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#grafana

黃金路徑:由粗到細,一路「點」過去 ① Metric:有沒有 ↑ exemplar = trace_id 先看到「痛」 ② Trace:在哪一段 紅色那段 = 慢/error 縮到哪個服務、哪段 ③ Log:是什麼 info handling req error NPE at line 42 info retry ok 都帶同一個 trace_id 看到根因那一行 trace_id trace_id 三步都是「點」,不是「查」:看有沒有 → 看在哪 → 看是什麼

關聯:從一個尖峰,點到那一行 log

· tech · 約 4 分鐘 · 📚 Grafana LGTM 可觀測性 #8

整個系列從第一篇的黃金路徑就一直押著一句:metric 看有沒有、trace 看在哪、log 看是什麼,由粗到細。但我一直跳過最關鍵的一步——這三格之間,到底怎麼「跳」過去?Tempo 那篇說「找 t…

#observability#grafana#correlation

告警的狀態機:for 把短暫抖動吸收掉 查詢值 vs 門檻(每個 interval 評估一次) 門檻 短暫尖峰(< for) 持續超標(≥ for) Normal 超門檻 Pending在 for 期間持續觀察 撐過 for Firing 送通知 沒撐過 for → 回 Normal(不 page) for 是抗抖動閥:短暫尖峰在 Pending 就被吸收,只有真正持續的問題才會吵醒你

Grafana 告警:從看見到行動

· tech · 約 5 分鐘 · 📚 Grafana LGTM 可觀測性 #7

這系列從第一篇就一直押著一句話——觀測的終點不是「看到」,是「行動」。前面六篇把「看到」講完了:三支柱怎麼存、怎麼查、怎麼進來。這篇補上最後那一哩、也是整個系列的 payoff——告警(Alertin…

#observability#grafana#alerting

Grafana 只查不存:資料在 data source Grafana(一塊玻璃)只存 dashboard / 設定,不存資料 panel:錯誤率 panel:延遲 p99 panel:錯誤 log 資料真正住這裡 ↓ Prometheus / Mimir Tempo Loki PromQL trace query LogQL 關掉 Grafana,資料一點不少(它在 data source);Grafana 只是「問」,不是「存」

Grafana:一塊玻璃,只查不存

· tech · 約 5 分鐘 · 📚 Grafana LGTM 可觀測性 #2

第一篇那張資料流圖,最右邊那格是 Grafana。這篇把它拆開——而理解 Grafana,其實只要抓住一句反直覺的話:它不存任何觀測資料,它只是一塊拿來「問」的玻璃。 想通這句,它的所有特性就都通了。…

#observability#grafana

三大支柱:各答一個問題 Metrics(指標)→ Prometheus / Mimir 有沒有問題?多嚴重? 數字時序・可聚合便宜・可長期存但沒有細節 Traces(追蹤)→ Tempo 在哪個服務?哪一段慢? 一個請求的完整路徑跨服務串起來 Logs(日誌)→ Loki 那裡到底發生什麼? 事件的完整細節量大・貴・難聚合 排障黃金路徑:由粗到細,逐步收斂 metric:有沒有→trace:在哪→log:是什麼

可觀測性是什麼:三大支柱與 LGTM 全家桶

· tech · 約 5 分鐘 · 📚 Grafana LGTM 可觀測性 #1

一個系統可不可靠,先看你看不看得見它在幹嘛。這系列講 Grafana 的 LGTM 這套可觀測性工具怎麼把「看見」做到位。第一篇立好整個系列的框架:monitoring 和 observability…

#observability#grafana