grafana

参考:
部署:
https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9873641.html

官网:
https://grafana.com/docs/

centos安装:

https://grafana.com/docs/installation/rpm/

prometheus+grafana:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42271689

 

grafana文档：https://grafana.com/docs　点谷歌页面选翻译成中文
添加数据源:
https://grafana.com/docs/grafana/latest/features/datasources/mssql/

 

 

理解:

做数据展示的工具

和kibana区别:
grafana就是后来者居上，它支持的数据源更多，展示效果比kibana要美观好几个档次

 

 

1/  二进制安装

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.4.4.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf grafana-6.4.4.linux-amd64.tar.gz
cd grafana-6.4.4/
vim defaults.ini #配置文件见笔记

#安装插件:

#grafana安装插件：
https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/cli/#plugins-commands

sudo ./grafana-cli plugins install grafana-worldmap-panel
sudo ./grafana-cli plugins install grafana-clock-panel
sudo ./grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel
nohup ./bin/grafana-server web >log.txt 2>&1 &

 

2/ rpm包安装

https://www.cnblogs.com/JustinLau/p/11328290.html
下载:
https://grafana.com/grafana/download/6.6.2
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.6.2-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall grafana-6.6.2-1.x86_64.rpm

systemctl enable grafana-server
systemctl start grafana-server

访问：http://IP:3000，默认账号/密码：admin/admin

 

3/ grafana使用:

grafana文档：https://grafana.com/docs　点谷歌页面选翻译成中文
添加数据源:
https://grafana.com/docs/grafana/latest/features/datasources/mssql/

设置数据源----选disboard设置指标

grafana:
做数据展示
学习过程具体分为三个部分：

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85741660
A：熟悉和了解 grafana 在 dashboard 上如何添加、编辑图表等模块，就是了解这个工具如何使用。
B：熟悉和了解 数据源（我们产品的数据库），有哪些表，有哪些字段之类。
C：实现数据需求的 sql 语句该如何写

A 部分，搜了两篇 grafana 如何使用之类的文章，大概浏览下即可。总是照着别人整理的步骤图按部就班，学习体验不好。大部分时候，我都是直接鼓捣。这种开源的可视化的工具，自己尝试一下就能快速熟悉起来。

B 部分，当个伸手党，让工程师帮忙把所有表格 describe 导出也 OK 的；M给我的是一份表格的类定义文件。通过 A 部分的探索，我很快发现，在 dashboard 上创建一个模块，如果选择折线图类型，sql 语句编辑区可以任人挑选表格名称，这样有哪些数据表格就清楚了；如果选择表格类型，并使用select * from table_name limit 50 ，就能呈现该表的部分数据，这样该表格有哪些字段也就清楚了。

 

 从users_extra表中按天统计每日用户增加数

 

C 部分，我把 M 之前实现的 sql 语句单独拷贝到 jupyter notebook 里，自己拆解为更基础的知识点，然后一点点熟悉了解。一个小技巧是，对于新手来说 sql 语句的易读相当重要，能直接降低复杂度。所以我采用 markdown 语法如下，语法呈现就很清晰了：
以上三个部分无需按顺序进行。自己对哪个模块更感兴趣，就先开始哪个；过程中也可交叉轮换进行。接下来就是通过实现自己的数据需求，反复重复巩固并深入 以上 3 个部分，直至产生令自己满意的产出。为此投入的时间开销24~48H 足够啦.

最后需要强调一下，我很清楚自己并不想要取代工程师完成数据后台的开发。比如：
1、一些复杂需求，我自己写sql，很难，学起来也慢。这些我会陆续收集罗列出来，走排期，请工程师帮忙，不会自己硬钻进去。
2、即便最终我完成了非常多的图表，但实际上我只考虑实现，不考虑性能（也暂无能力考虑），所以即便是我写出来的功能，也需要工程师把关和优化。

即便如此，我直接接触数据源并动手用 grafana 实现，也有很显著的好处：
1、我更清楚原始数据已采集了哪些，哪些指标是我可以定义和统计的，哪些是需要工程师进一步支持的。
2、一些相对简单的、对业务有帮助的数据监控/统计，我能直接实现。无需 整理描述需求-和工程师沟通-工程师理解后实现-我再验收这样复杂的过程。
3、作为需求的发起者，我那些不成熟的需求，自己动手过程中迭代起来也会非常效率。

注: 立足自己的岗位层面和目标理解需求,寻求帮助,实现需求