Grafana on ポンコツ地方エンジニアの技術ブログ

Grafana Cloud で InfluxDB v2 のデータを可視化する

Fri, 06 Jan 2023 00:00:00 +0900

InfluxDB v2 ではそれ自体でダッシュボードの作成もできますが、まだまだ使いにくかったり細かい設定ができなかったりしたので、使い慣れている Grafana を使うことにしました。
また、この機会に Grafana もオンプレミス版からクラウドサービスの Grafana Cloud に変更しました。

Grafana Cloud へのサインアップ方法などは割愛します。

データソースの設定

サイドメニューから Data Sources を選択します。
Add data source をクリックし、InfluxDB をクリックします。
InfluxDB の情報を入力します。

InfluxDB Cloud の場合、Query Language は Flux を選択します。
また、URL, トークン、バケット名が必要になるので、以下を参考に取得しておきます。

https://kuttsun.blogspot.com/2022/12/influxdb-cloud.html

ダッシュボード（パネル）の作成

InfluxDB v1 では GUI でポチポチと設定していくだけでグラフが表示できましたが、InfluxDB v2 では Flux で処理を書いていく必要があります。
最初は難しかったですが、慣れればこちらのほうが簡単に思えてきました。
いくつか例を挙げます。

基本

以下にサンプルがあります。

https://grafana.com/docs/grafana/latest/datasources/influxdb/query-editor/#use-macros

from(bucket:"バケット名")
 |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
 |> filter(fn:(r) => r._measurement == "メジャーメント名")
 |> filter(fn:(r) => r["_field"] == "表示したいフィールドの名前")
 |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean)

基本的にはこれでグラフが作成できます。

一日ごとのデータを表示

例えば株価の終値を表示したい場合などは以下のようにすることでできました。

import "timezone"

option location = timezone.location(name: "Asia/Tokyo")

from(bucket:"バケット名")
 |> range(start: -30d, stop: now())
 |> filter(fn:(r) => r._measurement == "メジャーメント名")
 |> filter(fn:(r) => r["_field"] == "表示したいフィールドの名前")
 |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last)

ポイントは aggregateWindow(every: 1d, fn: last) で、一日ごとの最後の値を取得しています。

また、タイムゾーンを指定しないと UTC での終値（つまり、日本時間の9時の時点の値）が取得されてしまったので、JST を指定しました。

https://www.influxdata.com/blog/time-zones-in-flux/

尚、私の場合はグラフではなくテーブル表示にしたかったため、グラフの表示期間に関わらず range(start: -30d, stop: now()) で直近30日固定表示にしています。

累積グラフの作成

cumulativeSum を使います。

https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/query-data/flux/cumulativesum/

例えば、日次損益の集計を行う場合などは以下のようにするとできました。

import "timezone"

option location = timezone.location(name: "Asia/Tokyo")

from(bucket:"バケット名")
 |> range(start: -30d, stop: now())
 |> filter(fn:(r) => r._measurement == "メジャーメント名")
 |> filter(fn:(r) => r["_field"] == "表示したいフィールドの名前")
 |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last)
 |> cumulativeSum()

一日ごとの値は取り出す方法は前述の例と同じです。
あとはそれを cumulativeSum() で加算していくだけです。
これにより、一日ごとの値を加算してグラフに表示できます。

参考 URL

Grafana から Rocket.Chat へ通知を行う

Tue, 13 Dec 2022 00:00:00 +0900

Grafana 自体は Rocket.Chat に対応していませんが、Webhook を使うことで Rocket.Chat に通知できます。
アラートの基本的な設定方法については以下を参照してください。

