Grafana 기초부터 심화까지 완벽 가이드

실시간 데이터 시각화와 모니터링의 필수 도구 Grafana를 기초부터 심화까지 완벽하게 마스터하세요. 대시보드 구성, 데이터 소스 연동, 알림 설정까지 실무에 필요한 모든 것을 다룹니다.

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목차

1. Grafana 설치 및 초기 설정 - 개발 환경 구축하기
2. 데이터 소스 연결하기 - Prometheus와 통합하기
3. 첫 번째 대시보드 만들기 - 시스템 메트릭 시각화
4. 변수 활용하기 - 동적 대시보드 만들기
5. 알림 설정하기 - 문제를 사전에 감지하기
6. PromQL 쿼리 마스터하기 - 정확한 데이터 추출
7. 대시보드 템플릿 활용하기 - 빠른 시작 가이드
8. 권한 관리하기 - 팀 협업 환경 구축
9. 플러그인 확장하기 - 기능 확장의 무한 가능성
10. 성능 최적화하기 - 대규모 환경에서의 운영

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1. Grafana 설치 및 초기 설정 - 개발 환경 구축하기

시작하며

여러분이 서비스를 운영하면서 "지금 우리 서버는 정상인가?", "사용자가 얼마나 접속했나?", "API 응답 시간이 느려진 것 같은데 정확히 언제부터인가?" 같은 질문을 던져본 적 있나요? 이런 질문에 답하려면 로그를 일일이 뒤져보거나, 여러 모니터링 도구를 번갈아가며 확인해야 했을 겁니다.

이런 문제는 실제 개발 현장에서 자주 발생합니다. 데이터는 여기저기 흩어져 있고, 실시간으로 확인하기 어려우며, 시각화도 제대로 되어 있지 않아 문제를 빠르게 파악하기 힘듭니다.

결국 장애 대응이 늦어지고, 사용자 경험이 나빠지는 악순환이 반복됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana입니다.

Grafana는 다양한 데이터 소스를 하나의 대시보드로 통합하여 실시간으로 시각화하고, 문제가 발생하면 즉시 알림을 받을 수 있게 해줍니다.

개요

간단히 말해서, Grafana는 오픈소스 메트릭 분석 및 시각화 플랫폼입니다. 여러분의 데이터를 아름다운 대시보드로 만들어주는 강력한 도구죠.

왜 Grafana가 필요한지 실무 관점에서 설명하자면, 서비스를 운영할 때 Prometheus, InfluxDB, MySQL, Elasticsearch 등 다양한 데이터 소스에서 나오는 정보를 한 곳에서 보고 싶은 경우가 많습니다. 예를 들어, 서버 메트릭은 Prometheus에, 비즈니스 데이터는 MySQL에, 로그는 Elasticsearch에 있다면, 이 모든 것을 통합해서 보여주는 대시보드가 필요합니다.

기존에는 각 도구의 UI를 번갈아가며 확인했다면, 이제는 Grafana 하나로 모든 데이터를 통합해서 볼 수 있습니다. 게다가 사용자 정의 알림까지 설정할 수 있어 문제를 사전에 감지할 수 있죠.

Grafana의 핵심 특징은 다중 데이터 소스 지원, 강력한 시각화 옵션, 유연한 알림 시스템입니다. 이러한 특징들이 DevOps와 모니터링 분야에서 Grafana를 업계 표준으로 만들었습니다.

코드 예제

# Docker를 이용한 Grafana 설치
# 가장 빠르고 간편한 방법입니다
docker run -d \
  --name=grafana \
  -p 3000:3000 \
  -v grafana-storage:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana-oss:latest

# 설치 확인
# 브라우저에서 http://localhost:3000 접속
# 기본 로그인: admin / admin

# docker-compose를 사용하는 경우
version: '3.8'
services:
  grafana:
    image: grafana/grafana-oss:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
volumes:
  grafana-storage:

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana를 Docker 컨테이너로 실행하여 여러분의 로컬 환경에 모니터링 시스템을 구축하는 것입니다. Docker를 사용하면 복잡한 설정 없이 몇 분 만에 Grafana를 사용할 수 있습니다.

첫 번째로, docker run 명령어는 Grafana 공식 이미지를 다운로드하고 컨테이너를 실행합니다. -d 옵션은 백그라운드에서 실행되게 하고, -p 3000:3000은 컨테이너의 3000번 포트를 호스트의 3000번 포트와 연결합니다.

이렇게 하면 브라우저에서 localhost:3000으로 접속할 수 있죠. -v grafana-storage:/var/lib/grafana는 데이터를 영구적으로 저장하기 위한 볼륨 설정입니다.

이렇게 하지 않으면 컨테이너를 재시작할 때 모든 설정이 사라집니다. 두 번째로, docker-compose 버전을 보면 더 체계적인 설정이 가능합니다.

environment 섹션에서 관리자 비밀번호를 미리 설정하고, 회원가입을 비활성화하여 보안을 강화했습니다. 실무에서는 docker-compose를 사용하는 것이 여러 서비스를 함께 관리하기에 훨씬 편리합니다.

세 번째로, 설치 후 처음 접속하면 기본 계정(admin/admin)으로 로그인하게 됩니다. Grafana는 보안을 위해 즉시 비밀번호 변경을 요구합니다.

이 과정에서 여러분만의 안전한 비밀번호를 설정하세요. 여러분이 이 코드를 사용하면 몇 분 만에 완전히 작동하는 Grafana 인스턴스를 얻을 수 있습니다.

개발 환경에서 테스트하기에도 완벽하고, 작은 프로젝트의 프로덕션 환경으로도 충분히 사용할 수 있습니다. 컨테이너 방식이기 때문에 필요 없을 때는 간단히 중지하고, 다시 시작할 때도 모든 설정이 그대로 유지됩니다.

실전 팁

💡 프로덕션 환경에서는 반드시 환경변수로 강력한 관리자 비밀번호를 설정하세요. 기본 비밀번호로 두면 보안 위험이 큽니다.

💡 볼륨 마운트를 빼먹으면 컨테이너 재시작 시 모든 대시보드와 설정이 사라집니다. 반드시 -v 옵션을 사용하여 데이터를 영구 저장하세요.

💡 포트 3000이 이미 사용 중이라면 -p 3001:3000처럼 다른 포트로 매핑할 수 있습니다.

💡 개발 환경에서는 grafana-oss 버전으로 충분하지만, 엔터프라이즈 기능이 필요하면 grafana-enterprise 이미지를 사용하세요.

💡 Grafana 로그를 확인하려면 docker logs grafana 명령어를 사용하세요. 문제가 생겼을 때 가장 먼저 확인해야 할 곳입니다.

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2. 데이터 소스 연결하기 - Prometheus와 통합하기

시작하며

여러분이 Grafana를 설치하고 나서 "이제 뭘 해야 하지?"라고 생각해본 적 있나요? Grafana는 시각화 도구일 뿐, 실제 데이터는 다른 곳에서 가져와야 합니다.

서버 메트릭, 애플리케이션 로그, 비즈니스 데이터 등 어디서 어떻게 가져올지 막막할 수 있습니다. 이런 문제는 모니터링 시스템을 처음 구축할 때 누구나 겪는 과정입니다.

데이터 소스가 다양하고, 각각의 연결 방법도 다르며, 인증 정보나 쿼리 문법도 달라서 초반에는 시행착오를 겪게 됩니다. 잘못된 설정으로 데이터를 못 가져오면 대시보드가 텅 비어버리죠.

바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana의 데이터 소스 연결 기능입니다. 특히 Prometheus는 Grafana와 가장 많이 함께 사용되는 조합으로, 시계열 메트릭 데이터를 효과적으로 수집하고 시각화할 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, 데이터 소스는 Grafana가 데이터를 가져오는 원천입니다. Prometheus, MySQL, PostgreSQL, Elasticsearch 등 70개 이상의 데이터 소스를 지원합니다.

왜 데이터 소스 연결이 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 모니터링 시스템은 여러 레이어의 데이터를 통합해서 봐야 의미가 있습니다. 예를 들어, CPU 사용률은 Prometheus에서, 애플리케이션 로그는 Loki에서, 데이터베이스 쿼리 통계는 PostgreSQL에서 직접 가져와 하나의 대시보드에서 종합적으로 분석할 수 있어야 합니다.

기존에는 각 데이터 소스의 웹 UI나 CLI를 따로 사용해야 했다면, 이제는 Grafana에서 모든 소스를 통합 관리할 수 있습니다. 쿼리도 Grafana의 통일된 인터페이스에서 작성할 수 있어 학습 곡선이 낮아집니다.

데이터 소스의 핵심 특징은 플러그인 기반 확장성, 쿼리 빌더 제공, 연결 상태 테스트 기능입니다. 이러한 특징들이 다양한 데이터를 하나의 대시보드로 통합하는 것을 가능하게 만듭니다.

