grafana-dashboards について
アプリケーション、インフラ、ビジネス指標向けにGrafanaダッシュボードを設計・構成するスキルです。一般的なパネル、変数、アラート、ダッシュボードのコード管理を扱います。
主な機能
- 01REDとUSEのダッシュボードパターン
- 02統計、時系列、テーブル、ヒートマップのパネル
- 03柔軟なダッシュボード用クエリ変数
- 04ダッシュボードのアラートとプロビジョニング
- 05TerraformとAnsibleによるデプロイ例
活用シーン
- 01Prometheusメトリクスの可視化
- 02APIのリクエスト率、エラー、レイテンシの監視
- 03インフラとデータベースの状態把握
- 04SLOおよびビジネスKPIダッシュボードの作成
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ wshobson/ agents --skill grafana-dashboardsインストール後、Claude Code で/grafana-dashboardsを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Grafana ダッシュボード
包括的なシステム可観測性のための、本番環境で使用可能な Grafana ダッシュボードを作成および管理します。
目的
アプリケーション、インフラストラクチャ、ビジネスメトリクスを監視するための効果的な Grafana ダッシュボードを設計します。
使用するタイミング
- Prometheus メトリクスを可視化する
- カスタムダッシュボードを作成する
- SLO ダッシュボードを実装する
- インフラストラクチャを監視する
- ビジネス KPI を追跡する
ダッシュボード設計の原則
1. 情報の階層
┌─────────────────────────────────────┐
│ Critical Metrics (Big Numbers) │
├─────────────────────────────────────┤
│ Key Trends (Time Series) │
├─────────────────────────────────────┤
│ Detailed Metrics (Tables/Heatmaps) │
└─────────────────────────────────────┘
2. RED メソッド (サービス)
- Rate - 1 秒あたりのリクエスト数
- Errors - エラー率
- Duration - レイテンシ/応答時間
3. USE メソッド (リソース)
- Utilization - リソースがビジー状態である時間の割合
- Saturation - キューの長さ/待機時間
- Errors - エラー数
ダッシュボードの構造
API 監視ダッシュボード
{
"dashboard": {
"title": "API Monitoring",
"tags": ["api", "production"],
"timezone": "browser",
"refresh": "30s",
"panels": [
{
"title": "Request Rate",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)",
"legendFormat": "{{service}}"
}
],
"gridPos": { "x": 0, "y": 0, "w": 12, "h": 8 }
},
{
"title": "Error Rate %",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "(sum(rate(http_requests_total{status=~\"5..\"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100",
"legendFormat": "Error Rate"
}
],
"alert": {
"conditions": [
{
"evaluator": { "params": [5], "type": "gt" },
"operator": { "type": "and" },
"query": { "params": ["A", "5m", "now"] },
"type": "query"
}
]
},
"gridPos": { "x": 12, "y": 0, "w": 12, "h": 8 }
},
{
"title": "P95 Latency",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))",
"legendFormat": "{{service}}"
}
],
"gridPos": { "x": 0, "y": 8, "w": 24, "h": 8 }
}
]
}
}
パネルの種類
1. Stat パネル (単一の値)
{
"type": "stat",
"title": "Total Requests",
"targets": [
{
"expr": "sum(http_requests_total)"
}
],
"options": {
"reduceOptions": {
"values": false,
"calcs": ["lastNotNull"]
},
"orientation": "auto",
"textMode": "auto",
"colorMode": "value"
},
"fieldConfig": {
"defaults": {
"thresholds": {
"mode": "absolute",
"steps": [
{ "value": 0, "color": "green" },
{ "value": 80, "color": "yellow" },
{ "value": 90, "color": "red" }
]
}
}
}
}
2. 時系列グラフ
{
"type": "graph",
"title": "CPU Usage",
"targets": [
{
"expr": "100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)"
}
],
"yaxes": [
{ "format": "percent", "max": 100, "min": 0 },
