Что делает
Визуализирует метрики, логи и трейсы из десятков источников в едином интерфейсе — от Prometheus и Loki до PostgreSQL и ClickHouse.
Live-данные · обновлено 19 июля 2026 г.
Grafana
Grafana — платформа для визуализации метрик, логов и трейсов из любых источников данных. Инструмент №1 для мониторинга Kubernetes-кластеров: работает поверх Prometheus, Loki и Tempo в едином интерфейсе.
КВКузнецов Вячеслав·Технический редактор·DevOps/SRE-техлид · опыт 10+ лет
Вакансий
772
активных в Москве
Медиана зарплаты
262 тыс. ₽
n = 150 вакансий с указанной зарплатой
Индекс спроса
95/100
#16 из 332 навыков
Доля IT-рынка
11%
42 профессий
Коротко о навыке
Grafana — платформа наблюдаемости с открытым исходным кодом, которая объединяет метрики, логи и распределённые трейсы в единые дашборды. DevOps-инженеры и SRE используют её для оперативного мониторинга Kubernetes-кластеров и микросервисной архитектуры: система позволяет за секунды найти первопричину инцидента, не переключаясь между разрозненными инструментами.
Grafana подключается к любым источникам данных — Prometheus для метрик, Loki для логов, Tempo для трейсов, PostgreSQL и ClickHouse для аналитики. Встроенный Alerting-движок автоматически уведомляет дежурного инженера при нарушении пороговых значений и интегрируется с PagerDuty, Slack и OpsGenie. На российском рынке это один из ключевых навыков DevOps-специалиста: в вакансиях Grafana почти всегда соседствует с Prometheus.
Что такое Grafana
Кто использует
DevOps-инженеры и SRE для мониторинга Kubernetes-кластеров, настройки алертов и расследования инцидентов в продакшен-среде.
Рынок
Один из самых частых навыков DevOps-вакансий: в требованиях почти всегда стоит вместе с Prometheus и Kubernetes, а медианы зарплат в этих ролях — среди самых высоких на рынке.
Grafana — не хранилище, а слой отображения
Grafana не собирает и не хранит метрики или логи — она подключается к внешним источникам через Data Sources и строит визуализацию поверх них. Prometheus хранит временные ряды и отвечает за сбор данных, Grafana — только за отображение и алертинг. Разделение позволяет подключить десятки разнородных источников к одному интерфейсу без миграции данных.
Три столпа наблюдаемости: метрики, логи, трейсы
Grafana поддерживает все три уровня наблюдаемости в едином интерфейсе. Prometheus и VictoriaMetrics дают метрики — числовые временные ряды. Loki собирает структурированные логи без предварительной индексации содержимого. Tempo хранит распределённые трейсы для анализа запросов через микросервисы. Совместное использование трёх слоёв даёт полную картину: что происходит, почему и где узкое место.
Alerting: от аномалии до уведомления
Grafana Alerting позволяет задать условия срабатывания прямо в интерфейсе: например, «CPU > 90% в течение 5 минут». При срабатывании система отправляет уведомление через Contact Points — Slack, PagerDuty, email или Telegram. Правила хранятся как YAML-код в Git и применяются через Grafana Provisioning — это основа Infrastructure as Code для мониторинга.
Механика / Работа
Как Grafana превращает данные в дашборд
Путь от метрики в Prometheus до алерта в Slack проходит через несколько слоёв. Grafana — только визуальная часть этого пути, но именно она делает данные читаемыми.
Шаг Слой Смысл
Шаг 01
Сбор метрик
Prometheus отправляет запросы к /metrics endpoint каждого сервиса (scrape). Данные хранятся как временные ряды с labels.
Шаг 02
Запрос через PromQL
Grafana отправляет PromQL-запрос к Prometheus при загрузке или обновлении панели. Prometheus вычисляет агрегацию и возвращает данные.
Шаг 03
Визуализация панели
Grafana рендерит полученные данные в выбранном типе панели: временной ряд, тепловая карта, таблица или Stat-виджет.
Шаг 04
Алерт при нарушении порога
Alerting-движок периодически выполняет Alert Rules. При нарушении порога — отправляет уведомление через Contact Point в Slack или PagerDuty.