코드 예제

// Prometheus 데이터 소스 추가 (Grafana API 사용)
// 프로그래밍 방식으로 데이터 소스를 추가할 때 유용합니다
const axios = require('axios');

const grafanaUrl = 'http://localhost:3000';
const apiKey = 'your-grafana-api-key';

const addPrometheusDataSource = async () => {
  try {
    const response = await axios.post(
      `${grafanaUrl}/api/datasources`,
      {
        name: 'Prometheus',
        type: 'prometheus',
        url: 'http://prometheus:9090',
        access: 'proxy',
        isDefault: true,
        jsonData: {
          httpMethod: 'POST',
          timeInterval: '30s'
        }
      },
      {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );
    console.log('데이터 소스 추가 성공:', response.data);
  } catch (error) {
    console.error('데이터 소스 추가 실패:', error.response?.data);
  }
};

addPrometheusDataSource();

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana의 REST API를 사용하여 Prometheus 데이터 소스를 자동으로 등록하는 것입니다. 이 방식은 특히 여러 환경(개발, 스테이징, 프로덕션)을 관리할 때나 Infrastructure as Code를 실천할 때 매우 유용합니다.

첫 번째로, axios.post 요청은 Grafana API의 /api/datasources 엔드포인트로 데이터 소스 설정을 전송합니다. name은 Grafana UI에 표시될 이름이고, type은 데이터 소스의 종류(여기서는 prometheus)를 지정합니다.

url은 실제 Prometheus 서버의 주소인데, Docker Compose를 사용한다면 서비스 이름(prometheus)을 그대로 사용할 수 있습니다. 두 번째로, access: 'proxy' 설정은 Grafana 서버가 중간에서 프록시 역할을 하도록 합니다.

이렇게 하면 브라우저에서 직접 Prometheus에 접속하지 않고 Grafana를 거쳐서 데이터를 가져오므로, CORS 문제를 피할 수 있고 보안도 더 강화됩니다. isDefault: true는 이 데이터 소스를 기본으로 사용하겠다는 의미입니다.

세 번째로, jsonData 객체에는 추가 설정이 들어갑니다. httpMethod: 'POST'는 Prometheus 쿼리를 POST 방식으로 보내도록 하는데, 긴 쿼리를 사용할 때 URL 길이 제한에 걸리지 않게 해줍니다.

timeInterval은 데이터 포인트 간 최소 간격을 설정하여 너무 많은 데이터를 가져오는 것을 방지합니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 데이터 소스 추가를 완전히 자동화할 수 있습니다.

CI/CD 파이프라인에 포함시켜서 새로운 환경을 구축할 때마다 자동으로 데이터 소스를 설정할 수 있고, Git으로 버전 관리도 가능합니다. 수동으로 UI를 클릭하며 설정하는 것보다 훨씬 효율적이고 실수도 줄어듭니다.

또한 여러 팀원이 동일한 설정을 공유할 수 있어 일관성이 보장됩니다.

실전 팁

💡 API Key는 Grafana UI의 Configuration > API Keys에서 생성할 수 있으며, 반드시 환경변수나 비밀 관리 시스템에 안전하게 저장하세요.

💡 데이터 소스 추가 후 반드시 Test 버튼을 클릭하거나 API로 /api/datasources/proxy/:id/api/v1/query 엔드포인트를 호출하여 연결을 확인하세요.

💡 Prometheus URL을 http://localhost:9090로 설정하면 Grafana 컨테이너 내부에서 접근할 수 없습니다. 같은 Docker 네트워크를 사용하거나 호스트 IP를 사용하세요.

💡 여러 Prometheus 인스턴스를 사용한다면 각각 의미 있는 이름(Prometheus-Production, Prometheus-Dev)을 붙여 구분하세요.

💡 access: 'direct'는 브라우저가 직접 데이터 소스에 접근하는 방식인데, 보안상 권장하지 않습니다. 특별한 이유가 없다면 항상 'proxy'를 사용하세요.

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3. 첫 번째 대시보드 만들기 - 시스템 메트릭 시각화

시작하며

여러분이 데이터 소스를 연결하고 나서 "이제 어떤 데이터를 어떻게 보여줘야 하지?"라고 고민해본 적 있나요? 빈 캔버스 앞에 서면 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등 보고 싶은 메트릭은 많은데, 어떤 차트를 사용해야 할지, 어떻게 배치해야 보기 좋을지 결정하기 어렵습니다. 이런 문제는 대시보드를 처음 만들 때 흔히 겪는 일입니다.

너무 많은 정보를 한 화면에 담으려다가 복잡해지거나, 반대로 중요한 메트릭을 빠뜨리기도 합니다. 차트 타입을 잘못 선택하면 데이터의 의미가 제대로 전달되지 않아 오히려 혼란을 줄 수도 있죠.

바로 이럴 때 필요한 것이 체계적인 대시보드 구성 전략입니다. Grafana는 다양한 패널 타입과 레이아웃 옵션을 제공하여, 데이터의 특성에 맞는 최적의 시각화를 만들 수 있게 해줍니다.

개요

간단히 말해서, 대시보드는 여러 개의 패널(Panel)을 조합하여 만든 시각화 페이지입니다. 각 패널은 하나의 차트나 그래프를 나타내며, 이들을 그리드 형태로 배치하여 완성합니다.

왜 대시보드 구성이 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 같은 데이터라도 어떻게 보여주느냐에 따라 인사이트의 질이 완전히 달라집니다. 예를 들어, 서버 모니터링 대시보드라면 상단에는 전체 시스템 상태를 한눈에 볼 수 있는 Stat 패널을, 중간에는 시간에 따른 변화를 추적하는 Time Series 그래프를, 하단에는 상세한 테이블을 배치하는 식으로 정보의 계층을 만들어야 합니다.

기존에는 여러 도구를 오가며 각각의 차트를 봐야 했다면, 이제는 하나의 대시보드에서 모든 관련 메트릭을 한 번에 볼 수 있습니다. 게다가 변수(Variable)를 사용하면 하나의 대시보드로 여러 서버나 환경을 전환하며 볼 수 있어 효율성이 크게 향상됩니다.

대시보드의 핵심 특징은 드래그 앤 드롭 레이아웃, 다양한 패널 타입(Time Series, Stat, Gauge, Table 등), 동적 변수 지원입니다. 이러한 특징들이 복잡한 시스템 상태를 직관적으로 이해할 수 있게 만들어줍니다.

코드 예제

// Grafana 대시보드 JSON 정의 (API로 생성 가능)
// CPU 사용률을 보여주는 간단한 패널 예시
const createDashboard = async () => {
  const dashboard = {
    dashboard: {
      title: "System Monitoring",
      tags: ["system", "monitoring"],
      timezone: "browser",
      panels: [
        {
          id: 1,
          title: "CPU Usage",
          type: "timeseries",
          gridPos: { h: 8, w: 12, x: 0, y: 0 },
          targets: [
            {
              expr: "100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)",
              refId: "A",
              legendFormat: "{{instance}}"
            }
          ],
          fieldConfig: {
            defaults: {
              unit: "percent",
              min: 0,
              max: 100,
              thresholds: {
                mode: "absolute",
                steps: [
                  { value: 0, color: "green" },
                  { value: 70, color: "yellow" },
                  { value: 90, color: "red" }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    },
    overwrite: true
  };

  const response = await axios.post(
    `${grafanaUrl}/api/dashboards/db`,
    dashboard,
    { headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` } }
  );
  console.log('대시보드 생성 완료:', response.data.url);
};

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana 대시보드를 프로그래밍 방식으로 생성하는 것입니다. JSON 형식으로 대시보드 구조를 정의하고 API를 통해 Grafana에 등록하면, 수동으로 클릭하지 않고도 완전한 대시보드를 만들 수 있습니다.

첫 번째로, dashboard 객체의 기본 정보를 설정합니다. title은 대시보드 이름이고, tags는 검색과 분류에 사용됩니다.

timezone: "browser"는 사용자의 브라우저 시간대를 따르도록 하여 전 세계 어디서든 자신의 시간대로 데이터를 볼 수 있게 합니다. panels 배열에 실제 차트들을 정의하는데, 이것이 대시보드의 핵심입니다.

두 번째로, 패널 정의를 자세히 보면 gridPos가 레이아웃을 결정합니다. h: 8은 높이 8칸, w: 12는 너비 12칸(전체 너비는 24칸), x: 0, y: 0은 좌상단 위치를 의미합니다.

targets 배열에는 Prometheus 쿼리가 들어가는데, expr의 PromQL 쿼리는 idle 상태가 아닌 CPU 사용률을 계산합니다. 5분 간격([5m])의 평균을 내서 부드러운 그래프를 만듭니다.

세 번째로, fieldConfig는 데이터를 어떻게 표시할지 정의합니다. unit: "percent"는 값을 퍼센트로 표시하고, min: 0, max: 100으로 Y축 범위를 고정합니다.

thresholds는 값에 따라 색상을 바꾸는 설정으로, 0-70%는 녹색(정상), 70-90%는 노란색(주의), 90% 이상은 빨간색(위험)으로 표시됩니다. 이렇게 하면 시각적으로 즉시 문제를 파악할 수 있습니다.

