Grafana — Visualisation et observabilité

Grafana est votre cockpit d’observabilité : vous branchez des sources de données (métriques / logs / traces) et vous obtenez des dashboards lisibles, une exploration ad-hoc et des alertes. ➡️ Grafana ne stocke pas : il interroge des backends (Prometheus, Loki, Tempo, etc.) et affiche / alerte.

À qui sert cette page ?

Si vous voulez un résultat immédiat, suivez : Quickstart → 1 datasource → 1 dashboard → 1 alerte. Si vous voulez un parcours complet, suivez notre formation Observabilité où Grafana est utilisé dans chaque TP.

Quickstart en 2 minutes

Trois méthodes selon votre contexte. Docker convient au test local, Helm à Kubernetes, APT à un serveur dédié. Dans tous les cas, vous aurez Grafana accessible en moins de 2 minutes.

Docker (le plus rapide)

docker run -d \
  --name grafana \
  -p 3000:3000 \
  -v grafana-data:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana-enterprise:12.3.2

• Ouvrir http://localhost:3000
• Login : admin / admin (Grafana vous force à changer le mot de passe)

Pourquoi grafana-enterprise ?

C’est l’édition recommandée par Grafana Labs : gratuite, inclut toutes les fonctionnalités OSS, et peut être “débloquée” en Enterprise si licence.

Kubernetes (Helm)

helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install grafana grafana/grafana -n monitoring --create-namespace

Mot de passe admin :

kubectl get secret -n monitoring grafana \
  -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 -d

Accès (temporaire) :

kubectl port-forward -n monitoring svc/grafana 3000:80

Ne sautez pas la persistence

En cluster, activez un PVC, sinon vous perdez dashboards & config au redémarrage.

Linux (APT)

sudo apt install -y apt-transport-https software-properties-common wget
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings/
wget -q -O - https://apt.grafana.com/gpg.key | gpg --dearmor \
  | sudo tee /etc/apt/keyrings/grafana.gpg > /dev/null

echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/grafana.gpg] https://apt.grafana.com stable main" \
  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/grafana.list

sudo apt update
sudo apt install -y grafana
sudo systemctl enable --now grafana-server

Accès : http://localhost:3000

Ce que Grafana fait (et ce qu’il ne fait pas)

Beaucoup de débutants pensent que Grafana “fait tout”. En réalité, Grafana est spécialisé dans l’affichage : il lit vos données, les rend visuelles, et vous alerte. Mais il ne collecte ni ne stocke rien.

Grafana fait	Grafana ne fait pas
Dashboards (graphes, tables, stats, heatmaps)	Stockage des métriques/logs/traces
Explore (requêtes ad-hoc)	Collecte (exporters/agents)
Alerting (règles + routage + notifications)	Discovery / scraping à votre place

Glissez pour voir

Mental model simple

Vous gagnez du temps si vous pensez “je branche des sources” plutôt que “Grafana est un monitoring”.

Les 4 concepts à connaître (sinon tout paraît flou)

Si vous comprenez ces 4 objets, tout le reste devient logique. Inversement, sauter cette étape rend chaque action dans l’interface confuse.

Datasource

La connexion vers vos données. Sans datasource → pas de graphe.

Panel

Une visualisation (graphe/table/stat). Le panel contient la requête (PromQL, LogQL, SQL…).

Dashboard

Un écran composé de panels + variables. Il doit répondre à 1 question (ex: “mon cluster est-il OK ?”).

Alerting

Des règles + un routage + des contacts. Une alerte utile décrit un symptôme.

Obtenir de la valeur en 10 minutes

Une fois Grafana installé, suivez ces 3 étapes pour passer de l’écran vide à un dashboard utile. L’objectif : avoir quelque chose à montrer en 10 minutes.

1) Ajouter une datasource (Prometheus en exemple)

1. Connections → Data sources → Add data source
2. Choisir Prometheus
3. URL : http://prometheus:9090 (adaptez à votre environnement)
4. Save & test

Si vous n’avez pas Prometheus

Vous pouvez démarrer avec n’importe quelle datasource : Loki (logs), une DB SQL, un cloud provider, etc. L’important est d’avoir une source stable pour apprendre le workflow.