Карьера / Роли
Кому нужен Grafana
Grafana переносится между ролями: DevOps-инженер, Инженер поддержки, Системный администратор. В одном треке этот навык может быть основным рабочим инструментом, а в другом - сильным прикладным усилителем основной специализации.
Роли с Grafana за период
DevOps-инженер — самый заметный профиль в распределении ролей по навыку.
Роль Упоминаний за период Медиана
Ещё 7 ролей используют Grafana
Текущий срез показывает активные вакансии сейчас. Распределение по ролям рассчитано по расширенной исторической выборке, поэтому значения могут быть выше текущего количества активных вакансий.
Практика / Задачи
Частые задачи с Grafana
Grafana ценен не абстрактным знанием инструмента, а повторяющимися рабочими задачами — ниже они разобраны так, как встречаются в реальной работе.
# Задача Что делает специалист
Задача 01
Запрос HTTP-ошибок через PromQL
Типовой golden signal — процент HTTP-ошибок за последние 5 минут.
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))
/ sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100
Задача 02
P99-латентность через histogram_quantile
Запрос для анализа хвостовой латентности — ключевой SLO-индикатор производительности.
histogram_quantile(0.99,
sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))
by (le, service)
)
Задача 03
LogQL: фильтрация ошибок из контейнера
Выборка только ошибок из логов Loki для конкретного сервиса в продакшене.
{namespace="production", container="api"}
|= "error"
| json
| level="error"
Задача 04
Дашборд через Provisioning
Хранение дашборда как кода — основа Infrastructure as Code для мониторинга.
# grafana/provisioning/dashboards/dashboards.yaml
apiVersion: 1
providers:
- name: default
type: file
options:
path: /var/lib/grafana/dashboards
Задача 05
Alert Rule в Grafana Alerting
Правило для уведомления при высоком потреблении CPU в продакшен-кластере.
# alert rule expression (PromQL)
avg(
rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])
) by (pod) > 0.9
Задача 06
Grafana Data Source через Terraform
Управление источниками данных как инфраструктурным кодом через Terraform-провайдер Grafana.
resource "grafana_data_source" "prometheus" {
type = "prometheus"
name = "Prometheus"
url = "http://prometheus:9090"
is_default = true
}Практика / Ошибки
Ошибки новичков
Ошибка 01
Хранить дашборды только в UI
Дашборды, созданные через веб-интерфейс без Provisioning, теряются при пересоздании контейнера Grafana. Любое изменение дашборда должно экспортироваться в JSON и коммититься в Git.
Ошибка 02
Писать алерты без SLO
Алерт «CPU > 80%» без контекста — источник ложных срабатываний. Правильная основа: golden signals (латентность, ошибки, трафик, насыщение ресурсов) привязанные к SLO сервиса.
Ошибка 03
Игнорировать cardinality метрик
Метрики с высоким числом уникальных значений labels (например, user_id или request_id) вызывают экспоненциальный рост нагрузки на Prometheus и замедление запросов в Grafana.
Ошибка 04
Один дашборд на всё
Дашборд из 50+ панелей становится нечитаемым и медленным. Правило: один дашборд — одна зона ответственности. Навигация между дашбордами через встроенные ссылки.
Рынок / Контекст
Grafana в современных IT-проектах: контекст спроса
Grafana — один из самых востребованных инструментов наблюдаемости на российском IT-рынке. В вакансиях он почти всегда идёт вместе с Prometheus: стек Prometheus+Grafana стал де-факто стандартом для инженеров по эксплуатации. Доминирующая роль — DevOps-инженер; следом идут SRE и инженеры по инфраструктуре. Grafana также присутствует в вакансиях разработчиков уровня Senior, которые несут ответственность за наблюдаемость собственных сервисов. Рост интереса к Grafana связан с массовым переходом компаний на Kubernetes: без мониторинга кластер неуправляем.
Сокращает путь от сигнала к действию
Grafana востребована там, где команда должна быстро увидеть симптом, проверить соседние сигналы и понять следующий шаг.