여러분이 이 코드를 사용하면 대시보드를 코드로 관리할 수 있어 여러 가지 장점이 생깁니다. Git으로 버전 관리를 하면 변경 이력을 추적할 수 있고, 잘못 수정했을 때 이전 버전으로 쉽게 되돌릴 수 있습니다.

또한 Terraform이나 Ansible 같은 IaC 도구와 통합하여 인프라와 함께 대시보드도 자동으로 배포할 수 있습니다. 여러 환경에 동일한 대시보드를 일관되게 적용할 수 있어 운영 효율성이 크게 높아집니다.

실전 팁

💡 PromQL 쿼리를 처음 작성할 때는 Prometheus UI에서 먼저 테스트해보고, 원하는 결과가 나오면 Grafana로 옮기세요.

💡 패널이 많아지면 Row를 사용하여 논리적으로 그룹화하세요. 예를 들어 "CPU & Memory", "Network", "Disk I/O" 같은 Row로 나누면 관리가 쉽습니다.

💡 legendFormat에서 {{instance}}처럼 레이블을 사용하면 여러 서버의 데이터를 구분할 수 있습니다. 의미 있는 이름을 사용하세요.

💡 대시보드 JSON을 export하여 백업해두면, Grafana 서버 장애 시에도 빠르게 복구할 수 있습니다.

💡 overwrite: true를 사용하면 기존 대시보드를 덮어쓰므로 주의하세요. 실수로 중요한 대시보드를 지우지 않도록 이름을 신중히 관리하세요.

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4. 변수 활용하기 - 동적 대시보드 만들기

시작하며

여러분이 여러 서버를 모니터링하면서 "각 서버마다 대시보드를 따로 만들어야 하나?"라고 생각해본 적 있나요? 서버가 10대, 100대로 늘어나면 대시보드도 그만큼 만들어야 할까요?

각 환경(개발, 스테이징, 프로덕션)마다 별도의 대시보드를 관리하는 것은 정말 비효율적입니다. 이런 문제는 대시보드가 많아질수록 심각해집니다.

동일한 구조의 대시보드를 여러 개 복사해서 사용하면, 나중에 수정할 일이 생겼을 때 모든 대시보드를 일일이 고쳐야 합니다. 하나라도 빠뜨리면 일관성이 깨지고, 유지보수 비용이 기하급수적으로 증가하죠.

바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana의 변수(Variables) 기능입니다. 하나의 대시보드를 만들어두고 드롭다운으로 서버, 환경, 지역 등을 선택하여 같은 대시보드를 다양한 컨텍스트에서 재사용할 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, 변수는 대시보드에서 동적으로 값을 변경할 수 있게 해주는 파라미터입니다. 드롭다운 메뉴나 텍스트 입력으로 값을 선택하면, 모든 패널의 쿼리에 자동으로 반영됩니다.

왜 변수가 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 대규모 인프라를 운영할 때 동일한 메트릭을 다양한 대상에 대해 봐야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 마이크로서비스 아키텍처에서 user-service, order-service, payment-service 등 수십 개의 서비스가 있다면, 각 서비스의 응답시간, 에러율, 처리량을 보는 대시보드를 서비스마다 만드는 것은 비현실적입니다.

기존에는 대시보드를 복제하고 하드코딩된 값을 일일이 바꿔야 했다면, 이제는 $service 같은 변수를 사용하여 하나의 대시보드로 모든 서비스를 커버할 수 있습니다. 심지어 multi-value 변수를 사용하면 여러 서비스를 동시에 선택하여 비교할 수도 있습니다.

변수의 핵심 특징은 쿼리 기반 동적 목록, 다중 선택 지원, 변수 간 의존성(종속) 설정입니다. 이러한 특징들이 대시보드의 재사용성을 극대화하고 관리 복잡도를 크게 낮춰줍니다.

코드 예제

// Grafana 변수 정의 예시 (대시보드 JSON에 포함)
const dashboardWithVariables = {
  dashboard: {
    title: "Multi-Server Dashboard",
    templating: {
      list: [
        {
          name: "instance",
          type: "query",
          datasource: "Prometheus",
          query: "label_values(node_cpu_seconds_total, instance)",
          multi: true,
          includeAll: true,
          allValue: ".*",
          refresh: 1,  // 대시보드 로드 시 갱신
          sort: 1      // 알파벳 순 정렬
        },
        {
          name: "interval",
          type: "interval",
          query: "1m,5m,10m,30m,1h",
          current: { text: "5m", value: "5m" },
          auto: true,
          auto_count: 30,
          auto_min: "10s"
        }
      ]
    },
    panels: [
      {
        title: "CPU Usage by Instance",
        targets: [
          {
            // 변수를 쿼리에 사용 ($instance, $interval)
            expr: "100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$instance\",mode=\"idle\"}[$interval])) * 100)",
            legendFormat: "{{instance}}"
          }
        ]
      }
    ]
  }
};

설명

이 코드가 하는 일은 대시보드에 동적 변수를 추가하여 사용자가 원하는 서버와 시간 간격을 선택할 수 있게 만드는 것입니다. 이렇게 하면 하나의 대시보드가 수십, 수백 대의 서버를 모두 커버할 수 있는 강력한 도구가 됩니다.

첫 번째로, instance 변수는 query 타입으로 정의되어 Prometheus에서 실제 인스턴스 목록을 자동으로 가져옵니다. label_values(node_cpu_seconds_total, instance) 쿼리는 해당 메트릭에 존재하는 모든 instance 레이블 값을 추출합니다.

multi: true는 여러 인스턴스를 동시에 선택할 수 있게 하고, includeAll: true는 "All" 옵션을 추가하여 모든 인스턴스를 한 번에 선택할 수 있게 합니다. refresh: 1은 대시보드를 열 때마다 목록을 새로고침하여 새로 추가된 서버가 자동으로 나타나게 합니다.

두 번째로, interval 변수는 시간 간격을 선택하는 변수입니다. 1분부터 1시간까지 사전 정의된 값을 제공하고, auto: true 옵션으로 대시보드의 시간 범위에 따라 자동으로 적절한 간격을 선택할 수도 있습니다.

예를 들어 24시간 범위를 보면 1분 간격은 너무 세밀하므로 자동으로 더 큰 간격을 사용합니다. auto_count: 30은 최대 30개의 데이터 포인트를 목표로 간격을 조정합니다.

세 번째로, 패널의 쿼리에서 $instance와 $interval 같은 변수를 사용합니다. instance=~\"$instance\"는 정규표현식 매칭을 의미하는데, multi-select로 여러 인스턴스를 선택하면 자동으로 instance=~"server1|server2|server3" 형태로 확장됩니다.

[$interval]은 사용자가 선택한 시간 간격을 rate 함수에 적용하여 그래프의 세밀도를 조절합니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 대시보드 관리가 획기적으로 간소화됩니다.

서버가 100대 추가되어도 대시보드는 하나만 있으면 되고, 새로운 서버는 자동으로 드롭다운에 나타납니다. 장애 발생 시 특정 서버를 빠르게 선택하여 문제를 분석할 수 있고, 평소에는 "All"을 선택하여 전체 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다.

또한 변수를 URL 파라미터로 전달할 수 있어, 알림에서 직접 해당 서버의 대시보드로 링크를 걸 수도 있습니다.

실전 팁

💡 변수 이름은 짧고 명확하게 지으세요. $var1, $temp 같은 이름은 나중에 무엇을 의미하는지 알기 어렵습니다.

💡 쿼리 변수를 사용할 때는 refresh 옵션을 적절히 설정하세요. 너무 자주 갱신하면 성능이 떨어지고, 너무 드물게 갱신하면 새 데이터가 반영되지 않습니다.

💡 변수 간 의존성을 만들 수 있습니다. 예를 들어 region 변수를 먼저 선택하고, instance 변수에서 instance{region="$region"}처럼 필터링하면 계층적 선택이 가능합니다.

💡 includeAll의 allValue를 .*로 설정하면 정규표현식으로 모든 값을 매칭하지만, 데이터가 많으면 성능 문제가 생길 수 있으니 주의하세요.

💡 변수를 패널 제목에도 사용할 수 있습니다. "CPU Usage - $instance"처럼 하면 현재 선택된 값이 제목에 표시되어 맥락을 파악하기 쉽습니다.

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5. 알림 설정하기 - 문제를 사전에 감지하기

시작하며

여러분이 대시보드를 만들어서 모니터링을 하고 있지만, "24시간 내내 화면을 보고 있을 수는 없는데 어떻게 하지?"라고 생각해본 적 있나요? 서버 장애는 새벽에도 주말에도 발생하는데, 그때마다 사람이 모니터링할 수는 없습니다.

문제가 발생하고 몇 시간이 지나서야 알게 되면 이미 사용자에게 큰 피해를 준 후입니다. 이런 문제는 수동 모니터링의 한계입니다.

