Amazon Managed Grafana unterstützt jetzt Grafana Version 10.4

Amazon Managed Grafana Version 10.4 führt eine Reihe neuer Funktionen ein, darunter Korrelationen, Unterordner, verbesserte Navigation, Dienstkonten und APIs für die Automatisierung sowie eine Grafana-Warnungsvorschau. Diese Verbesserungen bieten Benutzern eine effizientere und detailliertere Kontrolle über ihre Überwachungs- und Observability-Setups. Das Hinzufügen von Korrelationen ermöglicht eine nahtlose Verknüpfung zwischen Metriken und Protokollen, während Unterordner eine bessere Organisation von Dashboards ermöglichen. Die neuen Visualisierungspanels, darunter Trend, Datagrid und XY-Diagramm, bieten vielseitige Möglichkeiten zur Datendarstellung. Diese Fortschritte verbessern die allgemeine Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität von Amazon Managed Grafana und machen es zu einem noch leistungsfähigeren Tool zur Überwachung und zum Verständnis der Leistung und des Zustands Ihrer Anwendungen und Infrastruktur.

We are excited to announce support for Grafana version 10.4 in Amazon Managed Grafana. You can now run Grafana version 10.4 on a secure, scalable, highly available, and fully managed service. This update gives you access to key features introduced in the open-source Grafana versions 9.5 to 10.4, including Correlations, Subfolders, Transformations redesign, and new visualization panels. It also introduces new APIs for Grafana Service Accounts and Service Account Tokens, which replace the traditional Grafana API keys. When compared to the legacy Grafana API keys, the Service Accounts Tokens approach offers better security and improved automation abilities by integrating with native AWS APIs.

Wir freuen uns, die Unterstützung für Grafana Version 10.4 in Amazon Managed Grafana ankündigen zu können. Sie können Grafana Version 10.4 jetzt auf einem sicheren, skalierbaren, hochverfügbaren und vollständig verwalteten Dienst ausführen. Mit diesem Update erhalten Sie Zugriff auf wichtige Funktionen, die in den Open-Source-Grafana-Versionen 9.5 bis 10.4 eingeführt wurden, einschließlich Korrelationen, Unterordnern, Neugestaltung von Transformationen und neuen Visualisierungsfenstern. Außerdem werden neue APIs für Grafana-Dienstkonten und Dienstkonto-Tokens eingeführt, die die herkömmlichen Grafana-API-Schlüssel ersetzen. Im Vergleich zu den alten Grafana-API-Schlüsseln bietet der Service Accounts Tokens-Ansatz durch die Integration mit nativen AWS-APIs eine bessere Sicherheit und verbesserte Automatisierungsmöglichkeiten.

In this blog post, we will take a closer look at the new Amazon Managed Grafana v10.4 features to understand the changes.

In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die neuen Funktionen von Amazon Managed Grafana v10.4, um die Änderungen zu verstehen.

Walkthrough

Follow us as we introduce the new capabilities in Amazon Managed Grafana version 10.4, including Correlations for seamlessly linking metrics and logs, Subfolders for better organization of dashboards, and new visualization panels like Trend, Datagrid, and XY Chart. We’ll also explore enhancements to navigation, Service Accounts and APIs for automation, and the Grafana Alerting preview.

Exemplarische Vorgehensweise Folgen Sie uns, während wir die neuen Funktionen in Amazon Managed Grafana Version 10.4 vorstellen, darunter Korrelationen für die nahtlose Verknüpfung von Metriken und Protokollen, Unterordner für eine bessere Organisation von Dashboards und neue Visualisierungspanels wie Trend, Datagrid und XY-Diagramm. Wir werden außerdem Verbesserungen an der Navigation, an Dienstkonten und APIs für die Automatisierung sowie an der Grafana-Warnungsvorschau untersuchen.

We will start with creating a new workspace with version 10.4, deploy an example to get metrics into Amazon Managed Service for Prometheus and logs into Amazon CloudWatch. This will allow us to explore key new features.

Wir beginnen mit der Erstellung eines neuen Arbeitsbereichs mit Version 10.4, stellen ein Beispiel bereit, um Metriken in Amazon Managed Service für Prometheus zu übertragen, und melden uns bei Amazon CloudWatch an. Dies wird es uns ermöglichen, wichtige neue Funktionen zu erkunden.

We will leverage Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) cluster metrics from the AWS Observability Accelerator and highlight relevant portions of it. The AWS Observability Accelerator provides opinionated infrastructure as code to set up observability for AWS environments using managed services like Amazon Managed Service for Prometheus, Amazon Managed Grafana, and AWS Distro for OpenTelemetry, with curated metrics, logs, traces collection, alerting rules, and Amazon Managed Grafana dashboards.