Grafana でアラートを設定する

ここでは Rocket.Chat への通知の設定のみ記載します。

Rocket.Chat 側の設定

管理画面のメニューから サービス連携 を選択し、Incoming で新規作成を行います。
スクリプトを有効にし、以下のスクリプトを記入します。


class Script {

 process_incoming_request({ request }) {
 let color = "#00FF00"; // green
 switch(request.content.state) {
 case 'ok':
 color = '#00FF00';
 break;
 case 'paused':
 color = '#666666';
 break;
 case 'alerting':
 color = '#FF0000';
 break;
 case 'pending':
 color = '#CCCCCC';
 break;
 case 'no_data':
 color = '#333333';
 break;
 default:
 color = '#666666';
 }
 return {
 content:{
 text: request.content.title,
 "attachments": [{
 "color": color,
 "title": request.content.title,
 "title_link": request.content.ruleUrl,
 "text": request.content.message,
 "image_url": request.content.imageUrl,
 }]
 }
 };
 }
}

その他、投稿先チャンネルや投稿ユーザーなどの基本的な設定を行います。
Grafana の設定で Webhook URL が必要になるのでコピーしておきます。

Grafana 側の設定

Grafana のサイドメニューから Alert rules を選択し、Contact Points で以下の設定を行います。

New contact point をクリック
Name にはわかりやすい名前を適当に入力する
Contact point type で Webhook を選択する
Webhook URL に上記で取得した URL を入力する

Rocket.Chat に関する設定は以上で完了です。

参考 URL

https://gist.github.com/ATofighi/79895715ae0a8f5bdeff058a64012275

Grafana から Slack へ通知を行う

Wed, 07 Dec 2022 00:00:00 +0900

Grafana のアラートで Slack のチャンネルへ通知を行う方法です。
アラートの基本的な設定方法については以下を参照してください。

Grafana でアラートを設定する

ここでは Slack への通知の設定のみ記載します。

Webhook URL の取得

まず、通知したい Slack のチャンネルの Webhook URL を取得します。 Webhook URL は、以下からワークスペースとチャンネルを指定して取得できます。

https://slack.com/services/new/incoming-webhook

Contact Point の設定

Grafana のサイドメニューから Alert rules を選択し、Contact Points で以下の設定を行います。

New contact point をクリック
Name にはわかりやすい名前を適当に入力する
Contact point type で Slack を選択する
Webhook URL に上記で取得した URL を入力する

Slack に関する設定は以上です。

参考 URL

https://fclout.hateblo.jp/entry/2020/06/20/Grafana%E3%81%8B%E3%82%89Slack%E3%81%B8%E9%80%9A%E7%9F%A5%E3%81%99%E3%82%8B

Grafana でアラートを設定する

Wed, 30 Nov 2022 00:00:00 +0900

Grafana で任意の値が閾値を超えたら（または下回ったら）アラートを発報するように設定します。

設定方法は Grafana のバージョンによって大きく異なるようですが、今回使用した Grafana 9.1.0 では、以下の３段階で設定を行うようです。

Alert rules: アラート条件の設定
Contact points：通知先の登録
Notification policy：アラート条件と通知先の関連付け

環境

Grafana 9.1.0

アラート条件の設定

左のサイドメニューより、Alerting > Alert rules をクリックします。
New alert rule をクリックします。
1. Set a query and alert condision で監視したい値や閾値を設定します。（具体的な設定例は後述します。）
2.Alert evaluation behavior でアラート保留状態となる時間を設定します。
デフォルトでは１分毎に評価し、アラートを検出した後５分が経過したら通知が行われるようになっています。
3. Add details for your alert でこのアラートの名前や説明を記載します。
4. Notifications で通知先のラベルを指定します（後述）。
指定しなかった場合はデフォルトの通知先が使用されます（後述）。
設定が完了したら画面右上の Save で保存します。

通知先の登録

左のサイドメニューより、Alerting > Contact points をクリックします。
New contact points をクリックします。
Name で適当な名前を付け、Contact point type で通知方法を選択します（後述）。
設定が完了したら Save contact point で保存します。

具体的な設定例

通知先によって異なるため、別記事にまとめます。

アラート条件と通知先の関連付け

左のサイドメニューより、Alerting > Notification policies をクリックします。
デフォルトの通知先の変更や、特定のラベルのアラートに対する通知先を設定します（後述）。
Save policy をクリックして保存します。