아무리 훌륭한 대시보드를 만들어도, 사람이 보고 있지 않으면 소용이 없습니다. 특히 임계값을 넘어서는 순간을 포착하려면 실시간으로 데이터를 확인해야 하는데, 이는 현실적으로 불가능합니다.

바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana의 알림(Alerting) 기능입니다. 특정 조건을 만족하면 자동으로 Slack, 이메일, PagerDuty 등으로 알림을 보내서, 문제가 발생하는 즉시 대응할 수 있게 해줍니다.

개요

간단히 말해서, 알림은 메트릭이 특정 조건을 만족할 때 자동으로 통보를 보내는 기능입니다. 쿼리 결과가 임계값을 넘으면 Alerting 상태가 되고, 설정된 채널로 메시지를 전송합니다.

왜 알림이 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 서비스 가용성은 얼마나 빨리 문제를 인지하고 대응하느냐에 달려 있습니다. 예를 들어, CPU 사용률이 95%를 넘어서면 서비스가 느려지기 시작하는데, 이를 5분 안에 알고 조치하면 사용자는 거의 영향을 받지 않지만, 1시간 후에 알면 이미 수많은 불만이 쌓인 상태입니다.

기존에는 cron job으로 주기적으로 체크하는 스크립트를 작성했다면, 이제는 Grafana에서 시각화와 알림을 통합 관리할 수 있습니다. 같은 쿼리를 대시보드에서 보면서 동시에 알림 조건으로도 사용할 수 있어 일관성이 보장됩니다.

알림의 핵심 특징은 유연한 조건 설정, 다양한 알림 채널 지원, 알림 그룹화 및 억제 기능입니다. 이러한 특징들이 운영 팀이 잠을 자면서도 시스템을 안전하게 운영할 수 있게 만들어줍니다.

코드 예제

// Grafana 알림 규칙 정의 (Grafana 9+ Unified Alerting)
const alertRule = {
  title: "High CPU Usage Alert",
  condition: "A",
  data: [
    {
      refId: "A",
      queryType: "",
      relativeTimeRange: {
        from: 600,    // 10분 전부터
        to: 0         // 현재까지
      },
      datasourceUid: "prometheus-uid",
      model: {
        expr: "100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)",
        refId: "A"
      }
    }
  ],
  condition: "B",
  // 조건: A의 값이 80보다 크면 알림
  expressions: [
    {
      refId: "B",
      type: "reduce",
      reducer: "last",
      expression: "A"
    },
    {
      refId: "C",
      type: "threshold",
      expression: "B",
      conditions: [
        {
          evaluator: {
            params: [80],
            type: "gt"  // greater than
          }
        }
      ]
    }
  ],
  for: "5m",           // 5분간 조건 지속 시 알림
  annotations: {
    summary: "CPU usage is above 80% on {{ $labels.instance }}",
    description: "Current value: {{ $values.A }}"
  },
  labels: {
    severity: "warning",
    team: "infrastructure"
  },
  notificationSettings: {
    receiver: "slack-notifications"
  }
};

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana의 Unified Alerting 시스템을 사용하여 CPU 사용률이 높을 때 자동으로 알림을 보내는 규칙을 만드는 것입니다. 이는 24시간 무인 모니터링을 가능하게 하는 핵심 기능입니다.

첫 번째로, data 배열에는 알림 조건을 평가할 쿼리가 들어갑니다. Prometheus에서 CPU idle 상태를 제외한 사용률을 계산하는 것은 대시보드와 동일한 쿼리입니다.

relativeTimeRange는 지난 10분간의 데이터를 평가 대상으로 하여, 현재뿐만 아니라 최근 추세도 고려할 수 있게 합니다. 이렇게 하면 갑작스러운 스파이크와 지속적인 문제를 구분할 수 있습니다.

두 번째로, expressions 섹션은 쿼리 결과를 어떻게 평가할지 정의합니다. reduce 타입의 표현식 B는 시계열 데이터를 단일 값으로 축소하는데, reducer: "last"는 가장 최근 값을 사용합니다.

avg, min, max 같은 다른 옵션도 있습니다. threshold 타입의 표현식 C는 실제 조건을 체크하는데, gt (greater than)로 80을 넘는지 확인합니다.

이 조건이 true가 되면 알림이 트리거됩니다. 세 번째로, for: "5m" 설정은 매우 중요합니다.

이는 조건이 5분간 지속되어야 알림을 보낸다는 의미로, 일시적인 스파이크로 인한 오알림(false positive)을 방지합니다. 예를 들어 CPU가 잠깐 튀었다가 바로 정상으로 돌아오면 알림이 발생하지 않습니다.

annotations는 알림 메시지에 포함될 정보인데, {{ $labels.instance }}와 {{ $values.A }}로 동적으로 값을 채워 넣어 어느 서버에서 얼마나 높은 값이 나왔는지 즉시 알 수 있습니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 잠을 자는 동안에도 시스템을 안전하게 운영할 수 있습니다.

문제가 발생하면 Slack으로 즉시 알림이 오고, on-call 엔지니어가 신속하게 대응할 수 있습니다. labels로 severity와 team을 지정하면 알림을 자동으로 라우팅할 수 있어, 긴급한 문제는 즉시 전화로, 경고 수준은 Slack으로 보내는 식의 차별화된 대응이 가능합니다.

또한 알림 규칙을 코드로 관리하면 Git에서 버전 관리하고, 리뷰 프로세스를 거쳐 잘못된 알림 설정을 미리 방지할 수 있습니다.

실전 팁

💡 for 시간을 너무 짧게 설정하면 오알림이 많아지고, 너무 길게 설정하면 대응이 늦어집니다. 메트릭의 특성에 따라 1분~10분 사이에서 조정하세요.

💡 알림 피로(alert fatigue)를 방지하려면 정말 중요한 것만 알림으로 설정하세요. 너무 많은 알림은 무시되기 쉽습니다.

💡 annotations에 runbook 링크를 추가하면, 알림을 받은 사람이 어떻게 대응해야 할지 즉시 알 수 있습니다. 예: runbook_url: "https://wiki.company.com/runbooks/high-cpu"

💡 테스트 환경에서 알림 규칙을 먼저 검증하세요. 프로덕션에 바로 적용하면 예상치 못한 대량 알림이 발생할 수 있습니다.

💡 Grafana의 Silences 기능을 사용하여 유지보수 기간 동안 알림을 일시적으로 끌 수 있습니다. 매번 알림 규칙을 수정할 필요가 없습니다.

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6. PromQL 쿼리 마스터하기 - 정확한 데이터 추출

시작하며

여러분이 Grafana에서 차트를 만들려고 하는데 "이 데이터를 어떻게 가져와야 하지?"라고 막막해본 적 있나요? Prometheus에는 엄청난 양의 메트릭이 저장되어 있지만, 정확히 원하는 데이터만 추출하는 쿼리를 작성하는 것은 쉽지 않습니다.

잘못된 쿼리는 엉뚱한 결과를 보여주거나, 아예 데이터가 나오지 않기도 합니다. 이런 문제는 시계열 데이터베이스의 쿼리 언어를 처음 배울 때 흔히 겪는 일입니다.

SQL에 익숙하더라도 PromQL은 완전히 다른 패러다임이기 때문에 혼란스럽습니다. rate, irate, increase, sum, avg 같은 함수들이 언제 어떻게 사용되는지 이해하지 못하면 잘못된 인사이트를 얻게 되죠.

바로 이럴 때 필요한 것이 PromQL(Prometheus Query Language)의 체계적인 이해입니다. PromQL을 마스터하면 원하는 어떤 메트릭이든 정확하게 추출하고, 집계하고, 변환할 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, PromQL은 Prometheus에서 시계열 데이터를 질의하기 위한 함수형 쿼리 언어입니다. 메트릭 선택, 필터링, 집계, 시간 범위 계산 등을 간결한 표현식으로 수행할 수 있습니다.

왜 PromQL이 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 모니터링의 가치는 정확한 데이터에서 나옵니다. 예를 들어, API 요청률을 계산할 때 increase()를 써야 할지 rate()를 써야 할지 모르면 그래프가 전혀 다르게 나옵니다.

잘못된 쿼리로 만든 대시보드는 오히려 잘못된 의사결정을 유도하여 더 위험합니다. 기존에는 시행착오를 거쳐 쿼리를 만들었다면, 이제는 PromQL의 패턴을 이해하면 효율적으로 정확한 쿼리를 작성할 수 있습니다.

특히 레이블 매칭, aggregation operator, range vector 같은 개념을 이해하면 복잡한 메트릭 계산도 쉽게 할 수 있습니다. PromQL의 핵심 특징은 instant vector와 range vector 구분, 풍부한 내장 함수, 레이블 기반 필터링과 집계입니다.

이러한 특징들이 시계열 데이터를 다루는 최적의 방법을 제공합니다.