Wir werden die Clustermetriken des Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) aus dem AWS Observability Accelerator nutzen und relevante Teile davon hervorheben. Der AWS Observability Accelerator bietet eigens entwickelte Infrastruktur als Code zum Einrichten der Beobachtbarkeit für AWS-Umgebungen unter Verwendung verwalteter Dienste wie Amazon Managed Service für Prometheus, Amazon Managed Grafana und AWS Distro für OpenTelemetry mit kuratierten Metriken, Protokollen, Ablaufverfolgungserfassung, Warnregeln und Amazon Verwaltete Grafana-Dashboards.

Creating a new workspace

When creating a workspace in Amazon Managed Grafana, you now have the possibility to select between multiple versions including 8.4, 9.4 and now 10.4. The entire process of creating a new workspace can be found in the Amazon Managed Grafana documentation.

Erstellen eines neuen Arbeitsbereichs Beim Erstellen eines Arbeitsbereichs in Amazon Managed Grafana haben Sie jetzt die Möglichkeit, zwischen mehreren Versionen zu wählen, darunter 8.4, 9.4 und jetzt 10.4. Den gesamten Prozess zum Erstellen eines neuen Arbeitsbereichs finden Sie in der Amazon Managed Grafana-Dokumentation.

Figure 1 – Selecting a Grafana version for a new workspace

Abbildung 1 – Auswählen einer Grafana-Version für einen neuen Arbeitsbereich

Alternatively, you can create a new workspace with your favorite infrastructure as code tools like AWS CloudFormation, AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform or the AWS Command Line Interface (AWS CLI).

Alternativ können Sie einen neuen Arbeitsbereich mit Ihren bevorzugten Infrastruktur-as-Code-Tools wie AWS CloudFormation, AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform oder der AWS Command Line Interface (AWS CLI) erstellen.

Below are examples for creating a workspace with the AWS CLI and Terraform.

Nachfolgend finden Sie Beispiele für die Erstellung eines Arbeitsbereichs mit der AWS CLI und Terraform.

Using the AWS CLI

1. Creating an AWS Identity and Access Management (IAM) role for the workspace

Here, we create an IAM role that will be assumed by the Amazon Managed Grafana workspace, enabling it to access AWS data sources like Amazon Managed Prometheus, CloudWatch, and AWS X-Ray. In addition to these data sources, Amazon Managed Grafana supports several other default data sources, as listed on built-in data sources.

Verwenden der AWS CLI 1. Erstellen einer AWS Identity and Access Management (IAM)-Rolle für den Arbeitsbereich Hier erstellen wir eine IAM-Rolle, die vom Amazon Managed Grafana-Arbeitsbereich übernommen wird und ihm den Zugriff auf AWS-Datenquellen wie Amazon Managed Prometheus ermöglicht. CloudWatch und AWS X-Ray. Zusätzlich zu diesen Datenquellen unterstützt Amazon Managed Grafana mehrere andere Standarddatenquellen, die in den integrierten Datenquellen aufgeführt sind.

cat < assume-role.json {     "Version": "2012-10-17",     "Statement": [         {             "Sid": "GrafanaAssume",             "Effect": "Allow",             "Principal": {                 "Service": "grafana.amazonaws.com"             },             "Action": "sts:AssumeRole"         }     ] } EOF  GRAFANA_WORKSPACE_ROLE_ARN=$(aws iam create-role --role-name grafana-v10-demo  --assume-role-policy-document file://assume-role.json --query 'Role.Arn' --output text)  # Amazon CloudWatch aws iam attach-role-policy                                                         --role-name $GRAFANA_WORKSPACE_ROLE_ARN  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonGrafanaCloudWatchAccess  # AWS X-Ray aws iam attach-role-policy                                                         --role-name grafana-v10-demo  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AWSXrayReadOnlyAccess  # Amazon Managed Service for Prometheus cat < aps-policy.json {     "Version": "2012-10-17",     "Statement": [         {             "Effect": "Allow",             "Action": [                 "aps:ListWorkspaces",                 "aps:DescribeWorkspace",                 "aps:QueryMetrics",                 "aps:GetLabels",                 "aps:GetSeries",                 "aps:GetMetricMetadata"             ],             "Resource": "*"         }     ] } EOF  APS_POLICY_ARN=$(aws iam create-policy  --policy-name grafana-v10-demo-aps-policy  --policy-document file://aps-policy.json  --query 'Policy.Arn')  aws iam attach-role-policy      --role-name $GRAFANA_WORKSPACE_ROLE_ARN      --policy-arn $APS_POLICY_ARN

2. Creating the workspace

The following code snippet configures the workspace to access resources within the current AWS account. Alternatively, you can configure it at the AWS Organization level. The code reuses the role created in the first step, granting permissions to access CloudWatch, Amazon Managed Service for Prometheus, and X-Ray. For logging into the workspace, we use AWS IAM Identity Center (successor to AWS SSO) as the authentication method for the workspace. Finally we enable the plugin management feature to allow workspace admins to install or uninstall plugins from the plugin catalog.