Встроена в дежурство и релизы
Навык ценят не за красивые графики, а за рабочие панели, алерты и переход от метрики к разбору инцидента.
Держится рядом с observability-стеком
Grafana чаще ищут вместе с Prometheus, Kubernetes, логами, трассировками и инфраструктурой, где без общего экрана команда теряет скорость.
Сигнал рынка
Высокий спрос
Grafana стабильно удерживается в активном прикладном слое рынка.
Рынок / Спрос
Спрос на Grafana на рынке
Grafana сохраняет высокий текущий спрос на рынке: 772 активных вакансий, #16 по рынку, 11% IT-вакансий. Ниже показано число открытых вакансий на конец каждого месяца: это исторический ряд по состоянию на конец месяца, а не текущий срез рынка на сегодня.
Сила спроса
Высокий спрос 772
активных вакансий сейчас
#16 по рынку • 11% IT-вакансий
Месяц к месяцу
975
июль 2026 — предварительный накопительный срез
-116 вакансий и -11% к предыдущему месяцу.
Доход / Уровни
Зарплаты в вакансиях, где требуется Grafana
Зарплату определяет роль, а не инструмент: Grafana чаще всего спрашивают с DevOps-инженеров и SRE — специализаций с одними из самых высоких медиан на рынке. Разрыв между Middle и Senior здесь относительно небольшой: рынок ценит...
Медиана рынка
Рабочий сигнал 262 000
₽ / месяц
150 вакансий с зарплатой в расширенной зарплатной выборке
Коридор по грейдам
230 000 - 310 000
₽ / месяц
Middle → Senior
Основной уровень
Senior
по структуре рынка
Senior - основной уровень рынка (53%)
Связи / Навыки
Навыки в связке с Grafana
Grafana редко живёт изолированно: чаще всего рынок видит его рядом с Prometheus, Kubernetes, Docker. Самая плотная связка сейчас - Prometheus: оба навыка встречаются вместе в 67% вакансий.
Главная связка: Prometheus • 67% вакансий. Показываем общерыночные связки Grafana: не junior-минимум из блока выше, а навыки, которые чаще всего встречаются рядом с ним в одной вакансии.
Рабочий стек вокруг Grafana
навыки, которые рынок чаще всего видит рядом в одной вакансии
Навык Зачем рядом Доля
Связки, которые усиливают доход
не базовый минимум, а более сильные комбинации стека
1
ClickHouse
n = 34
+26% 329 000 ₽
2
PostgreSQL
n = 90
+16% 305 000 ₽
3
Kubernetes
n = 75
+15% 300 000 ₽
4
Redis
n = 46
+12% 294 000 ₽
Вход / Старт
Порог входа
Сейчас на рынке 41 активных junior-вакансий с Grafana. Это 6.5% всех вакансий по навыку, поэтому для старта важнее всего смотреть на реальный объём junior-окна и на стек, который рынок ждёт рядом.
Junior-вакансии сейчас
41
активных вакансий
6.5% всех вакансий по навыку • Senior / Junior 8.1x
Доля junior
6.5%
% всех вакансий по навыку
Окно входа узкое: рынок чаще нанимает с опытом.
Что нужно на старте
Стартовый стек
19
навыков в медианной вакансии
Медианная вакансия с Grafana ожидает около 19 навыков в стеке. Это широкий стартовый набор: рынок обычно ищет не один изолированный инструмент, а рабочую комбинацию соседних навыков.
Чаще всего требуют вместе
навыки из junior-вакансий, где встречается Grafana
Навык Junior-вакансии
Карьера / Резюме
Grafana в резюме: что значит "знаю Grafana"
Что значит владение Grafana на каждом уровне и что показать в резюме. Этот навык чаще всего востребован в DevOps, SRE и администрировании, но может быть дополнительным для backend-разработчиков.
Уровень Что значит Что показать
Beginner
Может запустить Grafana через Docker, создать простой дашборд с одной панелью.
Пример дашборда с метриками CPU через Node Exporter.
Junior developer
Подключает несколько datasource (Prometheus, PostgreSQL), создаёт переменные, настраивает базовый алерт.
