O Grafana se destaca como uma plataforma versátil e auto-hospedada que simplifica a visualização de métricas complexas por meio de painéis dinâmicos e gráficos em tempo real. O processo de instalação é notavelmente simples, especialmente porque o Grafana pode ser facilmente implantado em múltiplas plataformas via Docker, garantindo uma configuração limpa e eficiente. Neste guia completo, guiarei você pelas etapas necessárias para instalar o Grafana usando o Docker, além de demonstrar como monitorar métricas do sistema e visualizar dados em tempo real de forma eficaz.
Instalação passo a passo do Grafana com Docker
Antes de iniciar a instalação, certifique-se de que o Docker esteja instalado corretamente no seu dispositivo.
Inicie o processo executando o seguinte comando para obter a imagem do Grafana:
sudo docker pull grafana/grafana
Em seguida, inicie um novo contêiner Grafana em execução em segundo plano. Mapeie-o para a porta 3000 com o seguinte comando:
sudo docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana
Assim que o contêiner Docker estiver ativo, acesse o painel do Grafana navegando até http://localhost:3000 no seu navegador. Use as credenciais padrão — tanto o nome de usuário quanto a senha estão definidos como admin :
Ao efetuar login, você será solicitado a alterar a senha padrão para aumentar a segurança.É recomendável atualizar essa senha por motivos de segurança, embora você possa optar por continuar com a senha padrão, se desejar:
Após o login bem-sucedido, seu painel será exibido da seguinte maneira:
Vinculando fontes de dados e visualizando métricas
O Grafana permite que os usuários monitorem uma variedade de serviços e contêineres a partir de um painel unificado. Você pode incorporar diversas fontes de dados, incluindo Prometheus, MySQL, MongoDB, entre outras, permitindo uma visualização abrangente de dados por meio de painéis pré-criados e personalizados.
Para começar, conectaremos o Prometheus como nossa primeira fonte de dados. Primeiro, você precisa instalar e iniciar o Prometheus via Docker:
sudo docker pull prom/prometheus
Execute o seguinte comando para executar o contêiner Prometheus:
sudo docker run -d -p 9090:9090 --name=prometheus prom/prometheus
Quando o contêiner estiver operacional, acesse a interface web do Prometheus digitando http://seu_ip:9090 no seu navegador.
Adicionar uma fonte de dados no Grafana
Com o Grafana e o Prometheus em execução, agora você pode prosseguir para adicionar sua fonte de dados inaugural:
Selecione a fonte de dados desejada para adicionar e insira a URL, como http://your_ip:9090. Clique em Salvar e Testar e você deverá receber uma mensagem de confirmação: Consulta à API do Prometheus realizada com sucesso.
Criando seu painel inicial
Com sua fonte de dados conectada, é hora de criar um painel para representar visualmente suas métricas por meio de gráficos, tabelas e diversos painéis. Clique na opção Criar Painel ou Novo -> Novo Painel para começar:
Para adicionar sua primeira visualização, clique no botão + Adicionar uma nova visualização :
Certifique-se de selecionar Prometheus como sua fonte de dados:
Em seguida, escolha qualquer métrica disponível (por exemplo, process_cpu_seconds_total) e clique em Executar consultas para visualizar seus dados:
Você pode continuar adicionando mais visualizações, como métricas de uso de CPU e memória, e organizá-las facilmente para aprimorar seu layout. Esse processo permite estabelecer uma visualização interativa em tempo real dos dados do seu sistema ou aplicativo, simplificando o monitoramento e a análise.
Utilizando painéis pré-construídos
O Grafana também suporta a importação de painéis fornecidos pela comunidade. Para explorar essas opções, visite o repositório oficial de painéis do Grafana para uma variedade de designs pré-criados:
Quando estiver pronto para utilizar um painel pré-criado, basta copiar o ID do painel escolhido do site oficial e colá-lo na seção relevante do Grafana.
Com o Grafana configurado com sucesso, você pode enriquecer ainda mais sua experiência explorando visualizações avançadas, instalando plugins valiosos ou integrando-o a outras ferramentas como Prometheus, MySQL ou Elasticsearch para obter uma pilha de observabilidade abrangente. Além disso, considere se aprofundar na operação de outros aplicativos baseados em GUI no Docker para criar um ambiente mais interativo e adaptável para análise de dados.
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