2) Importer un dashboard (le plus rapide)

1. Dashboards → Import
2. Coller un ID (ex: 1860 “Node Exporter Full”)
3. Sélectionner la datasource
4. Import

3) Rendre le dashboard “utilisable” (sinon il reste décoratif)

• Ajoutez 1 variable : cluster ou instance
• Ajoutez 1 panel “symptôme” : up, erreurs, latence…
• Limitez les séries affichées (topk / agrégation) : sinon Grafana devient illisible

Alerting utile en 5 minutes (version débutant)

Une alerte “CPU > 80%” brute spamme vite. Le minimum vital :

1 règle = 1 symptôme, 1 destination, un seuil raisonnable, un délai.

1. Alerting → Contact points → Add contact point
2. Configurez Email/Slack/Webhook
3. Test
4. Alerting → Alert rules → New alert rule
5. Requête simple (exemple Prometheus) : up == 0
6. Condition : “IS ABOVE 0” pendant 2m
7. Ajoutez severity="critical" + team="platform"
8. Sauvegardez + vérifiez le routage

Règle d’or

Une alerte doit répondre : “qui doit agir ?” et “quoi faire maintenant ?” Sinon elle finit en fatigue d’alerte.

Cas d’usage (quand Grafana brille vraiment)

Grafana s’adapte à de nombreux contextes. Voici les cas où il apporte le plus de valeur, avec les patterns de dashboards et d’alerting associés.

Kubernetes

Vues cluster / namespaces / workloads. Corrélation logs + métriques. Intégration native Prometheus Operator.

SRE / Infra

Les 4 “golden signals” : latence, erreurs, saturation, trafic. Dashboards serveurs, réseau, stockage.

Applications

Métriques RED/USE par service. Alerting orienté client. Traces + logs corrélés.

FinOps

Dashboards coûts cloud, usage par équipe, tendances et prévisions.

Les pièges qui rendent Grafana frustrant

Ces erreurs sont fréquentes et transforment Grafana en usine à gaz. La bonne nouvelle : chaque piège a un fix simple.

• Dashboard “fourre-tout” → personne ne le consulte. Fix : 1 dashboard = 1 question
• Trop de séries sur un panel → UI lente / illisible. Fix : agréger, topk, limiter
• Variables non bornées → timeouts. Fix : valeurs limitées, labels stables
• Alertes “seuils bruit” → spam. Fix : alerter sur symptômes (down, erreurs, latence)
• Pas de persistence → tout disparaît. Fix : volume Docker / PVC K8s
• Clicops en prod → non reproductible. Fix : provisioning YAML (dans la formation)

Le bon réflexe

Si ça devient lent, la cause n’est pas “Grafana” : c’est souvent la requête (trop de séries) ou la datasource.

Checklist minimum avant production

Avant de déclarer Grafana “prêt pour la prod”, validez ces points. Un oubli coûte cher (données perdues, accès non sécurisé, dashboards non reproductibles).

• Persistence activée (volume/PVC)
• Mot de passe admin changé / désactivé via SSO
• HTTPS (Ingress / reverse proxy)
• RBAC (folders, rôles, accès)
• Backups testés (SQLite/PostgreSQL selon déploiement)
• 1 dashboard “overview” réellement utilisé
• 5–10 alertes max au départ (qualité > quantité)

Aller plus loin : tout est dans la formation

Cette page donne les bases. Pour maîtriser Grafana (création de dashboards, alerting avancé, provisioning GitOps), suivez la formation complète avec lab Kubernetes.

Formation Observabilité — Module Grafana Lab Kubernetes complet : dashboards, variables, provisioning as code.

Ressources

Liens officiels pour approfondir ou résoudre un problème spécifique.

• Documentation Grafana : https://grafana.com/docs/grafana/latest/
• Installation Docker : https://grafana.com/docs/grafana/latest/setup-grafana/installation/docker/
• Installation Helm : https://grafana.com/docs/grafana/latest/setup-grafana/installation/helm/
• Dashboards communautaires : https://grafana.com/grafana/dashboards/
• Grafana Play (démo) : https://play.grafana.org/
• Releases : https://grafana.com/grafana/download

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