Grafana destaca como una plataforma versátil y autoalojada que simplifica la visualización de métricas complejas mediante paneles dinámicos y gráficos en tiempo real. El proceso de instalación es increíblemente sencillo, especialmente porque Grafana se puede implementar fácilmente en múltiples plataformas mediante Docker, lo que garantiza una configuración limpia y eficiente. En esta guía completa, te guiaré por los pasos necesarios para instalar Grafana con Docker, además de mostrarte cómo monitorizar eficazmente las métricas del sistema y visualizar datos en tiempo real.
Instalación paso a paso de Grafana con Docker
Antes de comenzar la instalación, asegúrese de que Docker esté instalado correctamente en su dispositivo.
Comience el proceso ejecutando el siguiente comando para extraer la imagen de Grafana:
sudo docker pull grafana/grafana
A continuación, inicie un nuevo contenedor de Grafana ejecutándose en segundo plano. Asígnelo al puerto 3000 con el siguiente comando:
sudo docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana
Una vez que el contenedor Docker esté activo, acceda al panel de control de Grafana navegando a http://localhost:3000 en su navegador web. Use las credenciales predeterminadas (tanto el nombre de usuario como la contraseña son admin ).
Al iniciar sesión, se le solicitará que cambie la contraseña predeterminada para mayor seguridad. Se recomienda actualizarla por seguridad, aunque puede optar por mantener la predeterminada si lo desea:
Después de iniciar sesión correctamente, su panel de control se mostrará de la siguiente manera:
Vinculación de fuentes de datos y visualización de métricas
Grafana permite a los usuarios supervisar cómodamente diversos servicios y contenedores desde un panel unificado. Permite incorporar múltiples fuentes de datos, como Prometheus, MySQL y MongoDB, entre otras, lo que permite una visualización completa de los datos mediante paneles prediseñados y personalizados.
Para comenzar, conectaremos Prometheus como nuestra primera fuente de datos. Primero, debe instalar e iniciar Prometheus mediante Docker:
sudo docker pull prom/prometheus
Ejecute el siguiente comando para ejecutar el contenedor Prometheus:
sudo docker run -d -p 9090:9090 --name=prometheus prom/prometheus
Una vez que el contenedor esté operativo, acceda a la interfaz web de Prometheus ingresando http://your_ip:9090 en su navegador.
Agregar una fuente de datos en Grafana
Con Grafana y Prometheus ejecutándose, ahora puede proceder a agregar su fuente de datos inaugural:
Seleccione la fuente de datos que desea agregar e ingrese la URL, por ejemplo http://your_ip:9090, .Haga clic en «Guardar y probar» y recibirá un mensaje de confirmación: Consulta correcta de la API de Prometheus.
Elaboración de su panel de control inicial
Con tu fuente de datos conectada, es hora de crear un panel para representar visualmente tus métricas mediante gráficos, tablas y diversos paneles. Haz clic en la opción «Crear panel» o «Nuevo -> Nuevo panel» para comenzar.
Para agregar su primera visualización, haga clic en el botón + Agregar una nueva visualización :
Asegúrese de seleccionar Prometheus como su fuente de datos:
A continuación, elija cualquier métrica disponible (por ejemplo, process_cpu_seconds_total) y haga clic en Ejecutar consultas para visualizar sus datos:
Puede seguir añadiendo visualizaciones, como métricas de uso de CPU y memoria, y organizarlas fácilmente para mejorar su diseño. Este proceso le permite establecer una vista interactiva en tiempo real de los datos de su sistema o aplicación, lo que simplifica la monitorización y el análisis.
Utilizando paneles de control prediseñados
Grafana también permite importar paneles de control creados por la comunidad. Para explorar estas opciones, visite el repositorio oficial de paneles de control de Grafana y encontrará una variedad de diseños prediseñados:
Cuando esté listo para utilizar un panel prediseñado, simplemente copie el ID del panel elegido del sitio oficial y péguelo en la sección correspondiente de Grafana.
Una vez configurado Grafana, puede enriquecer aún más su experiencia explorando visualizaciones avanzadas, instalando plugins valiosos o integrándolo con otras herramientas como Prometheus, MySQL o Elasticsearch para obtener una pila de observabilidad integral. Además, considere profundizar en el funcionamiento de otras aplicaciones basadas en GUI dentro de Docker para crear un entorno más interactivo y adaptable para el análisis de datos.
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