Katze

Check Managing Workspaces, Users, and Policies for more information on how to setup workspaces.

Weitere Informationen zum Einrichten von Arbeitsbereichen finden Sie unter „Verwalten von Arbeitsbereichen, Benutzern und Richtlinien“.

aws grafana create-workspace  --account-access-type CURRENT_ACCOUNT  --workspace-role-arn $GRAFANA_WORKSPACE_ROLE_ARN  --authentication-providers AWS_SSO  --permission-type SERVICE_MANAGED  --grafana-version 10.4  --configuration '{"plugins": {"pluginAdminEnabled": true}}'

Using Terraform

An alternative approach to deploying Amazon Managed Grafana is through Terraform. We will utilize an example from the AWS Observability Accelerator for Terraform to streamline the deployment of a workspace configured with CloudWatch, X-Ray, and Amazon Managed Service for Prometheus as data sources. Additionally, this workspace will be set up to leverage AWS IAM Identity Center for user authentication. Visit Creating a new Amazon Managed Grafana Workspace for more information on the example.

aws grafana create-workspace --account-access-type CURRENT_ACCOUNT --workspace-role-arn $GRAFANA_WORKSPACE_ROLE_ARN --authentication-providers AWS_SSO --permission-type SERVICE_MANAGED --grafana-version 10.4 --configuration '{"plugins": { "pluginAdminEnabled": true}}' Verwendung von Terraform Ein alternativer Ansatz zur Bereitstellung von Amazon Managed Grafana ist Terraform. Wir verwenden ein Beispiel aus dem AWS Observability Accelerator für Terraform, um die Bereitstellung eines Arbeitsbereichs zu optimieren, der mit CloudWatch, X-Ray und Amazon Managed Service für Prometheus als Datenquellen konfiguriert ist. Darüber hinaus wird dieser Arbeitsbereich so eingerichtet, dass er AWS IAM Identity Center für die Benutzerauthentifizierung nutzt. Weitere Informationen zum Beispiel finden Sie unter Erstellen eines neuen Amazon Managed Grafana Workspace.

Replace with your current AWS Region.

Ersetzen Sie es durch Ihre aktuelle AWS-Region.

git clone https://github.com/aws-observability/terraform-aws-observability-accelerator.git cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/managed-grafana-workspace terraform init export TF_VAR_aws_region= terraform apply  

After a few minutes your workspace should be ready to use.

git clone https://github.com/aws-observability/terraform-aws-observability-accelerator.git cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/managed-grafana-workspace terraform init export TF_VAR_aws_region= terraform apply Nach ein paar Minuten Ihr Arbeitsbereich sollte einsatzbereit sein.

Updating workspace version to v10.4

If you are an existing user of Amazon Managed Grafana, you can directly migrate your current workspace from 9.4 to 10.4 in the AWS console. This can be also done with the AWS CLI as shown in the example below. However, it’s important to note that the migration process is not reversible. We recommend testing the upgrade in a non-prod environment, before upgrading your production workspace.

Aktualisieren der Arbeitsbereichsversion auf Version 10.4 Wenn Sie bereits Amazon Managed Grafana verwenden, können Sie Ihren aktuellen Arbeitsbereich direkt von 9.4 auf 10.4 in der AWS-Konsole migrieren. Dies kann auch mit der AWS CLI erfolgen, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der Migrationsprozess nicht umkehrbar ist. Wir empfehlen, das Upgrade in einer Nicht-Produktumgebung zu testen, bevor Sie Ihren Produktionsarbeitsbereich aktualisieren.

If you are still running 8.4, the upgrade will be done in two steps, first to 9.4 and then 10.4.

Wenn Sie noch 8.4 verwenden, erfolgt das Upgrade in zwei Schritten, zunächst auf 9.4 und dann auf 10.4.

aws grafana update-workspace-configuration  --workspace-id   --configuration  --grafana-version 9.4  aws grafana update-workspace-configuration  --workspace-id   --configuration  --grafana-version 10.4

Note: We recommend that you review the breaking changes before upgrading the workspace version. Some plugins may need an update, to work properly with Grafana version 10.

aws grafana update-workspace-configuration --workspace-id --configuration --grafana-version 9.4 aws grafana update-workspace-configuration --workspace-id --configuration --grafana-version 10.4 Hinweis: Wir empfehlen Ihnen, die zu lesen Breaking Changes vor dem Upgrade der Workspace-Version. Einige Plugins benötigen möglicherweise ein Update, damit sie ordnungsgemäß mit Grafana Version 10 funktionieren.

