Все стандартные панели¶
Это самая детальная глава в Части III. В ней перечислены все панели Grafana 13.2.2 — от самых ходовых (Time Series, которую вы видите в 90% дашбордов) до новинок (Sankey, Flame Graph, Traffic Light). Для каждой панели: суть, ключевые настройки и характерные сценарии использования.
Панели сгруппированы по смысловым категориям, чтобы вы могли искать не по алфавиту, а по задаче.
Группа 1: Временные ряды (Time-based)¶
Всё, что меняется во времени — сюда.
Time Series¶
Назначение: основной инструмент для отображения метрик.
Что: график зависимости величины от времени. Классическая XY-плоскость, где X — время, Y — значение. Можно показать несколько десятков рядов на одном графике, если у каждого своя легенда и читаемый масштаб.
Ключевые настройки: - Tooltip — сколько рядов показывать при наведении на точку. All series vs Single series. All — удобно для сравнения. - Legend mode — List (под графиком) vs Table (справа). Table — компактнее. - Fill opacity — прозрачность заливки под линией. 0 = только линия. 10-20 = подкрашенная линия. 100 = сплошная заливка. - Stack — stacking of series: None, Normal, Percent. Normal stack = линии на одном графике ставятся друг на друга (хорошо для накопительных метрик: трафик по интерфейсам). Percent stack = сумма всех линий всегда 100% (хорошо для распределения). - Point size — размер точек данных. 0 = нет точек, только линия. 4 = точки поверх линии. - Interpolation — метод соединения точек: linear, smooth, step before, step after. Step before = график меняется шагами, что имитирует реальное поведение counter-метрик Prometheus.
Сценарий: как загружено CPU за последние 24 часа? Запрос: rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[5m]). Панель Time Series.
Trend¶
Назначение: показывает направление изменения за выбранный период.
Что: две линии: фактические данные и тренд. Тренд — линия наилучшего соответствия (линейная регрессия, moving average, Holt-Winters smoothing).
Сценарий: руководитель спрашивает «потребление памяти на prod-серверах — растёт или падает?». Trend панель выдаёт ответ визуально за секунду.
XY Chart¶
Назначение: scatter-plot — сравнение двух метрик между собой.
Что: каждая точка имеет координаты X и Y, не обязательно временные. Например, X = RPS, Y = Latency. Вы определяете корреляцию между нагрузкой и скоростью ответов.
Ключевая настройка: Mapping: какое поле на X, какое на Y.
Сценарий: сравнить throughput и latency базы данных. Если точки группируются вдоль диагонали — база «держит удар». Если разлетаются хаотично — проблемы с диском.
Группа 2: Табличные данные и матрицы (Structured)¶
Table¶
Назначение: универсальная панель для структурированных данных.
Что: строки и столбцы. Каждая ячейка может содержать текст, число, ссылку. Можно сортировать по любому столбцу, фильтровать в реальном времени, настраивать выравнивание, ширину колонок и всплывающие подсказки.
Ключевые настройки:
- Pagination: сколько строк на странице. 100 — по умолчанию.
- Cell display mode: Auto, Color text, Color background, Gauge, JSON View.
- Column width: fixed в пикселях или auto.
- Enable cell filtering / cell inspect.
Сценарий: список всех инстансов с их загрузкой CPU и памятью. Table — простой и надёжный формат.
Datagrid (новое в 13.x)¶
Назначение: интерактивная таблица с inline-визуализациями и возможностью ручного ввода данных.
Что: каждая ячейка может содержать не только значение, но и sparkline (микро-график высотой 30px), bar, gauge, цветовой индикатор. Datagrid позволяет создавать тестовые наборы данных вручную — как Google Таблица — без подключения к источнику данных. Идеально для прототипирования дашбордов.
Сценарий: список инстансов: первая колонка — sparkline загрузки за последние 30 минут, вторая — числовое значение сейчас, третья — состояние (зелёный/красный). Всё в одной строке, компактно.
Node Graph¶
Назначение: графовая визуализация — узлы и рёбра.