デフォルトの通知先を指定

Root policy の右側にある Edit をクリックします。
Default contact point でデフォルトの通知先を指定します。

特定のラベルに対する通知先を指定

New specific policy をクリックします。
Add matcher でラベルの条件を指定し、Contact point で通知先を指定します。

参考 URL

https://doc.cloud.global.fujitsu.com/lib/monitoringservice/jp/usersguide/capter02/alerting/alert_rule/

TIG Stack を動かしてみる

Fri, 16 Sep 2022 00:00:00 +0900

サーバーリソースのメトリクスやログの収集・保存・可視化・アラートを行うためにTIG Stack (Telegraf, InfluxDB, Grafana) を使って一通り設定してみました。

一応、以前にも記事は書いていますが、

https://kuttsun.blogspot.com/2021/12/telegraf-influxdb-garafana.html

ちょっと情報が古くなっていたので、アップデートし、さらに出来る限り設定を自動化しました。

予備知識

時系列とは何ぞや？ TICK スタックとは何ぞや？みたいな話が以下に載ってました。

環境

TIG Stack は全て Docker で動かします。

Ubuntu 20.04
Docker 20.10.12
Telegraf 1.23.0
InfluxDB 1.8.10
Grafana 9.1.0

各ツールの役割

ツール	役割	Docker イメージ
Telegraf	データの収集	https://hub.docker.com/_/telegraf
InfluxDB	データの保存（時系列データベース）	https://hub.docker.com/_/influxdb
Grafana	データの可視化（UI）	https://hub.docker.com/r/grafana/grafana/

上記の Docker hub のページに各ツールの起動方法や設定方法などが一通り載っているので、それを参考に設定していきます。

Telegraf の設定

まずは設定ファイルの雛型（デフォルトの設定ファイル）を取得します。
Telegraf の Docker コンテナを起動し、コンテナ内から設定ファイルをホストにコピーしてきます。

$ docker run --rm telegraf telegraf config > telegraf.conf

この telegraf.conf を取得したいデータに応じて編集します。
これについてはいろいろあるので、別記事にまとめました。

docker-compose.yml

設定ファイルが必要なのは Telegraf だけなので、ここで TIG Stack を起動する docker-compose.yml のサンプルを載せます。
前提として、tigstack というネットワークを共通に使用しているので、以下のコマンドであらかじめ作成しておく必要があります。

$ docker network create tigstack

以下、docker-compose.yml のサンプルです。解説などは後述します。

Telegraf について

GPU の情報取得について

NVIDIA の GPU の情報を取得するために以下を指定しています。

environment:
 - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
 - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all
deploy:
 resources:
 reservations:
 devices:
 - capabilities: [gpu]
volumes:
 - /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi:ro

これについては以下の記事を参照してください。

/usr/bin/nvidia-smi のパスは環境によっては異なるかもしれません。

Docker の情報取得について

Docker の情報を取得するためには /var/run/docker.sock をマウントする必要があります。
さらに Telegraf の実行ユーザーが docker.sock にアクセスできるように、user を設定する必要があります。

volumes:
 - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
user: ${TELEGRAF_UID_GID:?}

これについては以下の記事を参照してください。

ホスト名の指定

Telegraf がメトリクスを InfluxDB に記録する際、ホスト名も記録されますが、Docker コンテナのホスト名はデフォルトだとランダムな値となり、このままでよくわからないので、設定します。
ここではホストマシンと同じホスト名を指定しました。

hostname: ${HOSTNAME:?}

これについては以下の記事を参照してください。

InfluxDB について

初回起動時にデフォルトのリテンションポリシーを設定するために以下を指定しています。

environment:
 DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE: setup
 DOCKER_INFLUXDB_INIT_RETENTION: 10d