Дашборд мониторинга веб-сервера с алертом на Telegram.
Middle developer
Пишет сложные PromQL-запросы, использует Transformations, Templating, настраивает provisioning.
GitOps-репозиторий с provisioning конфигами и дашбордами.
QA automation
Интегрирует Grafana с K6/JMeter для визуализации тестов, настраивает алерты по порогам производительности.
Дашборд с результатами нагрузочных тестов и сравнением прогонов.
Data/ML
Визуализирует метрики обучения моделей, подключает SQL-базы, использует Grafana для мониторинга дрифта.
Дашборд с loss, accuracy и мониторингом данных.
DevOps junior
Разворачивает стопку Prometheus + Grafana, настраивает Node Exporter, импортирует готовые дашборды.
Полный стек мониторинга через Docker Compose.
SRE/platform
Управляет масштабированием Grafana, настраивает резервное копирование, интеграцию с Loki/Tempo, разграничение прав.
Enterprise-решение: кластеризация, SSL, HA, GitOps.
Навык / Применение
Где используется Grafana
Grafana применяется везде, где нужно видеть состояние системы в реальном времени — от одного сервера до тысяч микросервисов в Kubernetes-кластере.
Сценарий 01
Мониторинг Kubernetes
Дашборды для отслеживания нагрузки на поды, потребления памяти и CPU по неймспейсам, статуса деплоев и событий кластера. Стандартная связка: node-exporter +...
Сценарий 02
Анализ производительности сервисов
Tempo + Grafana даёт картину маршрута каждого запроса через микросервисы. Можно увидеть, на каком сервисе запрос тормозит и сколько времени занимает каждый шаг...
Сценарий 03
Алертинг и дежурства
Grafana Alerting настраивает правила для автоматических уведомлений при аномалиях. Интеграция с PagerDuty и OpsGenie позволяет строить ротацию дежурств инженеров на...
Сценарий 04
Бизнес-дашборды
Визуализация бизнес-метрик из PostgreSQL или ClickHouse: количество заказов, конверсии, выручка по сегментам. Те же инструменты и принципы, что и для технического...
По направлениям
Grafana заметен в 4 направлениях рынка с долей выше 5%.
Направление Контекст Доля
Инфраструктура
Мониторинг серверов, Docker, Kubernetes, облачных метрик.
50.9%
Разработка
Визуализация метрик приложений, алерты по latency и ошибкам.
21.2%
Тестирование
Часть спроса по навыку сосредоточена в этом направлении.
9.7%
Данные и ML
Часть спроса по навыку сосредоточена в этом направлении.
7.5%
Направления показывают, в каких частях IT-рынка навык заметен чаще всего, без разбивки по ролям.
Инструмент / Возможности
Что умеет DevOps-инженер с Grafana
Grafana — не просто красивые графики. Инженер со знанием инструмента строит полноценную систему наблюдаемости для продакшена.
Построить систему мониторинга
Развернуть Prometheus + Grafana для Kubernetes или отдельных сервисов. Настроить scrape-конфигурации, правила агрегации и политику хранения данных.
Написать PromQL-запросы
Рассчитать golden signals: ошибки, латентность p50/p95/p99, RPS и насыщенность ресурсов. Использовать histogram_quantile() для анализа распределения.
Настроить алертинг
Создать Alert Rules с правильными порогами и периодами оценки. Настроить маршрутизацию уведомлений по командам через Alertmanager или Grafana Alerting.
Управлять конфигурацией как кодом
Хранить дашборды и источники данных в Git через Provisioning. Применять Terraform для автоматизации создания ресурсов Grafana в CI/CD.
Сравнение / Контекст
Grafana vs конкуренты
Выбор платформы мониторинга зависит от стека, команды и бюджета.
Grafana vs Datadog
Datadog — SaaS с автоматической инструментацией из коробки, но дорогой при масштабировании. Grafana — self-hosted или Cloud, требует настройки, но даёт полный контроль и значительно дешевле на...
Grafana vs Kibana
Kibana специализируется на поиске и анализе логов в Elasticsearch. Grafana — универсальная платформа для метрик, логов и трейсов из разных источников. Для стека ELK — Kibana, для Prometheus и Loki —...