Что: каждый узел (сервер, сервис, база данных) показывается как круг с цветом и подписью (цвет — состояние, размер — нагрузка). Рёбра — связи между узлами, толщина = объём трафика.
Ключевые настройки: Node dataset (узлы) и Edge dataset (рёбра). Shape: circle, hexagon, square. Color by field.
Сценарий: service map — API Gateway → Auth Service → Database → Cache. На Node Graph видно, что узел Auth Service красный и его ребро к Database утолщено — проблема.
Matrix¶
Доступна только внутри Canvas, не standalone. Представляет двумерные данные — ячейки с цветом, размером и подписью на холсте.
Группа 3: Единичные показатели (Single Value)¶
Stat¶
Назначение: показать одно число.
Что: основное число (значение сейчас), sparkline (маленький график за несколько минут), title. Значение форматируется через Unit, цвет — через Thresholds.
Сценарий: загрузка CPU прямо сейчас: 67% зелёным — норма. 93% красным — тревога.
Gauge¶
Назначение: одно значение с визуальной шкалой.
Что: шкала вокруг числа в форме дуги (Arc) или кольца (Circular). Где значение на шкале — сразу видно: нижняя часть = норма, средняя = предупреждение, верхняя = критично.
Что нового в 13.0: - Стиль шкалы: Arc (классическая дуга) или Circular (полное кольцо — новое в 13.0). - Sparkline — мини-график внутри Gauge, показывающий тренд за последние минуты. Раньше sparkline был только у Stat. - Gradient — плавный переход цвета по шкале вместо резких порогов. Не просто «зелёный → жёлтый → красный», а непрерывный градиент от зелёного через жёлтый к красному. - Rounded bars — скруглённые концы полосы шкалы. - Bar thickness — настройка толщины полосы. - Endpoint markers — маркеры на концах шкалы (min/max). - Center glow — полупрозрачное свечение цвета текущего значения вокруг текста в центре. Заменяет раскраску самого текста и не ломает читаемость на тёмных/светлых темах.
Сценарий: температура CPU не просто 82°C, а «82°C из 100°C» с визуальным положением на кольце и мини-графиком тренда за последние 30 минут.
Bar Gauge¶
Назначение: список значений с визуальными индикаторами.
Что: горизонтальные или вертикальные полосы. Каждая полоса — значение одного поля с цветом по Thresholds. В отличие от Stat (один показатель), Bar Gauge показывает сразу несколько.
Ориентация: горизонтальная (длинные названия рядов) или вертикальная (компактный набор «термометров»).
Сценарий: 50 Postgres инстансов — каждый с Bar Gauge горизонтально справа от названия. Зелёные — ок, красные — сразу видны.
Traffic Light (новое в 13.x)¶
Назначение: бинарный индикатор состояния — светофор.
Что: круг с тремя «лампами» — зелёный/жёлтый/красный. Горит та, которая соответствует текущему значению и threshold'ам.
Сценарий: health check сервиса — зелёный если OK. Красный если ошибки. Traffic Light на алерт-борде: пробежался взглядом — все зелёные, можно не читать.
Группа 4: Сравнение и распределение (Categorical/Ranking)¶
Bar Chart¶
Назначение: сравнение значений по категориям.
Что: вертикальные столбцы. Каждый столбец — категория (название сервера, тип запроса, HTTP код). Высота — значение. Горизонтальная версия — для длинных названий категорий.
Моды:
- Group — столбцы группируются по под-категориям.
- Stack — столбцы наслаиваются друг на друга.
- Percent — сумма столбцов всегда 100%.
Сценарий: сравнение RPS между эндпоинтами: /api/users = 1450, /api/orders = 870, /api/payment = 230. Ответ читается за 2 секунды.
Pie Chart¶
Назначение: распределение целого на части — доли.
Что: круг, разделённый на сектора. Каждый сектор — категория с долей в процентах. Pie chart хорошо показывает 3-6 категорий. Больше — сектора сливаются и становятся неразличимы.
Сценарий: какие типы HTTP-кодов возвращает сервер: 2xx = 82%, 3xx = 4%, 4xx = 9%, 5xx = 5%. Сразу видно, что 5xx — 5% от всего трафика.