リバースプロキシの背後で Grafana を動かす

Fri, 24 Jun 2022 00:00:00 +0900

サーバー側だけでなく Grafana 側の設定も行う必要があったのでメモです。

一応公式ドキュメントに方法が載っています。

https://grafana.com/tutorials/run-grafana-behind-a-proxy/

今回はサブディレクトリで設定したかったのと、Grafana を docker-compose で動かしていたので、docker-compose.yml の環境変数で以下のように設定しました。

environment:
 - GF_SERVER_ROOT_URL=%(protocol)s://%(domain)s:%(http_port)s/grafana/
 - GF_SERVER_SERVE_FROM_SUB_PATH=true

サーバー側の設定は普通にリバースプロキシの設定を行うだけなので省略します。

参考 URL

Telegraf で Docker の情報を取得して Grafana で可視化する

Mon, 27 Dec 2021 00:00:00 +0900

サーバーリソースの可視化は以前やったので、今度は Docker の情報を可視化してみました。

Grafana のダッシュボードは以下を使いました。

https://grafana.com/grafana/dashboards/10585

これに書いてあることをやっただけですが・・・。

telegraf.conf の設定

以下を追加します。

[[inputs.docker]]
 endpoint = "unix:///var/run/docker.sock"
 
 gather_services = false

 container_name_include = []
 container_name_exclude = []

 timeout = "5s"

 docker_label_include = []
 docker_label_exclude = []

 perdevice = true

 total = false

docker-compose.yaml の設定

Telegraf の volume に /var/run/docker.sock を追加します。
また、/var/run/docker.sock にアクセスするためには Telegraf の実行ユーザーを Docker と同じにする必要があります。

https://www.influxdata.com/blog/docker-run-telegraf-as-non-root/

volumes:
 - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
users: 1000:133 # UID:GID

さらに、情報を習得したい全サービスに以下を追加してグループ化します。

labels:
 - "docker.group=<some_name>"

ラベルの名前は何でもいいようです。
ラベルを設定しなかったサービスの情報は取得されませんでした。

Grafana の設定

以下から JSON ファイルをダウンロードし、Grafana でインポートします。

https://grafana.com/grafana/dashboards/10585

以上で以下のようなダッシュボードが表示されます。

参考 URL

Telegraf で GPU の情報を取得し、Grafana で可視化する

Sun, 26 Dec 2021 00:00:00 +0900

Telegraf, InfluxDB, Grafana を使って GPU の情報を閲覧できるようにしました。

以前、Telegraf, InfluxDB, Grafana を使ってサーバーリソースの情報を閲覧できるようにしました。

https://kuttsun.blogspot.com/2021/12/telegraf-influxdb-garafana.html

これを前提としたうえで、今回 GPU の情報も見れるようにしました。

試したグラフィックボードは NVIDIA GeForce RTX 3080 です。
グラフィックドライバーのインストールなどは完了している前提です。

概要

Telegraf の nvidia_smi プラグインを使えば GPU の情報を取得できるようです。
nvidia_smi のプラグインについては以下に説明があります。

https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/plugins/inputs/nvidia_smi/README.md

上記の記事に書いてありますが、Docker で動作させている Telegraf で GPU の情報を取得するには、以下の２つの方法があるようです。

nvidia/cuda の Docker イメージをベースに Telegraf をインストールしたカスタムイメージを作成する
Volume のマウントバインディングを使用して nvidia-smi のバイナリを Docker コンテナに注入する

今回は後者でいきます。

Telegraf の設定

telegraf.conf に以下を追加しました。

[[inputs.nvidia_smi]]
 #bin_path = "/usr/bin/nvidia-smi"

inputs.nvidia_smi を追加するだけでプラグインが有効になるようです。
bin_path は nvidia-smi のある場所です。
以下のコマンドで調べられます。

$ which nvidia-smi
/usr/bin/nvidia-smi

Linux では通常 /usr/bin/nvidia-smi にあるそうで、その場合は指定しなくてもよいそうです。

docker-compose の設定

Telegraf を動作させている Docker コンテナから nvidia-smi と GPU にアクセスできるように設定します。
例えば、以下のような感じです。

version: '3.5'
services:
 telegraf:
 container_name: telegraf
 image: telegraf
 environment:
 - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
 - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all
 deploy:
 resources:
 reservations:
 devices:
 - capabilities: [gpu]
 volumes:
 - ./telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf:ro
 - /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi:ro

