Creare una dashboard Grafana
Visualizzi lo stato del servizio a colpo d'occhio.
Creare una dashboard Grafana è una lezione MLOps Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento MLOps Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso MLOps Academy include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
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. ✅
Domande Frequenti
La lezione «Creare una dashboard Grafana» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Creare una dashboard Grafana» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso MLOps Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso MLOps Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Creare una dashboard Grafana»?
Visualizzi lo stato del servizio a colpo d'occhio. Eserciti MLOps Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare MLOps Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. MLOps Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Creare una dashboard Grafana»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione MLOps Academy?
Sì. Ogni lezione MLOps Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Log strutturati per le previsioni
- Esporre le metriche con Prometheus
- Creare una dashboard Grafana
- Segnalare picchi di latenza ed errori