Migrating Grafana content to version 10.4

In addition to manually migrating the content such as data sources, folders, and dashboards from your self hosted Grafana yourself, you can easily do this with the amazon-managed-grafana-migrator. This solution can be useful to migrate from self-managed Grafana to Amazon Managed Grafana or to test in a lower environment easily, before upgrading a production Amazon Managed Grafana workspace.

Grafana-Inhalte auf Version 10.4 migrieren Zusätzlich zur manuellen Migration der Inhalte wie Datenquellen, Ordner und Dashboards von Ihrem selbst gehosteten Grafana können Sie dies ganz einfach mit dem amazon-managed-grafana-migrator tun. Diese Lösung kann nützlich sein, um von selbstverwaltetem Grafana auf Amazon Managed Grafana zu migrieren oder einfach in einer niedrigeren Umgebung zu testen, bevor ein Produktionsarbeitsbereich von Amazon Managed Grafana aktualisiert wird.

Service Accounts and new APIs

In Grafana v10.4, Service Accounts replace API Keys, as the primary method for authenticating applications that interact with Grafana using Service Account Tokens. To support this change, we have introduced new control plane APIs that allow you to create, read, and delete service accounts and service account tokens. This enhancement enables you to fully automate the provisioning of Amazon Managed Grafana resources such as dashboards, folders, and data sources.

Dienstkonten und neue APIs In Grafana v10.4 ersetzen Dienstkonten API-Schlüssel als primäre Methode zur Authentifizierung von Anwendungen, die mithilfe von Dienstkonto-Tokens mit Grafana interagieren. Um diese Änderung zu unterstützen, haben wir neue Steuerungsebenen-APIs eingeführt, mit denen Sie Dienstkonten und Dienstkonto-Tokens erstellen, lesen und löschen können. Mit dieser Erweiterung können Sie die Bereitstellung von Amazon Managed Grafana-Ressourcen wie Dashboards, Ordnern und Datenquellen vollständig automatisieren.

In the below snippet, using the AWS CLI, we will create a service account and token. This will allow us to provision dashboards automatically by a Grafana Operator running in an Amazon EKS cluster in this example.

Im folgenden Snippet erstellen wir mithilfe der AWS CLI ein Dienstkonto und ein Token. Dies ermöglicht uns in diesem Beispiel die automatische Bereitstellung von Dashboards durch einen Grafana-Operator, der in einem Amazon EKS-Cluster ausgeführt wird.

SERVICE_ACCOUNT_TOKEN_ID=$(aws grafana create-workspace-service-account  --workspace-id   --grafana-role ADMIN  --name terraform-accelerator-eks  --query 'id' --output text)  # Creating a 3600s lived token as we deploy manually. # In an automated pipeline, security token should be shorter in duration. export TF_VAR_grafana_api_key=$(aws grafana create-workspace-service-account-token  --workspace-id   --name grafana-operator  --seconds-to-live 3600  --service-account-id $SERVICE_ACCOUNT_TOKEN_ID --query 'serviceAccountToken.key' --output text) 

Demo environment

We will be utilizing the Amazon EKS cluster metrics example to collect metrics into a new Amazon Managed Service for Prometheus workspace and collect logs into CloudWatch.

SERVICE_ACCOUNT_TOKEN_ID=$(aws grafana create-workspace-service-account --workspace-id --grafana-role ADMIN --name terraform-accelerator-eks --query 'id' --output text) # Erstellen eines 3600s-Live-Tokens als Wir stellen manuell bereit. # In einer automatisierten Pipeline sollte die Dauer des Sicherheitstokens kürzer sein. export TF_VAR_grafana_api_key=$(aws grafana create-workspace-service-account-token --workspace-id --name grafana-operator --seconds-to-live 3600 --service-account-id $SERVICE_ACCOUNT_TOKEN_ID --query 'serviceAccountToken. key' --output text) Demo-Umgebung Wir werden das Amazon EKS-Cluster-Metrikbeispiel verwenden, um Metriken in einem neuen Amazon Managed Service for Prometheus-Arbeitsbereich zu sammeln und Protokolle in CloudWatch zu sammeln.

cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/existing-cluster-with-base-and-infra terraform init terraform apply -var eks_cluster_id=  -var managed_grafana_workspace_id=

After a few minutes, we should see new dashboards created in the Amazon Managed Grafana workspace.

cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/existing-cluster-with-base-and-infra terraform init terraform apply -var eks_cluster_id= -var Managed_grafana_workspace_id= Nach ein paar Minuten sollten wir neue Dashboards sehen, die im Amazon Managed Grafana erstellt wurden Arbeitsplatz.

Exploring the new features

Navigation

Amazon Managed Grafana 10.4 includes enhancements to the navigation interface, streamlining user workflows and simplifying interactions across the platform. A notable enhancement is the detachable breadcrumb navigation, now universally accessible. This feature allows users to easily backtrack through their activity in complex monitoring setups.