ホストの /usr/bin/nvidia-smi をコンテナにマウントします。
Docker コンテナでの GPU の使用については以下の記事にも書いているので、参照してください。

https://kuttsun.blogspot.com/2021/11/docker-compose-gpu.html

Grafana の設定

Docker コンテナを起動したら、Grafana で以下のダッシュボードのテンプレートをインストールします。

https://grafana.com/grafana/dashboards/12225

これで閲覧できるようになると思ったのですが、Hostname に None しか表示されず、グラフに何も表示されない状態でした。
どうもこのテンプレートが Windows を前提としているようですので、ダッシュボードの設定をちょっと修正しました。

ダッシュボードの設定画面を開き Variables を選択します。
hostname の定義を以下のように変更します。

変更前

SHOW TAG VALUES FROM "win_system" WITH KEY = "host"

変更後

SHOW TAG VALUES FROM system WITH KEY=host

これで以下のようにグラフが表示されるようになりました。

他に CPU Usage と Memory Free のメーター表示も Windows 前提となっているようなので、必要なら修正してください。
私は CPU やメモリなどは他のダッシュボードで閲覧しており、ここでは GPU の情報だけで十分だったので、そこまで修正しませんでした。

参考 URL

Syslog を Telegraf に送り、Grafana で閲覧できるようにする

Mon, 20 Dec 2021 00:00:00 +0900

以下に Syslog 用のテンプレートと解説があるので簡単にできるかと思ったんですが、結構苦労しました・・・。

https://grafana.com/grafana/dashboards/12433

概要

ホストの Syslog から Telegraf にログを送り、Telegraf が InfluxDB に保存し、Grafana が InfluxDB から読み込んで可視化します。

Telegraf、InfluxDB、Grafana は全て docker-compose で動かしています。
これについては以下の記事で書いているので省略します。

https://kuttsun.blogspot.com/2021/12/telegraf-influxdb-garafana.html

上記記事からの変更点を以下に記述します。

rsyslog の設定

まずは Syslog から Telegraf にログを送信するように設定します。
/etc/rsyslog.conf を編集します。

$ sudo gedit /etc/rsyslog.conf

以下の設定を追加します。

$WorkDirectory /var/spool/rsyslog 
$ActionQueueType LinkedList 
$ActionQueueFileName srvrfwd 
$ActionResumeRetryCount -1 
$ActionQueueSaveOnShutdown on 
$ModLoad imudp #loads the udp module 
$UDPServerAddress localhost 
$UDPServerRun 514
*.* @@(o)127.0.0.1:6514;RSYSLOG_SyslogProtocol23Format

rsyslog を再起動します。

$ sudo systemctl restart rsyslog

Telegraf の設定

telegraf.conf に以下の設定を追加します。

[[inputs.syslog]]
 server = "tcp://0.0.0.0:6514"

Syslog から TCP ポート 6514 で受信するように設定していますが、docker で動かしているので localhost を指定すると上手く動作しません。
とりあえず 0.0.0.0 を指定しましたが、もしかしたら host.docker.internal とかでもいけるのかもしれません（未確認）。

docker-compose.yaml の変更

ポート 6514 を使用できるようにします。

services:
 telegraf:
 container_name: telegraf
 image: telegraf
 ports:
 - 6514:6514

docker コンテナを再起動します。

Grafana の設定

以下のページからダッシュボードの JSON ファイルをダウンロードしてインポートするだけです。

https://grafana.com/grafana/dashboards/12433

これで以下のようなダッシュボードが完成します。

参考 URL

Telegraf + InfluxDB + Garafana でサーバーリソースを可視化する

Sat, 18 Dec 2021 00:00:00 +0900

CPUやメモリなどのリソースを収集して閲覧したいなと思い、ググってみるとこの組み合わせが良さそうでした。
Telegraf でデータを取得して InfluxDB に書き込み、Grafana で InfluxDB のデータを読み込んで可視化します。

