Grafana: Dashboard e Visualização de Dados para Monitoramento

Analistas de monitoramento, DevOps, SREs, administradores de sistemas e desenvolvedores que precisam visualizar e alertar sobre métricas de infraestrutura e aplicações.

Conhecimento básico de monitoramento e métricas. Familiaridade com conceitos de bancos de dados e APIs é desejável, mas não obrigatório.

1. Fundamentos da Observabilidade e Primeiros Passos com o Grafana

• Compreender os pilares da observabilidade e familiarizar-se com a interface e os conceitos fundamentais do Grafana.
• Introdução à Observabilidade:
• Diferença entre monitoramento tradicional e observabilidade.
• Os três pilares: Métricas, Logs e Traces.
• O papel do Grafana no ecossistema de observabilidade.
• Interface do Grafana:
• Tour pela interface: Dashboards, Painéis, Explorador, Configurações.
• Estrutura de um dashboard: painéis, linhas, dimensões.
• Navegação entre diferentes dashboards e organizações.
• Conceitos-chave:
• Data Sources (Fontes de Dados): O que são, tipos mais comuns (Prometheus, Loki, Tempo, MySQL, PostgreSQL, Elasticsearch, etc.).
• Queries (Consultas): Como os dados são solicitados da fonte.
• Visualizações: Transformação do resultado da query em elementos gráficos.
• Navegação guiada em dashboards públicos exemplos.
• Criação de um primeiro painel simples com uma fonte de dados de demonstração.

2. Conectando Fontes de Dados e Dominando Consultas

• Aprender a conectar o Grafana a fontes de dados reais e a escrever consultas básicas para extrair métricas.
• Configuração de Data Sources:
• Configuração detalhada de uma fonte de dados primária (ex: Prometheus para métricas ou Loki para logs).
• Parâmetros essenciais: URL, autenticação, intervalos padrão.
• Teste e validação da conexão.
• Linguagem de Consulta:
• Introdução à linguagem de query da fonte escolhida (foco em PromQL se for Prometheus).
• Conceitos de séries temporais, seletores de rótulos, ranges e offsets.
• Funções básicas: rate(), increase(), sum(), avg().
• Trabalhando com Séries Temporais:
• Entendendo a estrutura de dados de uma série temporal.
• Como o Grafana processa e exibe esses dados.
• Configurar uma conexão com uma fonte de dados real (ex: instância demo do Prometheus).
• Praticar a escrita de queries no painel de explorador (Explore).
• Executar queries para visualizar métricas de CPU, memória e tráfego de rede.

3. Construindo Visualizações e Dashboards Eficientes

• Criar visualizações impactantes e dashboards organizados que comunicam informações de forma clara e eficaz.
• Tipos de Visualização e Sua Aplicação:
• Gráfico de Séries Temporais (Time Series): Para tendências e comportamentos ao longo do tempo.
• Stat: Para exibir um único valor numérico crítico (ex: total de errors, taxa de uso).
• Gauge: Para mostrar um valor dentro de um range mínimo e máximo (ex: uso de disco, porcentagem).
• Table: Para dados tabulares e detalhados.
• Heatmap: Para visualizar a distribuição e intensidade de eventos ao longo do tempo.
• Customização de Painéis:
• Personalização de cores, unidades de medida e limiares (thresholds).
• Configuração de eixos Y, grids e legendas.
• Uso de sobreposições (field overrides) para customizar séries específicas.
• Organização de Dashboards:
• Boas práticas de design e layout.
• Uso de linhas e painéis para agrupar informações logicamente.
• Criação de um dashboard completo do zero para monitorar uma aplicação web simples.
• Adição de painéis com os diferentes tipos de visualização aprendidos.
• Customização avançada da aparência de cada painel.

4. Tópicos Avançados: Variáveis, Alertas e Compartilhamento

• Transformar dashboards estáticos em ferramentas dinâmicas e interativas, configurar alertas e gerenciar dashboards.
• Variáveis de Dashboard:
• Criação de variáveis (ex: dropdown, caixa de texto) para filtrar dados dinamicamente.
• Uso de variáveis em queries para criar dashboards interativos e reutilizáveis (ex: selecionar host, ambiente, serviço).
• Configuração de Alertas:
• Arquitetura de alerting do Grafana.
• Criação de regras de alerta baseadas em condições de painéis.
• Configuração de canais de notificação simples (ex: Slack, email).
• Gerenciamento e Compartilhamento:
• Exportação e importação de dashboards (formato JSON).
• Compartilhamento público via link ou embedding.
• Versionamento de dashboards usando Git.
• Adicionar uma variável do tipo dropdown para filtrar dados por host ou instância.
• Configurar um alerta que notifique um canal do Slack quando uma métrica cruzar um limiar crítico.
• Exportar o dashboard criado no curso e importá-lo em uma nova instância.

5. Projeto Prático e Consolidação do Conhecimento

• Aplicar todo o conhecimento adquirido em um projeto prático de criação de um dashboard completo para um cenário realista.
• Revisão de Melhores Práticas:
• Revisão dos conceitos mais importantes e armadilhas comuns.
• Dicas para manter dashboards performáticos e úteis.
• Desafio Prático Guiado:
• Cenário: Monitorar uma aplicação de três camadas (Frontend, Backend, Banco de Dados).
• Objetivo: Criar um dashboard único que forneça uma visão completa da saúde da aplicação.
• Fases do Projeto
• • 1. Definição: Identificar as métricas-chave de cada camada (ex: latência do frontend, errors do backend, conexões do DB).
    2. Conexão: Configurar as fontes de dados necessárias.
    3. Query e Visualização: Criar painéis com queries e visualizações apropriadas para cada métrica.
    4. Interatividade: Adicionar variáveis para filtrar por ambiente (ex: produção, staging).
    5. Alerting: Configurar um alerta para uma métrica crítica definida pelo grupo.
• Compartilhamento dos dashboards criados e discussão sobre as soluções implementadas.

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