Erkundung der neuen Funktionen Navigation Amazon Managed Grafana 10.4 umfasst Verbesserungen der Navigationsoberfläche, die die Arbeitsabläufe der Benutzer rationalisieren und die Interaktionen auf der gesamten Plattform vereinfachen. Eine bemerkenswerte Verbesserung ist die abnehmbare Breadcrumb-Navigation, die jetzt allgemein zugänglich ist. Mit dieser Funktion können Benutzer ihre Aktivitäten in komplexen Überwachungskonfigurationen problemlos zurückverfolgen.

Figure 2 – Configuring AWS Data Sources in the navigation menu

Abbildung 2 – Konfigurieren von AWS-Datenquellen im Navigationsmenü

The simplified experience of setting up AWS Data Sources can be found under the Apps section. If you ran the Terraform commands above, you will notice that some data sources have already been provisioned for you.

Die vereinfachte Erfahrung beim Einrichten von AWS-Datenquellen finden Sie im Abschnitt „Apps“. Wenn Sie die oben genannten Terraform-Befehle ausgeführt haben, werden Sie feststellen, dass einige Datenquellen bereits für Sie bereitgestellt wurden.

You can quickly navigate to the explore view with a single keyboard shortcut (g+e) , where you can query your data sources. Let’s now select the Amazon Managed Service for Prometheus metrics and issue a query. We are now presented with a new outline view on the left side which helps navigating between the query, the resulting graphs and raw data.

Mit einer einzigen Tastenkombination (g+e) können Sie schnell zur Erkundungsansicht navigieren, wo Sie Ihre Datenquellen abfragen können. Wählen wir nun die Amazon Managed Service for Prometheus-Metriken aus und stellen Sie eine Abfrage aus. Auf der linken Seite wird uns nun eine neue Gliederungsansicht angezeigt, die die Navigation zwischen der Abfrage, den resultierenden Diagrammen und den Rohdaten erleichtert.

Figure 3 – Using the outline menu in the Explore section

Abbildung 3 – Verwendung des Gliederungsmenüs im Abschnitt „Erkunden“.

Correlations

A correlation defines how data in one data source is used to query data in another data source. Correlations are supported when using the explore view with Logs or Table visualizations. The explore view provides you with an editor that allows you to build those correlations for any result field. To better understand correlations, let’s consider the following scenario as an example.

Korrelationen Eine Korrelation definiert, wie Daten in einer Datenquelle verwendet werden, um Daten in einer anderen Datenquelle abzufragen. Korrelationen werden unterstützt, wenn die Erkundungsansicht mit Protokollen oder Tabellenvisualisierungen verwendet wird. Die Erkundungsansicht stellt Ihnen einen Editor zur Verfügung, mit dem Sie diese Korrelationen für jedes Ergebnisfeld erstellen können. Um Zusammenhänge besser zu verstehen, betrachten wir das folgende Szenario als Beispiel.

Metrics to logs correlation

In our example, we have Amazon Managed Service for Prometheus metrics for containers running in an Amazon EKS cluster. With the following query, we have an average CPU utilization for containers running in the default namespace, we do an aggregation while preserving only a few labels.

Korrelation zwischen Metriken und Protokollen In unserem Beispiel haben wir Amazon Managed Service for Prometheus-Metriken für Container, die in einem Amazon EKS-Cluster ausgeführt werden. Mit der folgenden Abfrage ermitteln wir die durchschnittliche CPU-Auslastung für Container, die im Standard-Namespace ausgeführt werden. Wir führen eine Aggregation durch und behalten dabei nur wenige Labels bei.

sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="default", container!=""}[5m])) by (pod, cluster, container, k8s_node_name)

sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="default", container!=""}[5m])) by (Pod, Cluster, Container, k8s_node_name)

Let’s assume we have CPU utilization spikes for a few containers and we want to understand the root cause.

Nehmen wir an, wir haben bei einigen Containern CPU-Auslastungsspitzen und möchten die Grundursache verstehen.

One natural way to solve this would be be to identify the logs location for this particular container, and then run a query. This process is simplified with the new correlations feature. By clicking on Add and Add correlation button on the top action bar, we can instruct Amazon Managed Grafana do this process for us and save time in further investigations.

Eine natürliche Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, wäre, den Speicherort der Protokolle für diesen bestimmten Container zu ermitteln und dann eine Abfrage auszuführen. Dieser Prozess wird durch die neue Korrelationsfunktion vereinfacht. Durch Klicken auf die Schaltfläche „Hinzufügen“ und „Korrelation hinzufügen“ in der oberen Aktionsleiste können wir Amazon Managed Grafana anweisen, diesen Prozess für uns durchzuführen und Zeit bei weiteren Untersuchungen zu sparen.

