Cree un dashboard de Grafana
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Cree un dashboard de Grafana es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de MLOps Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
From Numbers to Pictures
Prometheus stores your metrics, but raw numbers are hard to read. Grafana turns them into charts you can actually understand at a glance. 📊
Grafana Plus Prometheus
Grafana does not store data itself. It queries a data source like Prometheus and draws whatever that source returns.
Add the Data Source
First step in Grafana is connecting Prometheus as a data source. You give it the Prometheus server URL and test the connection.
# Grafana > Connections > Data sources
# URL: http://prometheus:9090Dashboards and Panels
A dashboard is a screen of panels. Each panel is one chart driven by one query, so you compose a full view from small pieces.
Query with PromQL
Panels ask Prometheus questions in PromQL, its query language. This is where you turn stored metrics into a meaningful line.
Chart the Request Rate
The rate function shows per-second change of a counter over a window. It is the classic way to plot traffic to your model.
rate(predictions_total[5m])Chart the Error Ratio
Divide error rate by total rate to plot an error ratio. A rising line here means more requests are failing.
rate(errors_total[5m]) / rate(predictions_total[5m])Chart p99 Latency
From your latency histogram, compute the 99th percentile so you see the slow tail, not just the average.
histogram_quantile(0.99, rate(predict_seconds_bucket[5m]))Use Big Stat Panels
For single numbers like current error rate, a stat panel shows one large value and can flash red past a threshold. ⚠️
Variables Make It Reusable
Add a dashboard variable for model version, then one dashboard works for every model instead of copying it per version.
rate(predictions_total{model="$model"}[5m])Save It as Code
Every dashboard can be exported to JSON. Commit that file to Git so your dashboards are versioned and reproducible like the rest of your stack.
Quick Check
You want a Grafana panel showing per-second request traffic to your model from a counter. Which PromQL fits?
Recap
You connected Grafana to Prometheus, built panels with PromQL for rate, errors, and p99 latency, and saved the dashboard as JSON in Git. ✅
Preguntas frecuentes
¿La lección «Cree un dashboard de Grafana» es gratis?
Sí — el texto completo de «Cree un dashboard de Grafana» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de MLOps Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Cree un dashboard de Grafana»?
Visualice el estado del servicio de un vistazo. Practicas MLOps Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar MLOps Academy?
No se requiere experiencia previa. MLOps Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Cree un dashboard de Grafana»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de MLOps Academy?
Sí. Cada lección de MLOps Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Logs estructurados para predicciones
- Exponga métricas con Prometheus
- Cree un dashboard de Grafana
- Alerta ante picos de latencia y errores