Grafana vs Zabbix
Zabbix — монолитная система мониторинга инфраструктуры с агентами и встроенным хранилищем. Grafana — слой визуализации без хранения. Zabbix популярен в корпоративных сетях, Grafana — стандарт для...
Инструмент / Оркестрация
Grafana + Prometheus + Node Exporter: запуск через Docker Compose
Этот стек — самый популярный способ начать мониторинг. Разберём конфигурацию для быстрой локальной установки с Docker Compose.
services: Prometheus, Node Exporter, Grafana
Три сервиса: Prometheus для сбора метрик, Node Exporter для аппаратных метрик хоста, Grafana для визуализации. Все контейнеры запускаются через одну команду `docker compose up -d`.
volumes: grafana_data
Том для хранения данных Grafana (дашборды, настройки). Без него при перезапуске контейнера конфигурация теряется. Подключается через `volumes:` в секции сервиса.
networks: default
Docker Compose создаёт сеть по умолчанию, через которую сервисы общаются по именам (prometheus:9090, grafana:3000). Для сложных конфигураций можно задать свою сеть.
depends_on
Не обязателен, но можно добавить для порядка, чтобы сервисы запускались строго после Prometheus. Для большинства сценариев достаточно `restart: unless-stopped`.
Пример: типовой стек мониторинга
Файл `docker-compose.yml` с тремя сервисами: Prometheus (порт 9090), Node Exporter (порт 9100), Grafana (порт 3000). После запуска добавить в Grafana Datasource Prometheus и импортировать стандартный...
Рекомендации по production
Используйте фиксированные версии образов (не `:latest`), настройте `restart: unless-stopped`, задайте безопасные пароли через `GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD` и используйте `privileged: true` только для...
Практика / Grafana
Grafana: лучшие практики и ошибки новичков
Практика 01
Используйте Templating (Variables)
Вместо дублирования дашбордов для разных серверов создайте переменную `$host` и примените в запросе. Это уменьшает количество дашбордов и упрощает поддержку.
Практика 02
Применяйте аннотации
Добавляйте на дашборды отметки о релизах, чтобы видеть корреляцию изменений с пиками метрик. Используйте API для автоматического добавления аннотаций при деплое.
Практика 03
Настраивайте алерты с правильными интервалами
Не ставьте `for: 0s` — иначе будете получать ложные тревоги на кратковременные скачки. Для production используйте `for: 5m`, чтобы отфильтровать случайные всплески.
Практика 04
Храните дашборды в Git
Используйте provisioning и GitOps — это защитит от потери конфигурации при сбое. Выгружайте дашборды в JSON и версионируйте в репозитории.
Практика 05
Ограничивайте права доступа
Разграничивайте редакторов и зрителей через Teams и Roles. Назначайте роли Viewer, Editor и Admin с учётом необходимости доступа к конкретным папкам.
Практика 06
Избегайте слишком большого количества панелей
Графики перестают читаться. Делайте по одному дашборду на сервис. Используйте переменные для переключения хостов, а не дублируйте панели.
Практика 07
Используйте `$__rate_interval` в PromQL
PromQL без учёта интервала даёт неточные значения для счётчиков. Используйте `rate(metric[$__rate_interval])`, чтобы получить корректные средние значения.
Практика 08
Не храните секреты в дашбордах
Пароли и токены в переменных дашборда — уязвимость. Используйте environment variables и provisioning с подстановкой секретов из безопасного хранилища.
Практика / Безопасность
Безопасность Grafana: что нельзя делать
Риск 01
Не оставляйте логин admin с паролем по умолчанию
Сразу смените `GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD` при развёртывании. Используйте сложный пароль или настройте OAuth/SSO для входа.
Риск 02
Не открывайте порт 3000 в интернет без авторизации
Используйте обратный прокси (Nginx) с HTTPS и OAuth. Закрывайте прямой доступ к Grafana из внешней сети.
Риск 03
Не используйте токены API с неограниченным сроком
Настройте Service Account с минимальными правами и ограничьте по времени. Регулярно ротируйте ключи доступа.