{ "format": "short" }
]
}
3. テーブルパネル
{
"type": "table",
"title": "Service Status",
"targets": [
{
"expr": "up",
"format": "table",
"instant": true
}
],
"transformations": [
{
"id": "organize",
"options": {
"excludeByName": { "Time": true },
"indexByName": {},
"renameByName": {
"instance": "Instance",
"job": "Service",
"Value": "Status"
}
}
}
]
}
4. ヒートマップ
{
"type": "heatmap",
"title": "Latency Heatmap",
"targets": [
{
"expr": "sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)",
"format": "heatmap"
}
],
"dataFormat": "tsbuckets",
"yAxis": {
"format": "s"
}
}
変数
クエリ変数
{
"templating": {
"list": [
{
"name": "namespace",
"type": "query",
"datasource": "Prometheus",
"query": "label_values(kube_pod_info, namespace)",
"refresh": 1,
"multi": false
},
{
"name": "service",
"type": "query",
"datasource": "Prometheus",
"query": "label_values(kube_service_info{namespace=\"$namespace\"}, service)",
"refresh": 1,
"multi": true
}
]
}
}
クエリで変数を使用する
sum(rate(http_requests_total{namespace="$namespace", service=~"$service"}[5m]))
ダッシュボード内のアラート
{
"alert": {
"name": "High Error Rate",
"conditions": [
{
"evaluator": {
"params": [5],
"type": "gt"
},
"operator": { "type": "and" },
"query": {
"params": ["A", "5m", "now"]
},
"reducer": { "type": "avg" },
"type": "query"
}
],
"executionErrorState": "alerting",
"for": "5m",
"frequency": "1m",
"message": "Error rate is above 5%",
"noDataState": "no_data",
"notifications": [{ "uid": "slack-channel" }]
}
}
ダッシュボードのプロビジョニング
dashboards.yml:
apiVersion: 1
providers:
- name: "default"
orgId: 1
folder: "General"
type: file
disableDeletion: false
updateIntervalSeconds: 10
allowUiUpdates: true
options:
path: /etc/grafana/dashboards
一般的なダッシュボードパターン
インフラストラクチャダッシュボード
主要なパネル:
- ノードごとの CPU 使用率
- ノードごとのメモリ使用量
- ディスク I/O
- ネットワークトラフィック
- 名前空間ごとの Pod 数
- ノードのステータス
データベースダッシュボード
主要なパネル:
- 1 秒あたりのクエリ数
- 接続プールの使用率
- クエリレイテンシ (P50、P95、P99)
- アクティブな接続数
- データベースサイズ
- レプリケーションの遅延
- スロークエリ
アプリケーションダッシュボード
主要なパネル:
- リクエストレート
- エラー率
- 応答時間 (パーセンタイル)
- アクティブユーザー/セッション
- キャッシュヒット率
- キューの長さ
ベストプラクティス
- テンプレートから始める (Grafana コミュニティダッシュボード)
- 一貫した命名をパネルと変数に使用する
- 関連するメトリクスをグループ化して行にまとめる
- 適切な時間範囲を設定する (デフォルト: 過去 6 時間)
- 変数を使用して柔軟性を高める
- パネルの説明を追加してコンテキストを補足する
- 単位を正しく設定する
- 色のしきい値を意味のある値に設定する
- ダッシュボード間で一貫した色を使用する
- 異なる時間範囲でテストする
コードとしてのダッシュボード
Terraform によるプロビジョニング
resource "grafana_dashboard" "api_monitoring" {
config_json = file("${path.module}/dashboards/api-monitoring.json")
folder = grafana_folder.monitoring.id
}
resource "grafana_folder" "monitoring" {
title = "Production Monitoring"
}
Ansible によるプロビジョニング
- name: Deploy Grafana dashboards
copy:
src: "{{ item }}"
dest: /etc/grafana/dashboards/
with_fileglob:
- "dashboards/*.json"
notify: restart grafana
関連スキル
prometheus-configuration- メトリクス収集用slo-implementation- SLO ダッシュボード用
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