個人的に InfluxDB と Grafana は使ったことありますが、Telegraf は今回初めて使いました。

尚、この３つの頭文字を取って TIG Stack と呼んでいるページもいくつか見かけました。

環境

Ubuntu 20.04
Docker 20.10.7
Telegraf 1.20.4
InfluxDB 1.8.6
Grafana 7.5.7

Telegraf と Grafana は現時点の最新のバージョンですが、InfluxDB は 2.0 系ではなく 1.8.6 を使いました。
InfluxDB 2.0 を使ったことがないのと、参考にした Telegraf の設定ファイルのサンプルが InfluxDB 2.0 ではないものばかりだったからです。

また、Telegraf, InfluxDB, Grafana は全て Docker (docker-compose) を使って動かします。

docker-compose.yaml のサンプル

以下のような docker-compose.yaml を作成しました。

version: '3.1'
services:
 telegraf:
 container_name: telegraf
 image: telegraf
 restart: always
 volumes:
 - ./telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf:ro
 depends_on:
 - influxdb
 links:
 - influxdb
 networks:
 - common
 influxdb:
 container_name: influxdb
 image: influxdb:1.8.6
 restart: always
 ports:
 - 8086:8086
 volumes:
 - influxdb:/var/lib/influxdb
 networks:
 - common
 grafana:
 container_name: grafana
 image: grafana/grafana
 restart: always
 links:
 - influxdb
 ports:
 - 3000:3000
 volumes:
 - grafana:/var/lib/grafana
 networks:
 - common
networks:
 common:
 external: true
volumes:
 influxdb:
 grafana:

common というネットワークを共通で使っているので、あらかじめ docker network create で作成しておく必要があります。

Telegraf の設定

telegraf.conf を作成します。

以下のページにちょうど良いのがあるのでこれをそのまま使いました。

https://grafana.com/grafana/dashboards/928

後述しますが、Grafana のダッシュボードのテンプレートもこれを使いました。
上記の設定をコピーしたら最低限以下の設定だけ変更します。

[agent] > hostname にマシン名を設定
- 設定しないと自動で設定されますが、起動の度に変わるので設定しておいたほうがよいと思います。
- 環境変数が使えるので、hostname = "$HOSTNAME" のようにも書けます。
[[outputs.influxdb]] > urls を InfluxDB の URL に変更
- 上記の docker-compose.yaml の場合、URL は http://influxdb.common:8086 のようにコンテナ名とネットワーク名を使っても指定できます。

他は必要に応じて設定します。

起動

$ docker-compose up

デーモン化したい場合は -d を指定します。
起動すると InfluxDB に Telegraf 用のデータベースを自動で作成してくれます。
（データベース名は telegraf.conf で設定できます。）

Grafana の設定

Grafana にアクセスし、ログインします。

http://localhost:3000

初期 ID とパスワードはどちらも admin です。

DB の登録

Configuration > Data Sources > Add data source > InfluxDB を選択します。

URL と Database の２つを設定します。
今回の例では以下のように設定します。

URL に http://influxdb.common:8086 を設定
Database に telegraf_metrics を設定

ダッシュボードの作成

Telegraf 用のテンプレートがあるので、それをインポートするのが楽です。
テンプレートは以下のページで探せます。

https://grafana.com/grafana/dashboards/

今回は以下のテンプレートを使いました。

https://grafana.com/grafana/dashboards/928

上記から JSON ファイルをダウンロードし、Grafana の左メニューの + ボタンからインポートします。
インポートの際、データベースは telegraf_metrics を選択します。

ダッシュボードにアクセスすると以下のような画面が表示されます。

かっこいい画面が簡単に作成できました。

リテンションポリシーの設定

telegraf.conf の [[outputs.influxdb]] > retention_policy でリテンションポリシーを指定できますが、ここが未指定だとデフォルトの autogen が使用され、データが無期限に保存されることになるので指定します。
例えば、リテンションポリシー名に hoge と指定します。

