觀地理解系統的運行狀態，並在問題發生時即時通知團隊進行應對。這樣的監控與可視化功能，對於 DevOps 團隊來說是不可或缺的利器~

參考文件

• Prometheus 官方文檔: (https://prometheus.io/docs/introduction/overview/)
• Grafana 官方文檔: (https://grafana.com/docs/grafana/latest/)
• Grafana & Prometheus 整合: (https://grafana.com/docs/grafana/latest/datasources/prometheus/)
• Helm 安裝 Grafana: (https://grafana.github.io/helm-charts/)