Figure 4 – Starting the correlation editor in Explore

Abbildung 4 – Starten des Korrelationseditors in Explore

This opens the correlation editor, where any table column can be a hyperlink. When selecting the pod, we get presented with a split view where we can select the CloudWatch datasource, and use all the variables in the query as dynamic arguments for querying. In our case, where we have a CloudWatch log group per namespace, and store each pod log in a separate CloudWatch log stream, this allows us to precisely find which log stream to query to get the pod logs.

Dadurch wird der Korrelationseditor geöffnet, in dem jede Tabellenspalte ein Hyperlink sein kann. Wenn wir den Pod auswählen, wird uns eine geteilte Ansicht angezeigt, in der wir die CloudWatch-Datenquelle auswählen und alle Variablen in der Abfrage als dynamische Argumente für die Abfrage verwenden können. In unserem Fall, in dem wir eine CloudWatch-Protokollgruppe pro Namespace haben und jedes Pod-Protokoll in einem separaten CloudWatch-Protokoll-Stream speichern, können wir so genau herausfinden, welcher Protokoll-Stream abgefragt werden muss, um die Pod-Protokolle zu erhalten.

Figure 5 – Creating a correlation with the explorer editor

Abbildung 5 – Erstellen einer Korrelation mit dem Explorer-Editor

With the correlation saved, we can select any pod using the hyperlink in the result table to view the logs with all the correct values provided in the CloudWatch Logs Insights query.

Wenn die Korrelation gespeichert ist, können wir über den Hyperlink in der Ergebnistabelle einen beliebigen Pod auswählen, um die Protokolle mit allen korrekten Werten anzuzeigen, die in der CloudWatch Logs Insights-Abfrage bereitgestellt werden.

Figure 6 – Clicking on a particular pod column displays associated logs

Abbildung 6 – Durch Klicken auf eine bestimmte Pod-Spalte werden die zugehörigen Protokolle angezeigt

We can also perform transformations to extract values that exist in a field with other data. For example, using a transformation, you can extract one portion of a log line to use in a correlation. Correlations can also be created, edited and deleted in the dedicated Correlation page in Home > Administration > Plugins and data > Correlations.

Wir können auch Transformationen durchführen, um Werte, die in einem Feld vorhanden sind, mit anderen Daten zu extrahieren. Mithilfe einer Transformation können Sie beispielsweise einen Teil einer Protokollzeile extrahieren, um ihn in einer Korrelation zu verwenden. Korrelationen können auch auf der speziellen Korrelationsseite unter „Startseite“ > „Verwaltung“ > „Plugins und Daten“ > „Korrelationen“ erstellt, bearbeitet und gelöscht werden.

Correlations can be done on the same data source, for example we can make a correlation with the k8s_node_name column to find the associated node metrics. This can be useful for a scenario where we want to understand if the node hosting the pod is degraded and affects the pod’s performance.

Korrelationen können mit derselben Datenquelle durchgeführt werden. Beispielsweise können wir eine Korrelation mit der Spalte „k8s_node_name“ erstellen, um die zugehörigen Knotenmetriken zu ermitteln. Dies kann für ein Szenario nützlich sein, in dem wir verstehen möchten, ob der Knoten, der den Pod hostet, beeinträchtigt ist und die Leistung des Pods beeinträchtigt.

Logs to trace correlation

It’s worth noting that some plugins have a form of correlation in their settings, introduced before Amazon Managed Grafana v10. For example, the CloudWatch logs plugins allows you to select a log field that contains an X-Ray trace ID value which can be used to query and display the associated transaction trace map. This scenario is explained in the One Observablity Workshop.

Protokolle zur Verfolgung der Korrelation Es ist erwähnenswert, dass einige Plugins eine Form der Korrelation in ihren Einstellungen haben, die vor Amazon Managed Grafana v10 eingeführt wurde. Mit den CloudWatch-Protokoll-Plugins können Sie beispielsweise ein Protokollfeld auswählen, das einen X-Ray-Trace-ID-Wert enthält, der zum Abfragen und Anzeigen der zugehörigen Transaktions-Trace-Map verwendet werden kann. Dieses Szenario wird im One Observablity Workshop erläutert.

Visualization improvements

Trend Visual

The Trend visual in Amazon Managed Grafana is an experimental panel that allows you to visualize data trends where the x-axis represents numeric values instead of time. This panel fills a gap not addressed by traditional Time Series or XY Chart panels, making it ideal for datasets with a sequential, numeric x-axis, such as function graphs, RPM/torque curves, supply/demand relationships, or elevation/heart rate plots along a racecourse.

Visualisierungsverbesserungen Trendvisuell Das Trendvisual in Amazon Managed Grafana ist ein experimentelles Panel, mit dem Sie Datentrends visualisieren können, bei denen die x-Achse numerische Werte anstelle von Zeit darstellt. Dieses Panel füllt eine Lücke, die von herkömmlichen Zeitreihen- oder XY-Diagramm-Panels nicht abgedeckt wird, und eignet sich daher ideal für Datensätze mit einer sequentiellen, numerischen x-Achse, wie z. B. Funktionsdiagramme, Drehzahl-/Drehmomentkurven, Angebots-/Nachfragebeziehungen oder Höhe/Herzfrequenz Grundstücke entlang einer Rennbahn.

