Bangun Dasbor Grafana
Tampilkan kesehatan layanan secara sekilas.
Bangun Dasbor Grafana adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MLOps Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.
Dari Angka Menjadi Gambar
Prometheus menyimpan metrik Anda, tetapi angka mentah sulit dibaca. Grafana mengubahnya menjadi grafik yang dapat Anda pahami dengan cepat. 📊
Grafana dan Prometheus
Grafana tidak menyimpan data sendiri. Grafana meminta data dari sumber data seperti Prometheus dan menggambar apa pun yang dikembalikan sumber tersebut.
Tambahkan Sumber Data
Langkah pertama di Grafana adalah menghubungkan Prometheus sebagai sumber data. Anda memberikan URL server Prometheus, lalu menguji koneksinya.
# Grafana > Connections > Data sources
# URL: http://prometheus:9090Dasbor dan Panel
Dasbor adalah layar yang berisi panel. Setiap panel merupakan satu grafik yang digerakkan oleh satu kueri, sehingga Anda menyusun tampilan lengkap dari bagian-bagian kecil.
Buat Kueri dengan PromQL
Panel mengajukan pertanyaan kepada Prometheus dalam PromQL, yaitu bahasa kuerinya. Di sinilah Anda mengubah metrik tersimpan menjadi garis yang bermakna.
Buat Grafik Laju Permintaan
Fungsi rate menunjukkan perubahan per detik dari sebuah counter selama suatu rentang waktu. Fungsi ini merupakan cara umum untuk membuat grafik lalu lintas ke model Anda.
rate(predictions_total[5m])Buat Grafik Rasio Error
Bagi laju error dengan laju total untuk membuat grafik rasio error. Garis yang meningkat di sini berarti lebih banyak permintaan yang gagal.
rate(errors_total[5m]) / rate(predictions_total[5m])Buat Grafik Latensi p99
Dari histogram latensi, hitung persentil ke-99 agar Anda dapat melihat ekor yang lambat, bukan hanya rata-ratanya.
histogram_quantile(0.99, rate(predict_seconds_bucket[5m]))Gunakan Panel Statistik Besar
Untuk angka tunggal seperti laju error saat ini, panel statistik menampilkan satu nilai besar dan dapat berubah merah saat melewati ambang batas. ⚠️
Variabel Membuatnya Dapat Digunakan Kembali
Tambahkan variabel dasbor untuk versi model, lalu satu dasbor dapat digunakan untuk setiap model tanpa menyalinnya untuk setiap versi.
rate(predictions_total{model="$model"}[5m])Simpan sebagai Kode
Setiap dasbor dapat diekspor ke JSON. Commit file tersebut ke Git agar dasbor Anda memiliki versi dan dapat dibuat ulang, seperti komponen stack lainnya.
Pemeriksaan Singkat
Anda ingin panel Grafana yang menampilkan lalu lintas permintaan per detik ke model dari sebuah counter. PromQL mana yang sesuai?
Ringkasan
Anda menghubungkan Grafana ke Prometheus, membuat panel dengan PromQL untuk laju, error, dan latensi p99, lalu menyimpan dasbor sebagai JSON di Git. ✅
Belajar Python dengan tutor AI — gratis
Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Bangun Dasbor Grafana” gratis?
Ya — teks lengkap “Bangun Dasbor Grafana” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MLOps Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Bangun Dasbor Grafana”?
Tampilkan kesehatan layanan secara sekilas. Kamu berlatih MLOps Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MLOps Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MLOps Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Bangun Dasbor Grafana” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MLOps Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Logging Terstruktur untuk Prediksi
- Buka Metrik dengan Prometheus
- Bangun Dasbor Grafana
- Beri Peringatan untuk Lonjakan Latensi dan Error