Александр, спасибо за фидбек. Очень рад, что моя статья показалась вам полезной!
Подскажите, пожалуйста, с чем вы сравниваете Grafana, между чем ищете отличия?
Если в общих чертах описать функционал, то Grafana — удобный инструмент, который позволяет собирать данные из разных источников в одном месте, визуализировать их и настраивать алерты на основе этих данных в нужный вам канал, например на почту или в телеграм.
В качестве источника данных могут быть использованы эластик, прометей, заббикс, БД и т. д.
В целом это и есть основные преимущества — все датасорсы в одном месте, простая визуализация, простая настройка алертов.
Kibana и Grafana обращаются к одному серверу Elasticsearch. Так сложилось исторически, потому что сначала у нас появилась Kibana, а потом к этому же серверу мы подключили Grafana. Мы анализируем логи в Kibana, а в Grafana строим метрики и монитогинг по этим же данным, поэтому разделение Elasticsearch на разные серверы не рассматривали. Также в Grafana используем данные из Prometheus, не ограничены только Elasticsearch.
Спасибо за вопрос! Данные на скриншоте с полем event_context.metadata.employee ненастоящие. Это пример, который помогает понять нашу структуру контекстов. В реальности у нас другие поля и наполнение. К персональным данным в логах относимся строго, используем UID-ы.
Information
Rating
Does not participate
Location
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Александр, спасибо за фидбек. Очень рад, что моя статья показалась вам полезной!
Подскажите, пожалуйста, с чем вы сравниваете Grafana, между чем ищете отличия?
Если в общих чертах описать функционал, то Grafana — удобный инструмент, который позволяет собирать данные из разных источников в одном месте, визуализировать их и настраивать алерты на основе этих данных в нужный вам канал, например на почту или в телеграм.
В качестве источника данных могут быть использованы эластик, прометей, заббикс, БД и т. д.
В целом это и есть основные преимущества — все датасорсы в одном месте, простая визуализация, простая настройка алертов.
Kibana и Grafana обращаются к одному серверу Elasticsearch. Так сложилось исторически, потому что сначала у нас появилась Kibana, а потом к этому же серверу мы подключили Grafana. Мы анализируем логи в Kibana, а в Grafana строим метрики и монитогинг по этим же данным, поэтому разделение Elasticsearch на разные серверы не рассматривали. Также в Grafana используем данные из Prometheus, не ограничены только Elasticsearch.
Спасибо за вопрос! Данные на скриншоте с полем event_context.metadata.employee ненастоящие. Это пример, который помогает понять нашу структуру контекстов. В реальности у нас другие поля и наполнение. К персональным данным в логах относимся строго, используем UID-ы.