코드 예제

// PromQL 실전 예제 모음
// 1. HTTP 요청률 계산 (초당 요청 수)
rate(http_requests_total[5m])

// 2. 에러율 계산 (전체 요청 대비 5xx 에러 비율)
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))
/
sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100

// 3. 서비스별 평균 응답 시간
avg by (service) (
  rate(http_request_duration_seconds_sum[5m])
  /
  rate(http_request_duration_seconds_count[5m])
)

// 4. 디스크 사용률 예측 (4시간 후)
predict_linear(
  node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"}[1h],
  4 * 3600
)

// 5. 99번째 백분위수 응답 시간
histogram_quantile(0.99,
  rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])
)

// 6. 최근 5분간 CPU 사용률 평균 (idle 제외)
100 - (
  avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100
)

설명

이 코드들이 하는 일은 Prometheus에 저장된 원시 메트릭 데이터를 의미 있는 인사이트로 변환하는 것입니다. 각 쿼리는 실무에서 자주 사용되는 패턴을 보여줍니다.

첫 번째로, rate() 함수는 counter 타입 메트릭의 초당 증가율을 계산합니다. http_requests_total은 누적 카운터인데, 이를 그대로 그래프로 그리면 계속 증가하는 선만 보입니다.

rate()를 사용하면 초당 몇 건의 요청이 들어오는지 알 수 있어 실제 트래픽 패턴을 파악할 수 있습니다. [5m]은 range vector로 5분간의 데이터를 사용하여 평균을 내므로, 일시적인 스파이크가 부드럽게 처리됩니다.

두 번째로, 에러율 계산은 나눗셈을 사용합니다. status=~"5.."는 정규표현식으로 500번대 모든 상태 코드를 매칭합니다.

분자는 5xx 에러의 rate, 분모는 전체 요청의 rate를 계산하여 비율을 구합니다. sum()으로 먼저 집계한 후 나누는 것이 중요한데, 순서를 바꾸면 각 인스턴스별로 먼저 나눠져서 전체 에러율이 아닌 평균 에러율이 나옵니다.

세 번째로, 평균 응답 시간은 histogram 메트릭의 sum과 count를 활용합니다. Prometheus의 histogram은 _sum(총합)과 _count(개수)를 자동으로 생성하는데, 이 둘을 나누면 평균이 됩니다.

avg by (service)는 서비스별로 그룹화하여 각 서비스의 평균을 따로 계산합니다. 만약 avg를 빼면 모든 서비스의 전체 평균이 나옵니다.

네 번째로, predict_linear()는 선형 회귀를 사용하여 미래 값을 예측합니다. 지난 1시간의 디스크 사용 추세를 분석하여 4시간 후(4 * 3600초) 디스크 공간이 얼마나 남을지 예측합니다.

이를 알림 조건으로 사용하면 디스크가 가득 차기 전에 미리 대응할 수 있습니다. 다섯 번째로, histogram_quantile()은 백분위수를 계산합니다.

0.99는 99%의 요청이 이 값보다 빠르다는 의미로, P99라고 부릅니다. 평균만 보면 이상치(outlier)에 숨겨진 문제를 놓칠 수 있는데, P99를 보면 최악의 경우 사용자 경험을 파악할 수 있습니다.

SLA를 정의할 때 매우 중요한 메트릭입니다. 여러분이 이러한 쿼리 패턴을 익히면 어떤 메트릭이든 자유자재로 다룰 수 있게 됩니다.

새로운 대시보드를 만들 때 이 예제들을 참고하여 빠르게 적용할 수 있고, 기존 쿼리를 응용하여 더 복잡한 분석도 가능합니다. 특히 rate, sum, avg, histogram_quantile 같은 핵심 함수를 이해하면 대부분의 모니터링 요구사항을 충족할 수 있습니다.

실전 팁

💡 rate()는 counter에만 사용하고, gauge 메트릭에는 avg_over_time() 같은 함수를 사용하세요. 잘못 사용하면 이상한 결과가 나옵니다.

💡 range vector의 시간 범위([5m])는 scrape interval의 최소 4배 이상으로 설정하세요. 너무 짧으면 데이터 포인트가 부족해 rate 계산이 부정확해집니다.

💡 복잡한 쿼리를 작성할 때는 Prometheus UI에서 먼저 테스트하고, Graph 탭에서 결과를 확인한 후 Grafana로 옮기세요.

💡 by와 without의 차이를 이해하세요. sum by (service)는 service 레이블로 그룹화하고, sum without (instance)는 instance를 제외한 나머지로 그룹화합니다.

💡 쿼리 성능을 위해 가능한 한 일찍 필터링하세요. {job="api"} 같은 레이블 필터를 먼저 적용하면 처리할 데이터가 줄어듭니다.

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7. 대시보드 템플릿 활용하기 - 빠른 시작 가이드

시작하며

여러분이 처음부터 대시보드를 만들려고 하는데 "어떤 메트릭을 봐야 하고, 어떻게 배치해야 하지?"라고 막막해본 적 있나요? 좋은 대시보드를 만드는 것은 단순히 차트를 그리는 것 이상의 노하우가 필요합니다.

어떤 정보를 상단에, 어떤 것을 하단에 배치해야 하는지, 어떤 차트 타입이 적합한지 경험이 없으면 알기 어렵습니다. 이런 문제는 모니터링을 처음 시작할 때 시행착오를 통해 배워야 하는 부분입니다.

몇 주에 걸쳐 대시보드를 만들고 수정하다 보면 점차 나아지지만, 그동안은 비효율적인 대시보드를 사용해야 합니다. 다른 사람들이 이미 검증한 베스트 프랙티스를 참고할 수 있다면 훨씬 빠르게 시작할 수 있을 텐데요.

바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana의 대시보드 템플릿입니다. 커뮤니티에서 공유하는 수천 개의 검증된 대시보드를 즉시 가져다 사용할 수 있어, 빠르게 프로덕션 수준의 모니터링을 구축할 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, 대시보드 템플릿은 미리 만들어진 대시보드 정의를 가져와 바로 사용하는 기능입니다. Grafana.com에는 Node Exporter, Kubernetes, MySQL 등 거의 모든 시스템에 대한 템플릿이 준비되어 있습니다.

왜 템플릿이 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 처음부터 완벽한 대시보드를 만드는 것은 어렵고 시간도 많이 걸립니다. 예를 들어, Kubernetes 클러스터를 모니터링하려면 어떤 메트릭이 중요한지, 어떻게 시각화해야 하는지 알아야 하는데, 이미 수만 명이 사용하고 검증한 템플릿을 쓰면 즉시 베스트 프랙티스를 적용할 수 있습니다.

기존에는 각자 처음부터 대시보드를 만들어야 했다면, 이제는 템플릿을 가져와서 자신의 환경에 맞게 커스터마이징하기만 하면 됩니다. 80%는 그대로 쓰고 20%만 수정하면 되니 생산성이 크게 향상됩니다.

템플릿의 핵심 특징은 대시보드 ID로 간편한 임포트, 변수를 통한 환경 적응성, 커뮤니티 평가와 다운로드 수 기반 품질 검증입니다. 이러한 특징들이 모니터링 시스템 구축 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축시켜줍니다.

코드 예제

// Grafana 대시보드 템플릿 임포트 (API 사용)
const axios = require('axios');

const importDashboard = async (dashboardId) => {
  try {
    // 1. Grafana.com에서 대시보드 JSON 가져오기
    const templateResponse = await axios.get(
      `https://grafana.com/api/dashboards/${dashboardId}/revisions/latest/download`
    );

    // 2. 데이터 소스 UID 매핑 (환경에 맞게 수정)
    const dashboard = templateResponse.data;
    dashboard.dashboard.id = null;  // 새 대시보드로 생성

    // 템플릿의 datasource를 내 환경의 것으로 변경
    const updateDataSource = (obj) => {
      if (obj.datasource && obj.datasource.uid) {
        obj.datasource.uid = 'my-prometheus-uid';
      }
      if (typeof obj === 'object') {
        Object.values(obj).forEach(updateDataSource);
      }
    };
    updateDataSource(dashboard.dashboard);

    // 3. Grafana에 임포트
    const response = await axios.post(
      `${grafanaUrl}/api/dashboards/db`,
      {
        dashboard: dashboard.dashboard,
        overwrite: false,
        inputs: [
          {
            name: "DS_PROMETHEUS",
            type: "datasource",
            pluginId: "prometheus",
            value: "Prometheus"
          }
        ]
      },
      {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );

    console.log('대시보드 임포트 성공:', response.data.url);
    return response.data;
  } catch (error) {
    console.error('임포트 실패:', error.response?.data || error.message);
  }
};

// 유명한 Node Exporter Full 대시보드 임포트 (ID: 1860)
importDashboard(1860);

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana 커뮤니티의 대시보드 템플릿을 자동으로 다운로드하고 여러분의 Grafana 인스턴스에 설치하는 것입니다. 수동으로 클릭하는 대신 코드로 자동화하면 여러 환경에 동일한 대시보드를 배포할 때 매우 편리합니다.