この状態で動作させると、hoge というリテンションポリシーが存在しないというエラーが出るので、InfluxDB のコンテナに入ってリテンションポリシーを作成します。

$ docker exec -it influxdb bash

コンテナに入ったら以下のコマンドでリテンションポリシーを作成します。

# influx
> CREATE RETENTION POLICY "リテンションポリシー名" ON "データベース名" DURATION "期間" REPLICATION 1 DEFAULT

例えば、今回は以下のように指定します。

CREATE RETENTION POLICY "hoge" ON "telegraf_metrics" DURATION 1h REPLICATION 1 DEFAULT

上記のコマンドではデータの保存期間を１時間に設定しています。

参考 URL

Grafana のダッシュボードをログインなしで閲覧できるようにする

Fri, 11 Jun 2021 00:00:00 +0900

タイトルの通りです。

Grafana には一応 Snapshot という機能がありますが、日時の範囲が固定で、範囲を変えても範囲外のデータは閲覧できなかったりと、その名の通りあくまでスナップショットです。

なので、ログインしなくてもダッシュボードの閲覧だけは出来るように設定します。

環境

docker および docker-compose を使って構築しています。

Grafana v7.5.7

設定

設定方法は grafana.ini を編集するか、環境変数を設定するかのどちらかで行います。

今回は docker-compose.yml で環境変数を設定しました。

GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED を true に設定すれば、ログインなしでもダッシュボードの閲覧ができるようになります。

以下、設定例です。

version: '3.1'
services:
 influxdb:
 container_name: influxdb
 image: influxdb:1.8.6
 ports:
 - "8086:8086"
 volumes:
 - influxdb:/var/lib/influxdb
 grafana:
 container_name: grafana
 image: grafana/grafana
 links:
 - influxdb
 ports:
 - "3000:3000"
 environment:
 - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true
 volumes:
 - grafana:/var/lib/grafana
volumes:
 influxdb:
 grafana:

尚、環境変数の一覧は Grafana の Server Admin > Settings で確認できます。

Grafana on ポンコツ地方エンジニアの技術ブログ

Grafana Cloud で InfluxDB v2 のデータを可視化する

データソースの設定

ダッシュボード（パネル）の作成

基本

一日ごとのデータを表示

累積グラフの作成

参考 URL

Grafana から Rocket.Chat へ通知を行う

Rocket.Chat 側の設定

Grafana 側の設定

参考 URL

Grafana から Slack へ通知を行う

Webhook URL の取得

Contact Point の設定

参考 URL

Grafana でアラートを設定する

環境

アラート条件の設定

通知先の登録

具体的な設定例

アラート条件と通知先の関連付け

デフォルトの通知先を指定

特定のラベルに対する通知先を指定

参考 URL

TIG Stack を動かしてみる

予備知識

環境

各ツールの役割

Telegraf の設定

docker-compose.yml

Telegraf について

GPU の情報取得について

Docker の情報取得について

ホスト名の指定

InfluxDB について

リバースプロキシの背後で Grafana を動かす

参考 URL

Telegraf で Docker の情報を 取得して Grafana で可視化する

telegraf.conf の設定

docker-compose.yaml の設定

Grafana の設定

参考 URL

Telegraf で GPU の情報を取得し、Grafana で可視化する

概要

Telegraf の設定

docker-compose の設定

Grafana の設定

参考 URL

Syslog を Telegraf に送り、Grafana で閲覧できるようにする

概要

rsyslog の設定

Telegraf の設定

docker-compose.yaml の変更

Grafana の設定

参考 URL

Telegraf + InfluxDB + Garafana でサーバーリソースを可視化する

環境

docker-compose.yaml のサンプル

Telegraf の設定

起動

Grafana の設定

DB の登録

ダッシュボードの作成

リテンションポリシーの設定

参考 URL

Grafana のダッシュボードをログインなしで閲覧できるようにする

環境

設定

参考 URL

Telegraf で Docker の情報を取得して Grafana で可視化する