Grafana : créer des dashboards et configurer l'alerting

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.

Ce que vous allez apprendre

Installer Grafana 13 en Docker, Kubernetes (Helm) ou par paquet APT
Brancher une datasource (Prometheus) et importer un dashboard prêt à l'emploi
Créer une alerte utile : un contact point et une règle orientée symptôme
Provisionner datasources et dashboards en YAML (as-code), sans clic
Sécuriser Grafana avant la production : mot de passe, HTTPS, base externe

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 run -d \
  --name grafana \
  -p 3000:3000 \
  -v grafana-data:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana-enterprise:13.1.0

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

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

sudo apt-get install -y apt-transport-https software-properties-common wget
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings/
sudo wget -O /etc/apt/keyrings/grafana.asc https://apt.grafana.com/gpg-full.key

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

sudo apt-get update
sudo apt-get 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. Ce sont des datasources qui font ce travail : Prometheus pour les métriques, Loki pour les logs, Tempo pour les traces.

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

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)

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

2) Importer un dashboard (le plus rapide)

Dashboards → Import
Coller un ID (ex: 1860 “Node Exporter Full”)
Sélectionner la datasource
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. Pour le routage (déduplication, regroupement, astreintes), Grafana s'appuie sur les mêmes principes qu'Alertmanager ; les bonnes pratiques sont détaillées dans le guide alerting.

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

Provisionner Grafana en YAML (sans clic)

Configurer Grafana à la souris ne se reproduit pas : à la recréation du conteneur tout est perdu, et rien n'est versionné. La pratique d'équipe est le provisioning as-code. Des fichiers YAML déposés dans /etc/grafana/provisioning/ (sous-dossiers datasources/, dashboards/, plugins/) sont lus au démarrage. Une ressource ainsi déclarée devient read-only dans l'interface : c'est le signe qu'elle est gérée par le code, pas par un clic.

Voici une datasource Prometheus provisionnée, à placer dans provisioning/datasources/prometheus.yaml :

apiVersion: 1

datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    access: proxy
    url: http://prometheus:9090
    isDefault: true
    jsonData:
      httpMethod: POST
      timeInterval: 10s

Au démarrage, Grafana crée la datasource. On le vérifie par l'API, qui la renvoie avec "readOnly": true, preuve qu'elle vient du provisioning :

curl -s "http://admin:VOTRE_MDP@localhost:3000/api/datasources"

[{"name":"Prometheus","type":"prometheus","access":"proxy",
  "url":"http://prometheus:9090","isDefault":true,"readOnly":true}]

Sur Grafana 13, la datasource apparaît dès le premier démarrage et une requête de test (up) la traverse jusqu'à Prometheus sans aucune action dans l'interface. Le mot de passe admin se fixe en parallèle par la variable GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD, à ne jamais laisser sur admin.

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)

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)

À retenir

Grafana visualise, alerte et explore, mais ne stocke ni ne collecte rien : tout vient des datasources.
Les 4 objets structurants : datasource, panel, dashboard, alerting.
Démarrage le plus rapide : Docker avec un volume sur /var/lib/grafana, sinon perte des données au redémarrage.
L'alerting unifié est le défaut depuis Grafana 9 ; viser 1 règle = 1 symptôme, pas des seuils bruités.
En équipe, provisionner en YAML (/etc/grafana/provisioning/) plutôt que cliquer : reproductible et versionné.
Avant la prod : mot de passe admin changé, HTTPS via reverse proxy, PostgreSQL/MySQL à la place de SQLite (haute disponibilité).

Prochaines étapes

Grafana n'a de valeur qu'avec ses datasources et le reste de la stack d'observabilité. Voici les briques à brancher autour, chacune détaillée dans son guide.

Prometheus (métriques) La datasource reine : collecter et stocker les métriques que Grafana affiche.

Loki (logs) Centraliser les logs et les corréler aux métriques dans Grafana.

Alertmanager Router et dédupliquer les alertes déclenchées par vos règles.

Concevoir des dashboards utiles Les bonnes pratiques de tableaux de bord (RED, USE, golden signals).

Formation Observabilité (lab Grafana) Lab Kubernetes complet : dashboards, variables, provisioning GitOps.

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