첫 번째로, Grafana.com의 API에서 대시보드 JSON을 다운로드합니다. 각 대시보드는 고유한 ID를 가지는데, 예를 들어 1860은 가장 인기 있는 Node Exporter Full 대시보드입니다.

/revisions/latest/download는 항상 최신 버전을 가져오므로, 템플릿이 업데이트되면 자동으로 반영됩니다. 이 JSON에는 모든 패널, 쿼리, 레이아웃 정보가 포함되어 있습니다.

두 번째로, 다운로드한 템플릿의 데이터 소스 참조를 여러분의 환경에 맞게 수정합니다. 템플릿은 일반적으로 DS_PROMETHEUS 같은 변수를 사용하는데, 이를 실제 Prometheus 데이터 소스의 UID로 바꿔야 합니다.

updateDataSource 함수는 재귀적으로 모든 객체를 순회하면서 datasource 참조를 찾아 교체합니다. dashboard.id = null로 설정하면 기존 대시보드를 덮어쓰지 않고 새로 생성됩니다.

세 번째로, 수정된 대시보드를 Grafana API로 업로드합니다. inputs 배열은 템플릿에 정의된 변수를 실제 값으로 매핑하는 부분입니다.

많은 템플릿이 데이터 소스 이름을 입력받도록 되어 있어, 여기서 "Prometheus" 같은 실제 데이터 소스 이름을 지정합니다. overwrite: false는 같은 이름의 대시보드가 있을 때 덮어쓰지 않도록 보호합니다.

여러분이 이 코드를 사용하면 몇 초 만에 전문가 수준의 대시보드를 얻을 수 있습니다. Node Exporter Full 대시보드(1860)는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등 모든 시스템 메트릭을 아름답게 시각화한 템플릿으로, 수십만 번 다운로드되었고 지속적으로 개선되고 있습니다.

Kubernetes 클러스터는 대시보드 ID 7249, MySQL은 7362처럼 각 시스템마다 검증된 템플릿이 있으니, Grafana.com에서 검색하여 바로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 모니터링 시스템을 구축하는 시간이 몇 주에서 하루로 단축됩니다.

실전 팁

💡 Grafana.com에서 템플릿을 선택할 때 다운로드 수와 최근 업데이트 날짜를 확인하세요. 인기 있고 활발히 유지보수되는 템플릿이 좋습니다.

💡 템플릿을 그대로 쓰지 말고 자신의 환경에 맞게 커스터마이징하세요. 불필요한 패널은 제거하고, 필요한 패널을 추가하면 더 유용합니다.

💡 템플릿에 사용된 PromQL 쿼리를 공부하면 쿼리 작성 실력이 크게 늘어납니다. 베스트 프랙티스를 배울 수 있는 좋은 기회입니다.

💡 여러 템플릿을 조합하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어 시스템 메트릭은 1860, 애플리케이션 메트릭은 다른 템플릿을 사용하는 식으로요.

💡 임포트한 대시보드를 수정했다면 JSON을 export하여 백업하세요. 나중에 템플릿을 업데이트할 때 자신의 커스터마이징을 잃어버리지 않도록요.

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8. 권한 관리하기 - 팀 협업 환경 구축

시작하며

여러분이 Grafana를 팀 전체에 공유하면서 "모든 사람이 대시보드를 수정할 수 있게 해도 될까?"라고 고민해본 적 있나요? 운영팀, 개발팀, 경영진이 모두 Grafana를 사용하는데, 각자 필요한 권한이 다릅니다.

누군가 실수로 중요한 대시보드를 삭제하거나 알림 설정을 잘못 바꾸면 큰 문제가 됩니다. 이런 문제는 모니터링 시스템이 조직 전체로 확산될 때 반드시 직면하게 됩니다.

처음에는 몇 명만 사용하다가 수십, 수백 명으로 늘어나면 누가 무엇을 할 수 있는지 명확히 정의하지 않으면 혼란이 생깁니다. 민감한 데이터를 누구나 볼 수 있거나, 반대로 필요한 사람이 접근하지 못하는 상황이 발생하죠.

바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana의 권한 관리 시스템입니다. 조직(Organizations), 팀(Teams), 폴더(Folders) 단위로 세밀하게 권한을 제어하여, 각 사용자가 필요한 만큼만 접근할 수 있게 만들 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, 권한 관리는 누가 어떤 대시보드를 보고 수정할 수 있는지 제어하는 기능입니다. Viewer, Editor, Admin 같은 역할을 부여하여 접근 수준을 조절합니다.

왜 권한 관리가 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 기업 환경에서는 보안과 거버넌스가 필수입니다. 예를 들어, 재무 데이터가 포함된 대시보드는 경영진만 볼 수 있어야 하고, 프로덕션 알림 설정은 SRE 팀만 수정할 수 있어야 합니다.

개발자는 자신의 서비스 대시보드는 자유롭게 수정하되, 다른 팀의 것은 읽기만 가능해야 합니다. 기존에는 모든 사람이 Admin 권한을 가지거나, 반대로 아무도 수정하지 못하게 막는 극단적인 선택을 했다면, 이제는 역할 기반 접근 제어(RBAC)로 적절한 균형을 찾을 수 있습니다.

최소 권한 원칙을 적용하면서도 생산성을 유지할 수 있죠. 권한 관리의 핵심 특징은 다층 권한 모델(Organization, Team, Folder, Dashboard), 역할 기반 권한(Viewer, Editor, Admin), LDAP/OAuth 통합 지원입니다.

이러한 특징들이 대규모 조직에서도 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 합니다.

코드 예제

// Grafana 팀 생성 및 권한 설정 (API 사용)
const createTeamAndPermissions = async () => {
  try {
    // 1. 팀 생성
    const teamResponse = await axios.post(
      `${grafanaUrl}/api/teams`,
      {
        name: "Backend Team",
        email: "backend@company.com"
      },
      { headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` } }
    );
    const teamId = teamResponse.data.teamId;
    console.log('팀 생성 완료:', teamId);

    // 2. 팀에 사용자 추가
    await axios.post(
      `${grafanaUrl}/api/teams/${teamId}/members`,
      { userId: 3 },  // 사용자 ID
      { headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` } }
    );

    // 3. 폴더 생성
    const folderResponse = await axios.post(
      `${grafanaUrl}/api/folders`,
      {
        title: "Backend Services",
        uid: "backend-services"
      },
      { headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` } }
    );
    const folderUid = folderResponse.data.uid;

    // 4. 폴더에 팀 권한 부여
    await axios.post(
      `${grafanaUrl}/api/folders/${folderUid}/permissions`,
      {
        items: [
          {
            teamId: teamId,
            permission: 2  // 1=View, 2=Edit, 4=Admin
          },
          {
            role: "Viewer",  // 기본 Viewer 역할에게 읽기 권한
            permission: 1
          }
        ]
      },
      { headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` } }
    );

    console.log('권한 설정 완료');
  } catch (error) {
    console.error('권한 설정 실패:', error.response?.data);
  }
};

createTeamAndPermissions();

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana에서 팀 기반 권한 구조를 프로그래밍 방식으로 구축하는 것입니다. 조직이 커지면 수동으로 클릭하여 권한을 설정하는 것은 비현실적이므로, API를 통한 자동화가 필수적입니다.

첫 번째로, 팀을 생성합니다. Grafana에서 팀은 사용자들의 논리적 그룹으로, 실제 조직 구조를 반영합니다.

"Backend Team", "Frontend Team", "SRE Team" 같은 팀을 만들면, 나중에 대시보드나 폴더에 팀 단위로 권한을 부여할 수 있습니다. email 필드는 선택사항이지만, 팀 관련 알림을 보낼 때 유용합니다.

API 응답에서 teamId를 받아 이후 단계에서 사용합니다. 두 번째로, 팀에 사용자를 추가합니다.

userId는 Grafana의 내부 사용자 ID로, /api/org/users 엔드포인트로 조회할 수 있습니다. LDAP이나 OAuth를 사용한다면 외부 인증 시스템과 동기화되므로, 사용자가 로그인할 때 자동으로 팀에 추가되도록 설정할 수도 있습니다.

한 사용자는 여러 팀에 속할 수 있어 유연한 구조를 만들 수 있습니다. 세 번째로, 폴더를 생성합니다.

폴더는 대시보드를 그룹화하고 권한을 적용하는 단위입니다. "Backend Services" 폴더에는 백엔드 관련 대시보드만 모아두고, 이 폴더에 Backend Team의 권한을 부여하면 모든 대시보드에 일일이 권한을 설정할 필요가 없습니다.

uid는 URL-safe한 고유 식별자로, 나중에 API로 참조할 때 사용합니다. 네 번째로, 폴더에 권한을 설정합니다.

permission: 2는 Edit 권한으로, 팀 멤버들이 이 폴더의 대시보드를 수정할 수 있게 합니다. permission: 1은 View 권한으로, Viewer 역할을 가진 모든 사용자가 읽을 수는 있지만 수정은 못하게 합니다.

permission: 4는 Admin 권한으로, 권한 자체를 변경할 수 있습니다. role: "Viewer"는 특정 사용자가 아닌 역할에 권한을 부여하는 방식입니다.

