上一篇文章数据可视化 | Grafana-初级篇已经初步讲解了Grafana的各种特性,这篇文章主要讲解一下在实际项目落地过程中,涉及用到的Grafana的功能,以及在中小企业数据处理的落地方案,最后讲解几个用Grafana处理的运营指标。
用户权限管理
用户管理:在Users的tab里面可以新增用户,并且设置用户的角色,目前有三个角色Admin(管理员),Viewer(只能查看),Editor(可以编辑)。
用户组管理:在Teams的tab页里面可以建立一个用户组,可以选择该用户组有哪些用户。
面板进行授权:面板的设置有Permissions的菜单可以对面板进行授权。支持4种方式设置用户:用户组,用户,读角色,写角色。可以设置Admin(管理员),Viewer(只能查看),Editor(可以编辑)权限
面板高级功能
时间查询条件:右上角有时间条件查询条件,可以通过__timeTo() 这两个变量去引用。
自定义查询条件:Name输入框是定义被引用时的变量名称,引用的时候前面加上“$”,支持的类型6种类型的定义,分别如下:
Query
此变量类型允许您编写数据源查询,该查询通常返回度量标准名称,标记值或键的列表。例如,返回服务器名称,传感器ID或数据中心列表的查询
Interval
此变量可表示时间跨度。不是按时间或日期直方图间隔对组进行硬编码,而是使用此类型的变量
Datasource
此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源。如果您在不同的环境中有多个数据源实例,则非常有用
Custom
使用逗号分隔列表手动定义变量选项
Constant
定义隐藏常量。对于要共享的仪表板的度量标准路径前缀很有用。在仪表板导出期间,常量变量将变为导入选项
Ad hoc filters
非常特殊的变量,目前仅适用于某些数据源,InfluxDB和Elasticsearch。它允许您添加键/值过滤器,这些过滤器将自动添加到使用指定数据源的所有度量标准查询中
面板归类: 当面板比较多了,可以通过General菜单Folder设置该面板的目录,这样方便管理查找。
数据处理架构
下面简单讲解整体的一个数据分析的方案的搭建过程,主要是数据的处理,采集,存储,可视化等,通过使用开源的各种工具,用20%的工作量完成80%的业务需要。
日志数据:主要是通过ELK的方案进行处理,通过filebeat同步各个服务器的日志信息,logstash对同步过来的数据进行过滤,把最终需要的数据存储到Elasticsearch。
业务数据:通过读取数据库的备份库,通过kettle工具进行数据的清洗,处理后,存储到对应的BI的数据库,再通过Grafana进行展示。
数据指标
散列图:通过日志文件拆分出用户访问系统的时间以及每次请求的时长,可以看出系统用户的访问时段分布,已经系统请求性能。
折线图:通过日志文件可以统计用户的在线的时间,可以统计用户在线的趋势,以及各个端的用户的分布,趋势。
柱状图:显示各个时间段的总量分布
饼图:显示业务数据之间的占比情况
欢迎关注公众:sjyy_python