システムとアプリケーションメトリクスのリアルタイム可視化のための本番環境Grafanaダッシュボードを作成・管理します。モニタリングダッシュボードの構築、メトリクスの可視化、運用可観測性インターフェースの作成時に使用します。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
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包括的なシステム可観測性のための本番環境対応Grafanaダッシュボードを作成・管理します。
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。
┌─────────────────────────────────────┐
│ 重要なメトリクス（大きな数字） │
├─────────────────────────────────────┤
│ 主要なトレンド（時系列） │
├─────────────────────────────────────┤
│ 詳細メトリクス（テーブル/ヒートマップ）│
└─────────────────────────────────────┘
{
"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}
}
]
}
}
参照: assets/api-dashboard.jsonを参照
{
"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"}
]
}
}
}
}
{
"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"}
]
}
{
"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"
}
}
}
]
}
{
"type": "heatmap",
"title": "Latency Heatmap",
"targets": [{
"expr": "sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)",
"format": "heatmap"
}],
"dataFormat": "tsbuckets",
"yAxis": {
"format": "s"
}
}
{
"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=\"$namespace\"}, service)",
"refresh": 1,
"multi": true
}
]
}
}
sum(rate(http_requests_total{namespace="$namespace", service=~"$service"}[5m]))
{
"alert": {
"name": "High Error Rate",
"conditions": [
{
"evaluator": {
"params": [5],
"type": "gt"
},
"operator": {"type": "and"},
"query": {
"params": ["A", "5m", "now"]
},
"reducer": {"type": "avg"},
"type": "query"
}
],
"executionErrorState": "alerting",
"for": "5m",
"frequency": "1m",
"message": "Error rate is above 5%",
"noDataState": "no_data",
"notifications": [
{"uid": "slack-channel"}
]
}
}
dashboards.yml:
apiVersion: 1
providers:
- name: 'default'
orgId: 1
folder: 'General'
type: file
disableDeletion: false
updateIntervalSeconds: 10
allowUiUpdates: true
options:
path: /etc/grafana/dashboards
主要パネル:
参照: assets/infrastructure-dashboard.jsonを参照
主要パネル:
参照: assets/database-dashboard.jsonを参照
主要パネル:
resource "grafana_dashboard" "api_monitoring" {
config_json = file("${path.module}/dashboards/api-monitoring.json")
folder = grafana_folder.monitoring.id
}
resource "grafana_folder" "monitoring" {
title = "Production Monitoring"
}
- name: Deploy Grafana dashboards
copy:
src: "{{ item }}"
dest: /etc/grafana/dashboards/
with_fileglob:
- "dashboards/*.json"
notify: restart grafana
assets/api-dashboard.json - APIモニタリングダッシュボードassets/infrastructure-dashboard.json - インフラストラクチャダッシュボードassets/database-dashboard.json - データベースモニタリングダッシュボードreferences/dashboard-design.md - ダッシュボード設計ガイドprometheus-configuration - メトリクス収集のためslo-implementation - SLOダッシュボードのためまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Migrate from AngularJS to Angular using hybrid mode, incremental component rewriting, and dependency injection updates. Use when upgrading AngularJS applications, planning framework migrations, or modernizing legacy Angular code.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
ハイブリッドモード、段階的コンポーネント書き換え、依存性注入更新を使用してAngularJSからAngularへ移行します。AngularJSアプリケーションのアップグレード、フレームワーク移行の計画、またはレガシーAngularコードのモダナイゼーション時に使用します。
開発者を喜ばせる直感的でスケーラブルで保守可能なAPIを構築するために、RESTとGraphQL APIの設計原則をマスターします。新しいAPIの設計、API仕様のレビュー、またはAPI設計標準の確立時に使用してください。
Master REST and GraphQL API design principles to build intuitive, scalable, and maintainable APIs that delight developers. Use when designing new APIs, reviewing API specifications, or establishing API design standards.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Implement proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design. Use when architecting complex backend systems or refactoring existing applications for better maintainability.
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クリーンアーキテクチャ、ヘキサゴナルアーキテクチャ、ドメイン駆動設計を含む実証済みのバックエンドアーキテクチャパターンを実装します。複雑なバックエンドシステムの設計や、保守性向上のための既存アプリケーションのリファクタリング時に使用します。