여러분이 이 코드를 사용하면 대규모 조직에서도 권한을 체계적으로 관리할 수 있습니다. 신입 사원이 입사하면 자동으로 해당 팀에 추가되어 필요한 대시보드에 접근할 수 있고, 퇴사하면 모든 권한이 자동으로 회수됩니다.

프로젝트별, 부서별로 폴더를 나누고 권한을 분리하면, 실수로 다른 팀의 대시보드를 삭제하는 일을 방지할 수 있습니다. 또한 감사(Audit) 목적으로 누가 무엇을 변경했는지 추적할 수 있어 컴플라이언스 요구사항도 충족할 수 있습니다.

실전 팁

💡 처음에는 권한을 너무 세밀하게 나누지 말고, 큰 틀(팀 단위)에서 시작하세요. 필요에 따라 점차 세분화하는 것이 관리하기 쉽습니다.

💡 LDAP나 OAuth(Google, GitHub, Okta 등)를 연동하면 사용자 관리가 자동화됩니다. 별도로 Grafana 계정을 만들 필요가 없어 편리합니다.

💡 중요한 대시보드는 별도의 폴더에 넣고 Admin 권한만 부여하세요. 실수로 삭제되거나 수정되는 것을 방지할 수 있습니다.

💡 "Viewer" 역할을 기본으로 하고, 필요한 사람에게만 "Editor" 권한을 부여하는 최소 권한 원칙을 따르세요.

💡 정기적으로 권한을 리뷰하세요. 퇴사자나 팀 이동으로 불필요한 권한이 남아있는지 확인하고 정리해야 보안이 유지됩니다.

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9. 플러그인 확장하기 - 기능 확장의 무한 가능성

시작하며

여러분이 Grafana의 기본 패널로는 원하는 시각화를 만들 수 없어서 "이런 차트는 없을까?"라고 아쉬워한 적 있나요? Time Series, Stat, Gauge 같은 기본 패널도 좋지만, 때로는 세계 지도에 데이터를 표시하거나, 네트워크 토폴로지를 그리거나, 특별한 비즈니스 메트릭을 독특한 방식으로 보여주고 싶을 때가 있습니다.

이런 문제는 표준 시각화 도구의 한계입니다. 모든 사용 사례를 미리 예측하여 기본 기능으로 제공할 수 없기 때문에, 특수한 요구사항은 충족하기 어렵습니다.

직접 시각화 도구를 만들려면 엄청난 개발 비용이 들고, 기존 Grafana 인프라와 통합하기도 어렵습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Grafana의 플러그인 시스템입니다.

Panel, Data Source, App 플러그인을 통해 Grafana의 기능을 무한대로 확장할 수 있으며, 커뮤니티에서 만든 수백 개의 플러그인을 즉시 설치하여 사용할 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, 플러그인은 Grafana에 새로운 기능을 추가하는 확장 모듈입니다. Panel 플러그인은 새로운 차트 타입을, Data Source 플러그인은 새로운 데이터베이스 연결을, App 플러그인은 완전한 애플리케이션을 추가합니다.

왜 플러그인이 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 조직마다 고유한 요구사항이 있기 때문입니다. 예를 들어, 물류 회사라면 배송 경로를 지도에 표시하고 싶고, IoT 회사라면 센서 데이터를 3D로 시각화하고 싶을 수 있습니다.

Worldmap Panel, 3D Globe Panel 같은 플러그인을 설치하면 이런 특수한 요구사항을 쉽게 해결할 수 있습니다. 기존에는 Grafana가 지원하지 않는 기능을 포기하거나 별도의 도구를 사용해야 했다면, 이제는 플러그인으로 Grafana 안에서 모든 것을 통합할 수 있습니다.

일관된 사용자 경험을 유지하면서 기능을 확장할 수 있죠. 플러그인의 핵심 특징은 쉬운 설치(grafana-cli 명령어), 샌드박스 환경에서의 안전한 실행, 공식 플러그인 저장소를 통한 검증입니다.

이러한 특징들이 Grafana를 범용 모니터링 플랫폼으로 만들어줍니다.

코드 예제

// Grafana 플러그인 설치 및 관리
// Docker 환경에서 플러그인 설치 예시

// 1. Dockerfile에서 플러그인 설치
// Dockerfile:
// FROM grafana/grafana:latest
// RUN grafana-cli plugins install grafana-worldmap-panel
// RUN grafana-cli plugins install grafana-piechart-panel
// RUN grafana-cli plugins install yesoreyeram-infinity-datasource

// 2. docker-compose.yml에서 환경변수로 설치
version: '3.8'
services:
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    environment:
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-worldmap-panel,grafana-piechart-panel,yesoreyeram-infinity-datasource
    volumes:
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
    ports:
      - "3000:3000"

// 3. API로 설치된 플러그인 목록 조회
const listPlugins = async () => {
  try {
    const response = await axios.get(
      `${grafanaUrl}/api/plugins`,
      {
        headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` },
        params: { type: 'panel' }  // panel, datasource, app
      }
    );

    response.data.forEach(plugin => {
      console.log(`${plugin.name} (${plugin.id}): ${plugin.info.version}`);
      console.log(`  설명: ${plugin.info.description}`);
      console.log(`  상태: ${plugin.enabled ? '활성화' : '비활성화'}`);
    });
  } catch (error) {
    console.error('플러그인 조회 실패:', error.response?.data);
  }
};

listPlugins();

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana에 플러그인을 설치하고 관리하는 여러 방법을 보여줍니다. 특히 컨테이너 환경에서 플러그인을 자동으로 설치하는 방법은 Infrastructure as Code 관점에서 매우 중요합니다.

첫 번째로, Dockerfile에서 grafana-cli 명령어로 플러그인을 설치하는 방법입니다. RUN grafana-cli plugins install <plugin-id> 형식으로 빌드 타임에 플러그인을 포함시키면, 이 이미지로 만든 모든 컨테이너가 동일한 플러그인을 갖게 됩니다.

worldmap-panel은 지리적 데이터를 지도에 표시하는 플러그인이고, piechart-panel은 파이 차트를, infinity-datasource는 REST API나 CSV 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 데이터 소스 플러그인입니다. 두 번째로, docker-compose에서 환경변수 GF_INSTALL_PLUGINS를 사용하는 방법은 더 유연합니다.

Dockerfile을 수정하지 않고도 컨테이너 시작 시 플러그인을 자동 설치할 수 있습니다. 쉼표로 구분하여 여러 플러그인을 동시에 지정할 수 있고, 버전도 명시할 수 있습니다(예: grafana-worldmap-panel:1.0.0).

이 방식은 개발 환경과 프로덕션 환경에서 다른 플러그인 세트를 사용할 때 유용합니다. 세 번째로, API를 통해 설치된 플러그인을 조회하는 방법입니다.

/api/plugins 엔드포인트는 모든 플러그인 정보를 반환하는데, type 파라미터로 panel, datasource, app을 필터링할 수 있습니다. 각 플러그인의 id, name, version, enabled 상태를 확인할 수 있어, 어떤 플러그인이 설치되어 있고 활성화되어 있는지 프로그래밍 방식으로 파악할 수 있습니다.

여러분이 이러한 방법을 사용하면 플러그인 관리를 완전히 자동화할 수 있습니다. 새로운 환경을 구축할 때마다 수동으로 플러그인을 설치할 필요 없이, IaC 코드에 선언하기만 하면 됩니다.

플러그인 버전도 명시적으로 관리하여 예상치 못한 업데이트로 인한 문제를 방지할 수 있습니다. 특히 여러 Grafana 인스턴스를 운영할 때, 모든 인스턴스가 동일한 플러그인 세트를 갖도록 보장할 수 있어 일관성이 유지됩니다.

Worldmap Panel로 글로벌 서비스의 지역별 트래픽을 시각화하거나, Infinity DataSource로 외부 API에서 실시간으로 비즈니스 데이터를 가져오는 등 무궁무진한 활용이 가능합니다.

실전 팁

💡 플러그인을 설치하기 전에 Grafana.com에서 호환성을 확인하세요. Grafana 버전에 따라 작동하지 않는 플러그인도 있습니다.

💡 서명되지 않은(unsigned) 플러그인은 기본적으로 로드되지 않습니다. GF_PLUGINS_ALLOW_LOADING_UNSIGNED_PLUGINS 환경변수로 허용해야 하지만, 보안 위험을 고려하세요.

💡 플러그인 업데이트 시 대시보드가 깨질 수 있으므로, 먼저 개발 환경에서 테스트하고 프로덕션에 적용하세요.

💡 커스텀 플러그인을 개발할 수도 있습니다. Grafana Plugin SDK를 사용하면 React로 패널 플러그인을 만들 수 있어, 조직 고유의 시각화를 구현할 수 있습니다.

💡 플러그인이 많아지면 Grafana 시작 시간이 느려질 수 있습니다. 정말 필요한 플러그인만 설치하고, 사용하지 않는 것은 제거하세요.

