grafana-dashboards
実証されたパターンでGrafanaダッシュボードを構築する
構造化されていないダッシュボードはノイズを生み、インシデント対応のスピードを落とします。このスキルは、チームが即座に対応できる効果的な監視ダッシュボードを構築するための明確なレイアウト、パネルの例、アラートパターンを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「grafana-dashboards」を使用しています。 本番サービスのAPI監視ダッシュボードを設計
期待される結果:
- 重要な指標から中間のトレンド、下部の詳細テーブルまでのレイアウト階層
- 每秒のリクエストレート、エラーレート百分比、P95レイテンシーのパネル
- すべての panels を動的にフィルタリングするためのnamespaceとserviceのGrafana変数
- エラー率が5分間で5パーセントを超えた場合にトリガーするアラート構成
「grafana-dashboards」を使用しています。 Kubernetesクラスタ用のインフラストラクチャダッシュボードを作成
期待される結果:
- ノードレベルのCPUとメモリの使用量時系列
- 名前空間ごとのPod数とステータス
- インターフェースごとのディスクI/Oとネットワークトラフィック
- リソース飽和パターンを示すヒートマップ
セキュリティ監査
安全This skill contains only documentation and JSON dashboard examples. No executable code, scripts, file access, network activity, or command execution is present. The content is purely instructional guidance for Grafana dashboard design. The static findings of cryptographic algorithms, backtick execution, and path traversal are all false positives - backticks are markdown code delimiters, path traversal patterns are PromQL regex, and no cryptographic code exists.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (32)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
サービス健全性の概要
リクエストレート、エラーレート、レテンシーパネルを含むAPI監視ダッシュボードを設計
インフラストラクチャの可視性
CPU、メモリ、ディスク、ネットワークトレンドのノードおよび名前空間ダッシュボードを作成
ビジネスKPIトラッキング
リクエスト量をコンバージョンやビジネス指標と相関させるダッシュボードを構築
これらのプロンプトを試す
リクエストレート、エラーレート、P95レイテンシーパネルを持つAPIのシンプルなダッシュボードレイアウトを提案
namespaceとserviceのGrafanaクエリ変数を追加し、PromQLクエリでの使用方法を表示
5分間のエラー率が5パーセントを超えた場合のGrafanaアラートを定義（エバリュエータとクエリパラメータを含む）
dashboards.ymlとTerraformを使用した本番用Grafanaフォルダのプロビジョニングアプローチを概述
ベストプラクティス
- 重要な指標から詳細な分析への明確な階層から始める
- すべてのパネルで一貫した命名規則と単位を使用する
- 本番デプロイ前に複数の時間範囲でダッシュボードをテストする
回避
- 単一パネルに無関係なメトリクスを混合する
- クエリ変数代わりにハードコードされたラベルを使用する
- 過去のコンテキストやビジネス整合性なしでアラート閾値を設定する