The Trend Panel supports various visual styles and options similar to the time series visualization, including rendering series as lines, points, or bars. However, it lacks certain features like annotations, time regions, shared cursor/crosshair, multi-timezone x-axis, and drag-selection to change the dashboard time range.

Das Trend Panel unterstützt verschiedene visuelle Stile und Optionen ähnlich der Zeitreihenvisualisierung, einschließlich der Darstellung von Reihen als Linien, Punkte oder Balken. Es fehlen jedoch bestimmte Funktionen wie Anmerkungen, Zeitbereiche, gemeinsamer Cursor/Fadenkreuz, X-Achse für mehrere Zeitzonen und Drag-Selection zum Ändern des Dashboard-Zeitbereichs.

You can leverage the Trend Panel to showcase visually engaging examples, such as plotting function graphs to illustrate mathematical relationships or simulations, visualizing RPM/torque curves of an engine to understand its performance characteristics, analyzing supply/demand relationships in economics or business scenarios, or mapping elevation or heart rate changes along a racecourse, providing valuable insights for athletes and trainers.

Sie können das Trend Panel nutzen, um visuell ansprechende Beispiele zu präsentieren, z. B. das Zeichnen von Funktionsdiagrammen zur Veranschaulichung mathematischer Beziehungen oder Simulationen, das Visualisieren von Drehzahl-/Drehmomentkurven eines Motors zum Verständnis seiner Leistungsmerkmale, das Analysieren von Angebots-/Nachfragebeziehungen in Wirtschafts- oder Geschäftsszenarien usw Kartierung von Höhen- oder Herzfrequenzänderungen entlang einer Rennstrecke und Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse für Sportler und Trainer.

Figure 7 – Trend visual

Abbildung 7 – Trendbild

Datagrid Visual

The Datagrid visual allows users to create, edit, and adjust data directly within the platform. It can be used as both a standalone data source and a tabular visualization tool within a dashboard. Users have the flexibility to manipulate existing data, start with a blank slate, or import data via drag-and-drop. This feature enables significant customization and editing, including the deletion of data to reset the state.

Datagrid Visual Mit dem Datagrid Visual können Benutzer Daten direkt auf der Plattform erstellen, bearbeiten und anpassen. Es kann sowohl als eigenständige Datenquelle als auch als tabellarisches Visualisierungstool innerhalb eines Dashboards verwendet werden. Benutzer haben die Flexibilität, vorhandene Daten zu bearbeiten, mit einer leeren Tafel zu beginnen oder Daten per Drag-and-Drop zu importieren. Diese Funktion ermöglicht umfangreiche Anpassungen und Bearbeitungen, einschließlich der Löschung von Daten zum Zurücksetzen des Status.

Figure 8 – Datagrid visual

Abbildung 8 – Datagrid-Visual

XY Chart

The XY Chart plots data points on numerical X and Y axes. Ideal for scientific, engineering, financial, and statistical applications, this chart excels at illustrating the relationships between two variables. Users can effectively analyze correlations, trends, and outliers within their datasets, enabling clear and precise visualizations of complex information.

XY-Diagramm Das XY-Diagramm stellt Datenpunkte auf numerischen X- und Y-Achsen dar. Dieses Diagramm ist ideal für wissenschaftliche, technische, finanzielle und statistische Anwendungen und eignet sich hervorragend zur Veranschaulichung der Beziehungen zwischen zwei Variablen. Benutzer können Korrelationen, Trends und Ausreißer in ihren Datensätzen effektiv analysieren und so eine klare und präzise Visualisierung komplexer Informationen ermöglichen.

Figure 9 – XY Chart

Abbildung 9 – XY-Diagramm

Take a look at the Panels and Visualizations documentation to learn more.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Panels und Visualisierungen.

Subfolders

The subfolders feature in Amazon Managed Grafana 10.4 improves dashboard management by allowing you to organize dashboards into a hierarchical structure, similar to a file system. This organization aids in clearer, more manageable setups, especially in environments with many dashboards or multiple teams. It also simplifies access control, as permissions can be set at the folder level, streamlining management and enhancing security for different user groups. This feature is particularly useful for larger organizations or those with complex monitoring setups, ensuring that dashboards are easier to find, manage, and secure.