Риск 04
Не храните чувствительные переменные в дашбордах
Для секретов используйте provisioning с environment substitution. Избегайте хранения паролей и токенов в plain text в конфигах.
Риск 05
Не давайте права Admin обычным пользователям
Используйте Viewer или Editor с ограниченным доступом к определённым папкам. Администраторские права должны быть только у DevOps/SRE.
Риск 06
Не отключайте аудит
Для аудита действий пользователей в Grafana Enterprise используйте [auditing] enabled = true. В OSS-версии полноценного audit trail нет — только уровень детализации логов через GF_LOG_LEVEL.
Риск 07
Не используйте Grafana в изоляции без обновлений
Следите за CVE, особенно для плагинов. Регулярно обновляйте Grafana до последней стабильной или LTS версии.
Риск 08
Ограничьте использование `privileged` режимов
Для Node Exporter используйте `privileged: true` только если необходим доступ к системным метрикам. В остальных случаях отдавайте предпочтение минимальным привилегиям.
Будущее / Роль
Перспективы Grafana
Перспективы Grafana завязаны не только на текущем спросе, но и на том, как навык встраивается в новые платформы, инструменты и рабочие контуры.
Сигнал 01
Grafana Beyla: автоматическая инструментация через eBPF
Beyla использует eBPF для автоматического сбора метрик и трейсов без изменения кода приложения. Ключевой тренд для снижения порога входа в наблюдаемость.
Сигнал 02
OpenTelemetry как единый стандарт
Grafana полностью интегрируется с OpenTelemetry — вендор-нейтральным стандартом для инструментации. OTel становится основным форматом для трейсов и метрик в новых проектах.
Сигнал 03
Grafana Cloud и переход на SaaS
Grafana Cloud предлагает управляемый стек наблюдаемости без операционной нагрузки. Тренд на SaaS-мониторинг ускоряется — особенно для небольших команд без выделенного SRE.
Практика / Портфолио
Портфолио с Grafana: с чего начать
Проект 01
Мониторинг Kubernetes-кластера
Поднять Prometheus + Grafana через kube-prometheus-stack (Helm). Создать дашборды для golden signals каждого сервиса. Настроить Alertmanager с уведомлениями в Telegram.
Проект 02
Полный стек наблюдаемости
Prometheus + Loki + Tempo + Grafana через Docker Compose. Инструментировать приложение OpenTelemetry. Создать коррелированный дашборд: метрика → лог → трейс одного запроса.
Обучение / Маршрут
Как изучить Grafana
Grafana изучают в контексте всего DevOps-стека, а не изолированно. Отдельно от Prometheus и Kubernetes инструмент почти не применяется в коммерческих проектах. Поэтому оптимальный путь — начать с Prometheus и понять модель данных временных рядов, а затем подключить Grafana как слой визуализации. Для освоения PromQL потребуется две-три недели практики. Дашборды для Kubernetes строятся по готовым шаблонам (grafana.com/dashboards), что даёт быстрый старт без написания запросов с нуля. Alerting и Provisioning — следующий уровень, необходимый для продакшен-готовности системы мониторинга.
Этап Фокус Что изучать
Этап 01
Prometheus и модель метрик
Понять, что такое временной ряд, labels и scrape. Поднять Prometheus локально, настроить scrape_config для node_exporter. Основа — без неё Grafana теряет...
Этап 02
Базовый PromQL
Изучить rate(), sum by(), histogram_quantile(). Написать первые запросы: HTTP-запросы в секунду, p99-латентность, процент ошибок (golden signals). Это...
Этап 03
Первый дашборд в Grafana
Подключить Prometheus как Data Source. Создать панели с временными рядами, таблицами и Stat-виджетами. Добавить переменные для фильтрации по сервису и...
Этап 04
Loki и LogQL
Подключить Loki для сбора логов из контейнеров. Научиться коррелировать метрики и логи на одном дашборде. LogQL проще PromQL — основные паттерны...
