Grafanaは、複雑なメトリックを明確でインタラクティブなダッシュボードとリアルタイムチャートに変える強力で自己ホストされたツールです。最良の部分は、Dockerを介して複数のプラットフォームにGrafanaをインストールできることです。これにより、セットアップがすばやく、クリーンで、プラットフォームに依存しません。このガイドでは、Dockerを使用してGrafanaのインストールを紹介し、システムメトリックを監視し、リアルタイムデータを効果的に視覚化するために使用する方法を示します。
目次
Dockerを使用してGrafanaをインストールします
Grafanaをインストールする前に、システムにDockerがインストールされていることを確認してください。
開始するには、次のコマンドに進み、Grafana画像をプルしてください。
sudo docker pull grafana/grafana次に、新しいグラファナコンテナを背景に起動し、次のコマンドを使用してポート3000にマップします。
sudo docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana
Dockerコンテナを実行した後、ブラウザを開いてに移動しますhttps：// localhost：3000Grafanaダッシュボードにアクセスします。両方とも管理者に設定されたデフォルトのユーザー名とパスワードを使用して、Grafanaにログインします。
ログインボタンを押すと、セキュリティリスクを回避するためにパスワードを更新するように求められます。変更されたパスワードを更新および送信（推奨）またはスキップしてデフォルトのパスワードを続行できます。
正常にログインしたら、次のダッシュボードが表示されます。
関連している：Grafana以外に、これらのツールを使用してLinuxシステムを監視することもできます。
データソースを接続し、メトリックを視覚化します
Grafanaを使用すると、1つのダッシュボードからさまざまなサービスとコンテナを監視できます。複数のデータソース（Prometheus、MySQL、MongoDBなど）を追加し、事前に構築されたダッシュボードまたはカスタムダッシュボードを使用してデータを視覚化できます。
プロメテウスを最初のデータソースとして接続しましょう。これを行うには、Dockerを使用してPrometheusをインストールして実行します。
sudo docker pull prom/prometheus
次のコマンドでプロメテウスコンテナを実行します。
sudo docker run -d -p 9090:9090 --name=prometheus prom/prometheus
コンテナが実行されたら、Prometheus Webインターフェイスにアクセスしてアクセスできますhttps：// your_ip：9090。
データソースを追加します
GrafanaとPrometheusが稼働しているので、最初のデータソースを追加することから始めることができます。
また読む：
追加するデータソースを選択し、次にURLを入力します。https://your_ip:9090。この後、クリックします保存とテスト、そして、次のメッセージが通知されます。Prometheus APIを正常に照会しました
最初のダッシュボードを作成します
接続したら、グラフ、チャート、その他のパネルを使用してメトリックを視覚化するダッシュボードを作成できます。これを行うには、をクリックしますダッシュボードを作成しますボタンまたは新しい - >新しいダッシュボード。
次に、をクリックします+新しい視覚化を追加します視覚化を追加して新しいダッシュボードを起動するボタン：
最後に、データソースとしてPrometheusを選択します。
利用可能なメトリックを使用してください。process_cpu_seconds_total、そしてクリックしますクエリを実行しますデータを視覚化するボタン：
同様に、視覚化（CPU使用、メモリなど）を追加して、レイアウトにドラッグアンドドロップすることができます。
これにより、システムまたはアプリケーションデータのリアルタイムでインタラクティブなビューを構築して、監視と分析を容易にすることができます。
事前に構築されたダッシュボードを使用します
Grafanaを使用すると、コミュニティのダッシュボードをインポートできます。たとえば、にアクセスできます公式グラファナのウェブサイト事前に構築されたダッシュボードを使用します。
事前に構築されたダッシュボードを使用するには、公式サイトからダッシュボードのIDをコピーして、Grafanaダッシュボードセクションに貼り付けることができます。
Grafanaが稼働しているので、次のステップは、高度な視覚化を調査したり、有用なプラグインをインストールしたり、Prometheus、MySQL、Elasticsearchなどのツールと統合して、完全な観測可能性スタックを使用したりすることです。また、Dockerで他のGUIベースのアプリケーションを実行して、よりインタラクティブで柔軟な環境を作成する方法を探ることもできます。