Histogram¶
Назначение: распределение значений по «вёдрам» (buckets).
Что: каждая колонка — это корзина (bucket). Высота — количество значений, попавших в эту корзину. В отличие от Prometheus-гистограммы (которая накапливаемая), в Grafana Histogram панель сама строит распределение по любым значениям.
Сценарий: распределение latency — сколько запросов выполнилось за: до 10 мс, 10-50 мс, 50-200 мс, 200-1000 мс, больше 1 сек.
Heatmap¶
Назначение: двумерная тепловая карта — распределение значений во времени.
Что: двумерная решётка. Ось X — время, ось Y — величина (например, buckets latency), цвет ячейки — количество попаданий в эту комбинацию время × значение. Чем темнее/краснее ячейка — тем больше значений попало в этот bucket в этот момент.
В чём отличие от Histogram: Histogram показывает распределение значений суммарно за весь период — один столбец на bucket. Heatmap показывает распределение для каждого временного интервала отдельно. Вы видите не просто «latency распределена так-то за час», а «latency была низкой с 14:00 до 14:30, а потом провалилась в 500+ мс с 14:30 до 15:00».
Heatmap против Time Series: Time Series показывает одно агрегированное значение за момент времени (например, P95 latency = 200 мс). Heatmap показывает весь спектр значений — сколько запросов на каждой скорости. P95 может быть 200 мс, но 5% запросов выполнились за 2+ секунды — Time Series скроет это, Heatmap — покажет.
Источники данных:
- Метрики Prometheus: запрос rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]) возвращает гистограмму с лейблом le — Grafana сама строит Heatmap.
- Логи Loki: используйте LogQL с unwrap для извлечения числового поля из лога и постройте Heatmap распределения этого поля во времени.
- Табличные данные: SQL-запрос, возвращающий столбцы time, value, count.
Сценарий 1 — latency распределение: X = время (минута), Y = latency buckets (10ms, 50ms, 100ms, 500ms, 1s, 5s), цвет = количество запросов. Видно: в 14:32 большинство ячеек сдвинулось с 50ms на 500ms — всплеск длился 8 минут и ушёл.
Сценарий 2 — нагрузка по URI: Prometheus не возвращает нагрузку по URI — он возвращает числа. Но если ваш сервис логирует URI и latency, используйте Loki: LogQL извлекает URI из лога, группирует по временным окнам, Heatmap показывает какие URI самые медленные и в какое время.
Ключевые настройки: - Calculate from data — Grafana сама вычисляет размеры buckets по данным. Или можно задать фиксированные границы Y-оси вручную. - Color scheme — выбор палитры. По умолчанию от холодного (синий — мало) к горячему (красный — много). - Y-axis scale — линейный или логарифмический. Логарифмический полезен для latency: разница между 1 мс и 10 мс так же важна, как между 100 мс и 1 сек. - Hide zero buckets — скрывает пустые строки на Y-оси (buckets, в которые ничего не попало). Убирает визуальный мусор.
Sankey (новое в 13.x)¶
Назначение: диаграмма Санкея — визуализация потоков между этапами.
Что: слева направо идут этапы, соединённые «лентами». Толщина ленты = объём перехода с этапа на этап. Разные цвета = разные пути. Классический use-case — воронка конверсии: home page → product page → cart → purchase.
Требования к данным: минимум два поля — source и target. Третье — value (толщина ленты).
Сценарий: пользовательская воронка на сайте: 100% посетителей зашли на главную → 60% перешли в каталог → 25% начали оформление → 8% купили. Sankey сразу показывает где теряется аудитория.
Группа 5: Состояния и временные линии (State-based)¶
State Timeline¶
Назначение: состояния сущностей во времени.
Что: горизонтальные полосы. Время по X, сущность по Y. Цвет каждой точки — состояние в этот момент. Зелёный = Running, красный = Dead, серый = Idle.
Сценарий: какие поды Kubernetes были в CrashLoopBackoff между 14:00 и 15:00? State Timeline мгновенно показывает: поды A, B перезапускались, D и E — стабильно.
