非结构化的仪表板会产生噪音并减慢事件响应速度。本技能提供清晰的布局、面板示例和警报模式，帮助构建有效的监控仪表板，使团队能够立即采取行动。
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「grafana-dashboards」。 为生产服务设计 API 监控仪表板
預期結果:
- 从关键指标到详细分析的层次结构布局
- 每秒请求率、错误率百分比和 P95 延迟的面板
- 用于动态筛选所有面板的 Grafana 命名空间和服务变量
- 当错误率在 5 分钟内超过 5% 时触发的警报配置
正在使用「grafana-dashboards」。 为 Kubernetes 集群创建基础设施仪表板
預期結果:
- 节点级别的 CPU 和内存利用率时间序列
- 按命名空间划分的 Pod 数量和状态
- 按接口划分的磁盘 I/O 和网络流量
- 显示资源饱和模式的热图
安全審計
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.
風險因素
🌐 網路存取 (1)
⚙️ 外部命令 (32)
📁 檔案系統存取 (1)
品質評分
你能建構什麼
服务健康概览
设计一个包含请求率、错误率和延迟面板的 API 监控仪表板
基础设施可见性
为 CPU、内存、磁盘和网络趋势创建节点和命名空间仪表板
业务 KPI 跟踪
构建将请求量与转化率和业务指标关联的仪表板
試試這些提示
为一个 API 提出一个简单的仪表板布局，包含请求率、错误率和 P95 延迟面板
添加 Grafana 查询变量用于命名空间和服务，并展示如何在 PromQL 查询中使用它们
定义一个 Grafana 警报，当错误率在五分钟内超过 5% 时触发，包括评估器和查询参数
概述使用 dashboards.yml 和 Terraform 为生产 Grafana 文件夹的配置方法
最佳實務
- 从关键指标到详细分析建立清晰的层次结构
- 在所有面板中使用一致的命名约定和单位
- 在生产部署前跨多个时间范围测试仪表板
避免
- 在同一面板上混合不相关的指标
- 使用硬编码标签而不是查询变量
- 在没有历史上下文或业务对齐的情况下设置警报阈值