MLOps Academy · Aula

Crie um painel no Grafana

Visualize a saúde do serviço de relance.

Crie um painel no Grafana é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

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:9090

Dashboards 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. ✅

Perguntas Frequentes

A aula “Crie um painel no Grafana” é grátis?

Sim — o texto completo de “Crie um painel no Grafana” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Crie um painel no Grafana”?

Visualize a saúde do serviço de relance. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Crie um painel no Grafana”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?

Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

← Voltar para MLOps Academy