Курсы · по данным рынка
Курсы по Grafana
Соответствие — доля тем навыка, которые охватывает программа курса
Практика / Первый запуск
С чего начать изучение Grafana
Grafana осваивается быстро при правильном порядке: сначала данные в Prometheus, потом визуализация. Попытка изучить Grafana без реальных данных приводит к тупику — в демо-режиме сложно понять ценность инструмента и смысл запросов.
Шаг 01
Поднять Prometheus + Grafana через Docker Compose
Скопировать готовый docker-compose.yml с node_exporter, Prometheus и Grafana. Запустить docker compose up -d. Открыть localhost:3000 (Grafana) и localhost:9090 (Prometheus).
Шаг 02
Импортировать готовый дашборд
Перейти в Dashboards → Import. Ввести ID 1860 — Node Exporter Full, самый популярный дашборд для метрик сервера. Сразу получить рабочую визуализацию CPU, памяти, диска и сети.
Шаг 03
Написать первый PromQL-запрос
Создать новую панель. В Query Editor ввести: rate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m]). Выбрать Time series. Поиграть с периодом и агрегацией по методу sum().
Шаг 04
Настроить первый алерт
Перейти в Alerting → Alert Rules. Создать правило для высокого CPU. Добавить Contact Point с Telegram или Email. Проверить, что уведомление приходит при тестовом срабатывании.
Шаг 05
Освоить Provisioning
Экспортировать созданный дашборд в JSON. Сохранить в grafana/provisioning/dashboards/. Пересоздать контейнер Grafana — убедиться, что дашборд восстановился автоматически из файла.
Старт / Документация
Официальные ресурсы и быстрый старт
Если после объяснения нужно перейти к практике, начните с официальной документации Grafana, разделов про dashboards, data sources и alerting.
Официальный сайт
Grafana
Официальный сайт Grafana Labs.
Документация
About Grafana
Официальное описание Grafana: запросы, визуализация, Explore и alerting.
Документация
Grafana dashboards
Документация по дашбордам, панелям, запросам и преобразованию данных.
Документация
Data sources
Как Grafana подключается к Prometheus, Loki, SQL, облакам и другим источникам.
Документация
Grafana Alerting
Официальный раздел про правила, состояния алертов и маршрутизацию уведомлений.
Песочница
Grafana Play
Публичная demo-среда Grafana для просмотра готовых дашбордов.
Частые вопросы
Вопросы и ответы
Что такое Grafana простыми словами?
Grafana — программа для создания интерактивных дашбордов, которые показывают состояние серверов, сервисов и приложений в реальном времени. Она не хранит данные сама, а подключается к системам вроде Prometheus или базам данных и отображает их на графиках.
Зачем Grafana, если есть Prometheus?
Prometheus хранит метрики и умеет отправлять алерты, но его встроенный интерфейс минимален. Grafana — слой визуализации поверх Prometheus: удобные дашборды, переменные, смешивание нескольких источников данных. Стек Prometheus+Grafana используется вместе, а не вместо друг друга.
Чем Grafana отличается от Kibana?
Kibana — инструмент для поиска и анализа логов в Elasticsearch (стек ELK). Grafana — универсальная платформа для метрик, логов и трейсов из десятков источников. Если стек ELK — Kibana, если Prometheus и Loki — Grafana.
Как начать изучать Grafana с нуля?
Сначала поднять Prometheus с node_exporter локально через Docker Compose. Подключить Grafana и создать первый дашборд с метриками хоста. Затем изучить PromQL — базовые функции rate(), sum(), histogram_quantile(). Официальная документация grafana.com/docs — лучший источник.
Нужно ли знать программирование, чтобы работать с Grafana?
Для базовой работы — нет. Дашборды создаются через визуальный интерфейс. Для продвинутого мониторинга нужен PromQL или LogQL — это языки запросов, не полноценное программирование. Terraform изучается при необходимости управления конфигурацией как кодом.
Сколько зарабатывают DevOps-инженеры с Grafana?
Зарплату определяет роль и весь стек, а не один инструмент: Grafana входит в обязательный набор навыков DevOps-инженера и SRE — специализаций с одними из самых высоких медиан на рынке. Актуальные зарплатные данные по ролям смотрите в рыночном блоке этой страницы.