Apache SkyWalking Grafana 插件使用教程

Apache SkyWalking Grafana 插件使用教程

skywalking-grafana-pluginsSkyWalking Grafana Plugins provide extensions for Apache SkyWalking to visualize telemetry data on Grafana.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skywalking-grafana-plugins

1. 项目的目录结构及介绍

Apache SkyWalking Grafana 插件的目录结构如下:

skywalking-grafana-plugins/
├── README.md
├── package.json
├── src/
│   ├── components/
│   ├── datasources/
│   ├── panels/
│   └── plugin.json
├── public/
│   ├── img/
│   └── module.js
├── dist/
│   ├── module.js
│   └── plugin.json
└── CHANGELOG.md

目录结构介绍

  • README.md: 项目说明文档,包含项目的基本信息和使用说明。
  • package.json: 项目的依赖管理文件,定义了项目的依赖和脚本命令。
  • src/: 源代码目录,包含组件、数据源和面板等。
    • components/: 存放项目中使用的React组件。
    • datasources/: 存放数据源相关的代码。
    • panels/: 存放面板相关的代码。
    • plugin.json: 插件的配置文件,定义了插件的基本信息和入口点。
  • public/: 公共资源目录,包含图片和模块文件。
    • img/: 存放项目中使用的图片资源。
    • module.js: 公共模块文件。
  • dist/: 构建输出目录,包含构建后的文件。
    • module.js: 构建后的模块文件。
    • plugin.json: 构建后的插件配置文件。
  • CHANGELOG.md: 项目更新日志,记录了项目的版本更新和变更内容。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下,具体包括:

  • src/plugin.json: 插件的配置文件,定义了插件的入口点和基本信息。
  • src/components/App.js: 主应用组件,负责初始化和渲染插件界面。
  • src/datasources/SkyWalkingDataSource.js: 数据源组件,负责与SkyWalking后端进行数据交互。
  • src/panels/SkyWalkingPanel.js: 面板组件,负责展示SkyWalking的监控数据。

启动文件介绍

  • plugin.json: 该文件定义了插件的ID、类型、模块路径等信息,是插件的入口配置文件。
  • App.js: 主应用组件,负责初始化和渲染插件界面,是插件的入口点。
  • SkyWalkingDataSource.js: 数据源组件,负责与SkyWalking后端进行数据交互,获取监控数据。
  • SkyWalkingPanel.js: 面板组件,负责展示SkyWalking的监控数据,是插件的核心展示部分。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 src/ 目录下,具体包括:

  • src/plugin.json: 插件的配置文件,定义了插件的基本信息和入口点。
  • src/datasources/SkyWalkingDataSource.js: 数据源组件的配置文件,定义了数据源的类型和请求路径。
  • src/panels/SkyWalkingPanel.js: 面板组件的配置文件,定义了面板的类型和展示方式。

配置文件介绍

  • plugin.json: 该文件定义了插件的ID、类型、模块路径等信息,是插件的入口配置文件。

    {
      "type": "datasource",
      "name": "SkyWalking",
      "id": "skywalking",
      "metrics": true,
      "backend": true,
      "executable": "skywalking-backend",
      "info": {
        "description": "SkyWalking datasource for Grafana",
        "author": {
          "name": "Apache SkyWalking"
        },
        "logos": {
          "small": "img/logo.svg",
          "large": "img/logo.svg"
        }
      }
    }
    
  • SkyWalkingDataSource.js: 数据源组件的配置文件,定义了数据源的类型和请求路径。

    export class SkyWalkingDataSource {
      constructor(instanceSettings, $q, backendSrv, templateSrv) {
        this.type = instanceSettings.type;
        this.url = instanceSettings.url;
        this.name
    

skywalking-grafana-pluginsSkyWalking Grafana Plugins provide extensions for Apache SkyWalking to visualize telemetry data on Grafana.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skywalking-grafana-plugins

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 使用PromQL在Apache SkyWalking中进行指标查询和监控 虽然 Apache SkyWalking 是一个独立的 APM(应用性能管理)系统,但它可以通过与 Prometheus 集成来实现更广泛的监控能力[^3]。具体来说,SkyWalking 支持将采集到的监控数据导出至 Prometheus,并允许用户通过 PromQL 查询这些数据。 #### 1. 数据导出至 Prometheus 为了能够在 SkyWalking使用 PromQL,首先需要配置 SkyWalking 将其内部指标暴露给 Prometheus。这通常涉及启用 OAP Server 的 Prometheus Exporter 功能。以下是相关步骤: - **启动参数配置** 在运行 SkyWalking OAP Server 时,添加以下 JVM 参数以启用 Prometheus Exporter: ```bash -Dskywalking.collector.prometheus.export=true ``` - **验证端口开放** 默认情况下,Prometheus Exporter 会监听 `12090` 端口。确保该端口未被占用并可访问。 #### 2. 编写 PromQL 查询语句 一旦 SkyWalking 开始向 Prometheus 导出数据,就可以编写 PromQL 来查询所需指标。常见的 SkyWalking 指标包括但不限于: - 响应时间:`service_response_time_seconds` - 错误率:`service_error_rate` - 调用量:`service_call_count` 例如,要查询某个服务在过去一小时内的平均响应时间,可以使用如下 PromQL 表达式: ```promql avg_over_time(service_response_time_seconds{job="skywalking"}[1h]) ``` 如果希望获取最近五分钟的服务错误率,则可以执行以下查询: ```promql sum(rate(service_error_rate{job="skywalking"}[5m])) by (instance) ``` #### 3. 可视化与告警 完成 PromQL 查询后,可以在 Grafana 中进一步增强可视化效果。结合 SkyWalking 插件的功能[^4],能够更加直观地呈现分布式系统的性能表现和服务依赖关系[^2]。 此外,建议充分利用 Grafana 提供的告警机制,在关键指标超出阈值时触发通知[^1]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

纪亚钧

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值