grafana-dashboards
使用經過驗證的模式建立 Grafana 儀表板
非結構化的儀表板會產生雜訊並延緩事故回應速度。此技能提供清晰的版面配置、面板範例和警示模式，協助建立有效的監控儀表板，讓團隊能立即採取行動。
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測試它
正在使用「grafana-dashboards」。 Design an API monitoring dashboard for a production service
預期結果:
- 版面配置階層，頂部為關鍵指標，中部為趨勢，底部為詳細表格
- 每秒請求率、錯誤率百分比和 P95 延遲的面板
- 用於動態篩選所有面板的命名空間和服務 Grafana 變數
- 當錯誤率在 5 分鐘內超過 5% 時觸發的警示配置
正在使用「grafana-dashboards」。 Create an infrastructure dashboard for Kubernetes clusters
預期結果:
- 節點層級的 CPU 和記憶體使用率時間序列
- 按命名空間的 Pod 數量和狀態
- 按介面的磁碟 I/O 和網路流量
- 顯示資源飽和模式的熱圖
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
服務健康概覽
設計包含請求率、錯誤率和延遲面板的 API 監控儀表板
基礎架構可見性
為 CPU、記憶體、磁碟和網路趨勢建立節點和命名空間儀表板
業務 KPI 追蹤
建立將請求量與轉換率和業務指標相互關聯的儀表板
試試這些提示
為具有請求率、錯誤率和 P95 延遲面板的 API 提出簡單的儀表板版面配置
為命名空間和服務新增 Grafana 查詢變數，並展示如何在 PromQL 查詢中使用它們
定義錯誤率在五分鐘內超過 5% 的 Grafana 警示，包括評估器和查詢參數
概述使用 dashboards.yml 和 Terraform 為生產環境 Grafana 資料夾的佈建方法
最佳實務
- 從關鍵指標到詳細分析，建立清晰的階層結構
- 所有面板使用一致的命名慣例和單位
- 在部署到生產環境前，測試跨多個時間範圍的儀表板
避免
- 將不相關的指標混合在同一個面板上
- 使用硬編碼的標籤而非查詢變數
- 設定警示閾值時沒有歷史��絡或業務對齊