Cas pratiques Grafana

Contexte : Une métrique CPU est affichée sans indication de niveau critique. Le Problème : Les utilisateurs ne distinguent pas facilement les valeurs normales des valeurs problématiques. Contraintes : Ajouter un threshold visuel (par exemple 80%) dans le panel. Livrable attendu : Configurer un seuil dans le panel permettant de changer la couleur ou le style lorsque la valeur dépasse la limite définie.

Contexte : Plusieurs serveurs sont supervisés via Prometheus. Le Problème : Le dashboard actuel affiche les métriques d’une seule instance fixe. Contraintes : Ajouter une variable basée sur le label instance afin de permettre la sélection dynamique. Livrable attendu : Configurer une variable de type Query permettant de sélectionner dynamiquement l’instance dans les panels.

Contexte : Une équipe vient d’installer Grafana pour visualiser les métriques collectées par Prometheus. Le Problème : Aucune source de données n’est encore configurée et les dashboards restent vides. Contraintes : Configurer uniquement la data source Prometheus via l’interface ou fichier de provisioning. L’URL Prometheus est http://localhost:9090. Livrable attendu : Décrire la configuration nécessaire pour connecter Grafana à Prometheus et vérifier la connexion avec un test réussi.

Contexte : Un dashboard affiche des données incohérentes. Le Problème : L’intervalle de temps sélectionné est trop court ou inadapté. Contraintes : Ajuster uniquement le time range du dashboard. Livrable attendu : Décrire comment configurer un intervalle de temps approprié (ex: Last 1 hour) afin d’obtenir une visualisation cohérente.

Contexte : Un dashboard contient un panel censé afficher le trafic HTTP. Le Problème : Le panel affiche "No data" alors que les métriques existent dans Prometheus. Contraintes : Vérifier la requête PromQL et la sélection de la data source sans modifier Prometheus. Livrable attendu : Identifier la cause probable et corriger la configuration du panel pour afficher correctement les données.

Contexte : Une équipe souhaite visualiser l’utilisation CPU d’un serveur supervisé par Prometheus. Le Problème : Aucun dashboard n’a encore été créé. Contraintes : Utiliser une requête PromQL simple basée sur les métriques Node Exporter. Aucun plugin externe. Livrable attendu : Décrire les étapes nécessaires pour créer un dashboard simple affichant l’utilisation CPU moyenne sur 5 minutes.

Contexte : Une application critique doit déclencher une alerte si l’utilisation CPU dépasse un seuil. Le Problème : Aucun mécanisme d’alerte n’est configuré dans Grafana. Contraintes : Configurer une règle d’alerte simple basée sur un panel existant. Livrable attendu : Décrire la configuration d’une alerte Grafana déclenchée si le CPU dépasse 80% pendant 5 minutes.

Contexte : Une équipe souhaite partager un dashboard entre environnements. Le Problème : Le dashboard n’est actuellement disponible que sur une instance Grafana. Contraintes : Utiliser les fonctionnalités natives d’export/import JSON. Livrable attendu : Décrire la procédure d’export d’un dashboard au format JSON et son import sur une autre instance Grafana.

Contexte : Un panel affiche actuellement des métriques sous forme de table. Le Problème : L’équipe souhaite une visualisation graphique temporelle plus adaptée. Contraintes : Modifier uniquement le type de visualisation sans changer la requête. Livrable attendu : Adapter le panel pour utiliser une visualisation Time Series ou Graph adaptée à l’analyse temporelle.

Contexte : Un dashboard unique contient toutes les métriques dans un seul panel volumineux. Le Problème : La lecture est confuse et difficile à exploiter. Contraintes : Structurer le dashboard en plusieurs panels distincts (CPU, mémoire, réseau). Livrable attendu : Proposer une organisation claire du dashboard séparant les métriques par catégorie fonctionnelle.

Contexte : Une application est déployée en dev, staging et production, chaque environnement étant supervisé par Prometheus. Le Problème : Les dashboards actuels sont dupliqués pour chaque environnement, rendant la maintenance lourde. Contraintes : Utiliser des variables Grafana pour sélectionner dynamiquement l’environnement puis filtrer les instances associées. Aucune duplication de dashboard. Livrable attendu : Proposer un dashboard utilisant des variables imbriquées (environment puis instance) permettant une visualisation dynamique multi-environnements.