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10. 성능 최적화하기 - 대규모 환경에서의 운영

시작하며

여러분이 Grafana를 사용하다가 "대시보드 로딩이 너무 느린데 왜 그럴까?"라고 답답해한 적 있나요? 처음에는 빠르게 작동하던 대시보드가 데이터가 쌓이고 패널이 많아지면서 점점 느려집니다.

심지어 브라우저가 멈추거나, Prometheus가 timeout 에러를 뱉기도 합니다. 이런 문제는 모니터링 시스템이 성장하면서 필연적으로 겪게 되는 과정입니다.

초기에는 성능을 고려하지 않고 마구 패널을 추가하다가, 나중에는 대시보드를 열 때마다 10초 이상 기다려야 하는 상황이 됩니다. 느린 쿼리, 과도한 데이터 포인트, 비효율적인 집계가 누적되어 전체 시스템을 느리게 만듭니다.

바로 이럴 때 필요한 것이 체계적인 성능 최적화입니다. 쿼리 최적화, 캐싱, 시간 범위 제한 등 다양한 기법을 적용하면 같은 대시보드를 10배 이상 빠르게 만들 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, 성능 최적화는 대시보드 로딩 시간을 줄이고 시스템 리소스를 효율적으로 사용하는 것입니다. 쿼리 효율화, 데이터 포인트 제한, 캐시 활용이 핵심입니다.

왜 성능 최적화가 중요한지 실무 관점에서 설명하자면, 느린 대시보드는 사용되지 않는 대시보드가 됩니다. 예를 들어, 장애 상황에서 대시보드를 열었는데 1분 동안 로딩만 하고 있다면, 그 사이에 문제는 더 악화됩니다.

빠른 대시보드는 빠른 의사결정을 가능하게 하고, 결국 서비스 품질 향상으로 이어집니다. 기존에는 "일단 작동하게만" 만들었다면, 이제는 성능을 염두에 두고 설계해야 합니다.

특히 대규모 인프라를 모니터링할 때는 쿼리 하나가 수백만 개의 데이터 포인트를 처리할 수 있으므로, 최적화 없이는 시스템이 견딜 수 없습니다. 성능 최적화의 핵심 특징은 쿼리 레벨 최적화(range, step, aggregation), 대시보드 레벨 최적화(변수 캐싱, lazy loading), 인프라 레벨 최적화(Prometheus retention, Grafana 설정)입니다.

이러한 특징들이 대규모 환경에서도 빠른 응답 시간을 보장합니다.

코드 예제

// Grafana 성능 최적화 설정 및 베스트 프랙티스

// 1. 효율적인 PromQL 쿼리 (좋은 예 vs 나쁜 예)

// 나쁜 예: 너무 많은 데이터 포인트
rate(http_requests_total[1m])

// 좋은 예: 시간 범위에 맞는 interval 사용
rate(http_requests_total[$__rate_interval])

// 나쁜 예: 모든 레이블 유지 (cardinality 폭발)
sum(rate(http_requests_total[5m]))

// 좋은 예: 필요한 레이블만 유지
sum by (service, status) (rate(http_requests_total[5m]))

// 2. 대시보드 변수에 쿼리 결과 제한
const optimizedVariable = {
  name: "instance",
  type: "query",
  query: "label_values(up{job=\"node\"}, instance)",
  regex: "/^(?!test-).*/",  // test-로 시작하는 것 제외
  sort: 1,
  refresh: 2,  // 대시보드 열 때만 갱신 (1=로드 시마다, 2=시간범위 변경 시)
  options: [],
  current: {},
  // 결과 개수 제한 (너무 많은 선택지는 UI를 느리게 함)
  includeAll: true,
  multi: true
};

// 3. 패널 쿼리 최적화 설정
const optimizedPanel = {
  title: "Optimized CPU Usage",
  targets: [
    {
      expr: "avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode!=\"idle\"}[$__rate_interval])) by (instance)",
      refId: "A",
      // 최대 데이터 포인트 제한
      maxDataPoints: 1000,
      // interval 자동 조정
      intervalFactor: 2,
      // 쿼리 타임아웃 설정
      timeout: "30s"
    }
  ],
  // 패널 캐싱 설정
  cacheTimeout: "60",  // 60초 캐시
  // 쿼리를 병렬로 실행하지 않고 순차 실행 (부하 분산)
  maxPerRow: 2
};

// 4. grafana.ini 성능 관련 설정
[dataproxy]
timeout = 30
keep_alive_seconds = 30
max_idle_connections = 100

[database]
max_open_conn = 300
max_idle_conn = 100

[server]
enable_gzip = true

[dashboards]
min_refresh_interval = 5s

설명

이 코드가 하는 일은 Grafana와 Prometheus의 성능을 극대화하기 위한 다양한 최적화 기법을 적용하는 것입니다. 이러한 설정들은 대시보드 로딩 시간을 몇 초에서 밀리초 단위로 단축시킬 수 있습니다.

첫 번째로, PromQL 쿼리 최적화는 가장 중요합니다. $__rate_interval은 Grafana가 자동으로 계산한 최적의 interval을 사용하는 변수입니다.

사용자가 1시간 범위를 보면 1분 interval을, 30일 범위를 보면 1시간 interval을 자동으로 선택합니다. 이렇게 하면 항상 적절한 양의 데이터 포인트만 가져오므로 불필요한 연산이 줄어듭니다.

[1m] 같은 고정 값을 쓰면 긴 시간 범위에서 엄청난 양의 데이터를 처리하게 되어 느려집니다. 두 번째로, aggregation에서 레이블을 제한하는 것도 중요합니다.

sum()만 쓰면 모든 레이블을 제거하고 하나의 시계열로 만들지만, sum by (service, status)는 service와 status 조합마다 별도의 시계열을 유지합니다. 반대로 너무 많은 레이블을 유지하면 cardinality가 폭발하여(수천, 수만 개의 시계열 생성) 쿼리가 느려지고 메모리를 과도하게 사용합니다.

꼭 필요한 레이블만 선택적으로 유지하세요. 세 번째로, 변수 최적화에서 refresh: 2는 시간 범위가 변경될 때만 변수를 갱신합니다.

refresh: 1은 대시보드를 열 때마다 갱신하므로 불필요한 쿼리가 많이 발생합니다. regex로 필터링하면 불필요한 선택지를 제거할 수 있고, 예를 들어 테스트 서버를 제외하면 목록이 짧아져 UI 렌더링도 빨라집니다.

네 번째로, 패널 최적화에서 maxDataPoints: 1000은 Grafana가 Prometheus에 요청할 최대 데이터 포인트 수를 제한합니다. 화면에는 어차피 1000개 이상의 픽셀이 없으므로, 더 많은 데이터를 가져와도 의미가 없습니다.

cacheTimeout은 같은 쿼리를 반복해서 실행하지 않고 캐시된 결과를 재사용하여 Prometheus 부하를 줄입니다. 특히 여러 사용자가 같은 대시보드를 보는 경우 효과적입니다.

다섯 번째로, Grafana 서버 설정에서 enable_gzip: true는 네트워크 전송량을 줄이고, max_open_conn은 데이터베이스 연결 풀 크기를 조정하여 동시 요청을 효율적으로 처리합니다. min_refresh_interval: 5s는 사용자가 대시보드 자동 새로고침을 1초로 설정하는 것을 방지하여 과도한 쿼리를 막습니다.

여러분이 이러한 최적화를 적용하면 수백 개의 패널이 있는 대시보드도 빠르게 로딩할 수 있습니다. 특히 $__rate_interval과 maxDataPoints는 즉시 적용할 수 있는 가장 효과적인 기법입니다.

대규모 인프라를 모니터링하거나 많은 사용자가 동시에 Grafana를 사용하는 환경에서는 이러한 최적화가 필수적입니다. 서버 비용도 절감할 수 있고, 사용자 경험도 크게 향상됩니다.

실전 팁

💡 Grafana의 Query Inspector(패널 메뉴 > Inspect > Query)로 쿼리 실행 시간을 확인하세요. 느린 쿼리를 찾아 먼저 최적화하세요.

💡 Prometheus의 쿼리 로그를 분석하면 어떤 쿼리가 부하를 많이 일으키는지 알 수 있습니다. --query.timeout, --query.max-samples 같은 옵션으로 제한을 걸 수 있습니다.

💡 Recording Rules를 사용하여 복잡한 쿼리를 미리 계산해두면, Grafana에서는 간단한 쿼리만 하면 되므로 훨씬 빠릅니다.

💡 대시보드를 여러 개로 나누세요. 하나의 대시보드에 100개 패널을 담는 것보다, 주제별로 10개씩 10개 대시보드로 나누는 것이 훨씬 빠릅니다.

💡 불필요한 과거 데이터는 retention 정책으로 삭제하세요. Prometheus의 --storage.tsdb.retention.time 옵션으로 오래된 데이터를 자동 삭제하면 쿼리 속도가 빨라집니다.

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