[Grafana] Grafana 이해


Prometheus,, InfluxDB, Elasticsearch 등 여러 데이터 소스와 통합이 가능하며, 시계열 메트릭 데이터를 표현하기에 좋다.

(다른 데이터들도 가능하긴 하지만 꽤나 번거로울 수 있다.)

여기서 메트릭 데이터는 키, 값이 쌍으로 이루어진 단순한 숫자 데이터이며 CPU나 메모리등을 측정할 때 쓰이는 데이터가 주로 메트릭 데이터를 의마한다.

키 부분에는 이름과, 상태, 메소드, 타임스탬프가 찍히고 Value로는 숫자값이 들어가기에 시계열 데이터라 부른다.


여러가지 이유가 있지만 내 기준으로 몇가지를 추려보자면

  • 오픈 소스
  • 깔끔한 UI
  • 비교적 쉬운 사용법
  • 다양한 알람 설정


Grafana 이외에도 시각화도구는 많지만 오픈소스 중에는 크게 Grafana, Kibana를 많이 사용하는 것 같다.

Kibana도 좋은 시각화 도구이지만 Kibana는 ELK스택에 최적화 되어있기에,

Prometheus와 시계열 데이터가 많다면 Grafana를 주로 선호하게 되는 것 같다.




추가적으로 Grafana와 Loki, Tempo를 연계하여 흔히 말하는 원툴!

Grafana 하나를 가지고 모니터링과 알람 등 여러가지 기능들을 할 수 있기에

약간 로망을 가지면서 현업에 사용하고 있는 중이다.