Contexte : Une source Prometheus distante nécessite authentification HTTPS. Le Problème : Grafana ne parvient pas à se connecter à la source. Contraintes : Configurer TLS et authentification basique ou token dans la data source. Livrable attendu : Proposer une configuration sécurisée de data source Grafana permettant la connexion HTTPS authentifiée.

Contexte : Une application expose des métriques via Prometheus et des logs via Loki. Le Problème : Les incidents sont difficiles à analyser sans corrélation métriques-logs. Contraintes : Intégrer Prometheus et Loki comme sources de données et afficher les informations corrélées dans un même dashboard. Livrable attendu : Proposer une structure de dashboard combinant panels métriques et panels logs pour faciliter le diagnostic d’incidents.

Contexte : Une équipe souhaite visualiser la conformité d’un service à ses objectifs de disponibilité. Le Problème : Les dashboards actuels montrent des métriques brutes sans indicateur synthétique. Contraintes : Utiliser des requêtes PromQL adaptées et des visualisations type gauge ou stat. Livrable attendu : Proposer un dashboard affichant clairement le respect d’un SLO via indicateurs synthétiques compréhensibles.

Contexte : Plusieurs requêtes retournent des données complémentaires qui doivent être affichées ensemble. Le Problème : Les données apparaissent séparées et difficiles à comparer. Contraintes : Utiliser les transformations Grafana (join, merge, calculation) pour combiner les résultats. Livrable attendu : Décrire la configuration d’un panel utilisant des transformations pour agréger plusieurs séries dans une vue unifiée.

Contexte : Plusieurs alertes Grafana doivent être envoyées vers différents canaux selon leur criticité. Le Problème : Toutes les alertes utilisent actuellement le même contact point. Contraintes : Configurer des notification policies hiérarchiques avec différents contact points. Livrable attendu : Décrire une configuration Grafana permettant un routage intelligent des alertes selon labels et niveaux de gravité.

Contexte : Plusieurs équipes utilisent la même instance Grafana. Le Problème : Tous les utilisateurs ont accès aux mêmes dashboards sans restriction. Contraintes : Mettre en place des rôles, dossiers et permissions spécifiques par équipe. Livrable attendu : Proposer une stratégie de gestion des accès permettant d’isoler les dashboards par équipe tout en conservant une administration centralisée.

Contexte : Une application critique doit déclencher une alerte seulement si plusieurs conditions sont réunies (CPU élevé ET mémoire élevée). Le Problème : Les alertes actuelles sont basées sur une seule métrique isolée. Contraintes : Configurer une règle d’alerte Grafana combinant plusieurs requêtes et opérateurs logiques. Livrable attendu : Proposer une configuration d’alerte multi-conditions garantissant un déclenchement pertinent et évitant les faux positifs.

Contexte : Un dashboard contient de nombreuses requêtes PromQL complexes sur une longue période. Le Problème : Le temps de chargement dépasse plusieurs secondes et impacte l’expérience utilisateur. Contraintes : Optimiser les requêtes ou l’intervalle de résolution sans supprimer d’indicateurs critiques. Livrable attendu : Décrire une stratégie d’optimisation incluant réduction de cardinalité, ajustement du time range et éventuelle utilisation de recording rules.

Contexte : Une organisation souhaite versionner ses dashboards dans un repository Git. Le Problème : Les dashboards sont actuellement créés manuellement via l’interface. Contraintes : Utiliser le provisioning Grafana via fichiers JSON et configuration dans le dossier provisioning. Livrable attendu : Décrire une configuration permettant de charger automatiquement des dashboards versionnés au démarrage de Grafana.

Contexte : Une grande organisation souhaite utiliser une seule instance Grafana pour plusieurs équipes produit totalement indépendantes. Le Problème : Les dashboards, datasources et alertes sont actuellement visibles par tous les utilisateurs, créant un risque de fuite d’informations. Contraintes : Mettre en place une isolation stricte via organisations, dossiers, rôles RBAC et datasources dédiées. Aucun doublon inutile. Livrable attendu : Proposer une architecture multi-tenant complète garantissant isolation des dashboards, des datasources et des alertes par équipe tout en conservant une administration centralisée.