Status History¶
Назначение: хронология изменений состояния.
Что: похоже на State Timeline, но для одной сущности — все переходы состояний за период. Подпись с деталями каждого перехода.
Сценарий: история CRON-задачи за неделю. Видно паттерн: каждый день в 02:00 — Error → Retry → Success. Проблема в ночной задаче под нагрузкой.
Группа 6: Географические и пространственные данные¶
Geomap¶
Назначение: географическая карта с данными.
Что: карта мира (OpenStreetMap или другой map provider). На карте — точки, линии, полигоны. Размер точки = значение, цвет = статус. Слои: Marker (точка), Route (линия), Well-Known Text (полигоны из PostGIS), Heatmap поверх карты.
Сценарий: Apache access logs с GeoIP. Китай = большая красная точка (100K запросов), Австралия = маленькая зелёная (100). Мгновенное гео-распределение трафика.
Canvas¶
Назначение: свободная компоновка элементов на холсте.
Что: SVG-холст + элементы: круг, прямоугольник, текст, иконка, картинка. Каждый элемент управляется данными: цвет меняется, размер меняется. Самый гибкий тип панели, но настройка требует труда.
Сценарий: архитектурная схема с «живыми» метриками. Прямоугольник «Database» красный (99% загрузка), круги «Web Servers» зелёные (низкая нагрузка).
Graphviz (private preview в 13.0)¶
Назначение: программное рисование диаграмм на языке DOT.
Что: панель, в которую вы пишете граф на языке Graphviz DOT — текстовом DSL для описания узлов и рёбер. Grafana рендерит граф и привязывает метрики к узлам и рёбрам: цвет, размер, текст. В отличие от Canvas, где элементы расставляются мышкой, здесь граф строится из кода — подходит для автоматической генерации схем.
Сценарий: topology map сервисов, сгенерированная из service discovery. Не надо вручную рисовать 50 микросервисов и их связи — DOT-код формируется скриптом, а Grafana раскрашивает узлы по метрикам (зелёный — OK, красный — ошибки).
Группа 7: События, анализ и профилирование¶
Logs¶
Назначение: потоковый просмотр и поиск логов.
Что: строка лога = одна строка в панели. Подсвечивание уровней. Фильтрация по ключевым словам. Дедубликация. Auto-scroll вниз для live-streaming.
Запрос: LogQL, Elasticsearch Query DSL, SQL.
Сценарий: в момент алерта открываете Logs панель и видите ошибки. Ищете «OutOfMemory» — нашли, развернули JSON лога.
Flame Graph (новое в 13.x)¶
Назначение: профилирование — визуализация дерева вызовов по CPU или памяти.
Что: нижняя широкая полоса — корневая функция (main). Верхние узкие — листовые функции. Ширина прямоугольника = доля времени/памяти, потраченная на эту функцию.
Сценарий: Flame Graph показывает что 40% времени уходит на json.Unmarshal. Оптимизация парсинга JSON даст до 40% ускорения.
Группа 8: Служебные панели (Utility)¶
Dashboard List¶
Назначение: навигация — список связанных дашбордов с ссылками.
Что: автоматический список дашбордов из папки или по тегам. Каждый пункт — кликабельная ссылка на дашборд. Обновляется динамически при создании новых дашбордов.
Сценарий: дашборд «Monitoring Hub» с Dashboard List — всегда показывает актуальный список всех дашбордов команды.
Text / HTML¶
Назначение: пояснительный текст, документация, легенда условных обозначений.
Что: Markdown-редактор. Можно оформить заголовки, ссылки, списки, вставить HTML или SVG.
Сценарий: блок «Как читать этот дашборд» вверху. Или текстовая легенда: что означают цвета на графиках.
Alert List¶
Назначение: лента текущих алертов системы.
Что: таблица: Alert name, State (Alerting/Pending/OK), Duration, Value. Фильтрация по severity и label. Сортировка: firing-алерты вверху.
Сценарий: alertboard — одна панель Alert List на весь дашборд, висящая на телевизоре в NOC. Все алерты системы видны с порога.