Contexte : La direction souhaite un dashboard synthétique regroupant indicateurs business et techniques. Le Problème : Les dashboards actuels sont trop techniques et difficiles à interpréter pour des profils non techniques. Contraintes : Concevoir un dashboard synthétique, lisible, avec indicateurs clés agrégés et seuils visuels pertinents. Livrable attendu : Proposer une architecture de cockpit décisionnel combinant métriques techniques et indicateurs business dans un dashboard clair et stratégique.

Contexte : Une équipe doit suivre un SLO de disponibilité mensuel avec détection rapide des dérives. Le Problème : Les alertes actuelles reposent uniquement sur des seuils statiques et ne détectent pas correctement la consommation du budget d’erreur. Contraintes : Utiliser des requêtes PromQL adaptées et configurer des alertes burn rate sur différentes fenêtres temporelles. Livrable attendu : Décrire un dashboard et un système d’alerting Grafana permettant le suivi précis du SLO et la détection proactive des violations via burn rate.

Contexte : Une application distribuée génère métriques (Prometheus), logs (Loki) et traces (Tempo). Le Problème : Les équipes peinent à corréler rapidement les incidents entre ces trois sources. Contraintes : Intégrer Prometheus, Loki et Tempo dans Grafana avec navigation inter-liée. Livrable attendu : Décrire un dashboard d’observabilité complet permettant la corrélation fluide entre métriques, logs et traces pour analyse d’incidents avancée.

Contexte : Une équipe souhaite détecter automatiquement des comportements anormaux sans seuil fixe prédéfini. Le Problème : Les alertes actuelles ne détectent pas les dérives progressives. Contraintes : Utiliser fonctions PromQL comme stddev_over_time et avg_over_time dans Grafana. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’alerte dynamique basée sur déviation statistique et implémentée dans Grafana.

Contexte : Une entreprise opère sur plusieurs régions géographiques avec instances Grafana distinctes. Le Problème : Les alertes ne sont pas centralisées et peuvent être perdues en cas d’indisponibilité régionale. Contraintes : Mettre en place une stratégie résiliente avec centralisation ou réplication des alertes. Livrable attendu : Proposer une architecture d’alerting résiliente multi-régions garantissant la continuité des notifications critiques.

Contexte : Une unique instance Grafana supporte l’ensemble des équipes d’une entreprise. Le Problème : Toute panne impacte immédiatement tous les utilisateurs. Contraintes : Concevoir une architecture haute disponibilité avec base de données partagée et réplication. Livrable attendu : Décrire une architecture Grafana HA incluant load balancer, stockage partagé et gestion cohérente des sessions.

Contexte : Un dashboard affiche des métriques provenant de milliers de séries temporelles issues d’un environnement microservices. Le Problème : Le chargement est lent et certaines requêtes provoquent des timeouts. Contraintes : Optimiser les panels sans supprimer les indicateurs critiques. Ajuster interval, max data points et requêtes PromQL. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète d’optimisation incluant refactoring des requêtes, usage de recording rules et tuning des paramètres de panel.

Contexte : Une organisation souhaite versionner l’intégralité de la configuration Grafana (datasources, dashboards, alertes). Le Problème : Les configurations sont actuellement créées manuellement via l’interface. Contraintes : Utiliser provisioning, fichiers YAML/JSON et intégration CI/CD pour déploiement automatisé. Livrable attendu : Proposer une architecture complète permettant le déploiement automatisé de Grafana as code via pipeline CI/CD.

Contexte : Une instance Grafana est accessible depuis Internet pour consultation des dashboards. Le Problème : Aucun mécanisme avancé d’authentification ou de chiffrement n’est correctement configuré. Contraintes : Mettre en place HTTPS, authentification forte et éventuellement intégration SSO. Livrable attendu : Décrire une architecture sécurisée intégrant reverse proxy, TLS et authentification centralisée pour protéger l’accès à Grafana.