Unterordner Die Unterordnerfunktion in Amazon Managed Grafana 10.4 verbessert die Dashboard-Verwaltung, indem sie es Ihnen ermöglicht, Dashboards in einer hierarchischen Struktur, ähnlich einem Dateisystem, zu organisieren. Diese Organisation trägt zu klareren und besser verwaltbaren Setups bei, insbesondere in Umgebungen mit vielen Dashboards oder mehreren Teams. Es vereinfacht auch die Zugriffskontrolle, da Berechtigungen auf Ordnerebene festgelegt werden können, was die Verwaltung rationalisiert und die Sicherheit für verschiedene Benutzergruppen erhöht. Diese Funktion ist besonders nützlich für größere Organisationen oder solche mit komplexen Überwachungseinrichtungen, da sie dafür sorgt, dass Dashboards einfacher zu finden, zu verwalten und zu sichern sind.

Figure 10 – Organizing folders and subfolders

Abbildung 10 – Ordner und Unterordner organisieren

Grafana alerting preview

With version 10.4, Grafana introduced Grafana alerting upgrade with rule preview, a feature that allows users to view, edit, and delete migrated rules prior to cutting over, with the option to roll back to classic alerting if needed. Users looking to migrate from classic alerting to Grafana Alerting can do so with confidence with the migration preview. Classic alerting will be completely removed from Grafana in version 11.

Grafana-Benachrichtigungsvorschau Mit Version 10.4 führte Grafana das Grafana-Benachrichtigungs-Upgrade mit Regelvorschau ein, eine Funktion, die es Benutzern ermöglicht, migrierte Regeln vor der Umstellung anzuzeigen, zu bearbeiten und zu löschen, mit der Option, bei Bedarf zur klassischen Warnung zurückzukehren. Benutzer, die von der klassischen Benachrichtigung zu Grafana Alerting migrieren möchten, können dies mit der Migrationsvorschau beruhigt tun. Die klassische Alarmierung wird in Version 11 vollständig aus Grafana entfernt.

Figure 11 – Previewing alerting upgrade

Abbildung 11 – Vorschau des Benachrichtigungs-Upgrades

Cleanup

If you ran the instructions, make sure to delete resources to stop incurring any charges.

Bereinigung Wenn Sie die Anweisungen ausgeführt haben, stellen Sie sicher, dass Sie die Ressourcen löschen, damit keine Kosten anfallen.

If you deployed Amazon Managed Grafana using the AWS Console you will need to navigate to the Amazon Managed Grafana service section and deleted the workspace you created.

Wenn Sie Amazon Managed Grafana über die AWS-Konsole bereitgestellt haben, müssen Sie zum Abschnitt „Amazon Managed Grafana-Service“ navigieren und den von Ihnen erstellten Arbeitsbereich löschen.

If you deployed using the AWS CLI you will need to execute the below commands. Replace with the actual ID of your workspace.

Wenn Sie die Bereitstellung über die AWS CLI durchgeführt haben, müssen Sie die folgenden Befehle ausführen. Ersetzen Sie diese durch die tatsächliche ID Ihres Arbeitsbereichs.

aws grafana delete-workspace --workspace-id 

If you deployed using the Terraform module you will need to execute the below commands.

aws grafana delete-workspace --workspace-id Wenn Sie die Bereitstellung mit dem Terraform-Modul durchgeführt haben, müssen Sie die folgenden Befehle ausführen.

cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/existing-cluster-with-base-and-infra terraform destroy cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/managed-grafana-workspace terraform destroy

Finally, if you used the AWS CLI to create your Amazon Managed Grafana workspace, run:

cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/existing-cluster-with-base-and-infra terraform destroy cd terraform-aws-observability-accelerator/examples/managed-grafana-workspace terraform destroy Schließlich, wenn Sie die AWS CLI verwendet haben Um Ihren Amazon Managed Grafana-Arbeitsbereich zu erstellen, führen Sie Folgendes aus:

aws iam detach-role-policy      --role-name grafana-v10-demo      --policy-arn $APS_POLICY_ARN  aws iam delete-policy  --policy-arn $APS_POLICY_ARN  aws iam detach-role-policy                                                         --role-name grafana-v10-demo  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AWSXrayReadOnlyAccess  aws iam detach-role-policy                                                         --role-name grafana-v10-demo  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonGrafanaCloudWatchAccess  aws iam delete-role --role-name grafana-v10-demo  aws grafana delete-workspace --workspace-id  

Conclusion

In this blog, we’ve highlighted key new features of Grafana version 10.4 in Amazon Managed Grafana including Correlations, new navigation experience, and panels updates. We’ve seen how to setup a new workspace in 10.4, and how to migrate to the Amazon Managed Grafana v10.4 workspaces. With the replacement of Grafana API keys by Grafana Service Accounts, we’ve also covered our related new control plane APIs to help you perform operations in your workspace.

aws iam detach-role-policy --role-name grafana-v10-demo --policy-arn $APS_POLICY_ARN aws iam delete-policy --policy-arn $APS_POLICY_ARN aws iam detach-role-policy --role-name grafana- v10-demo --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AWSXrayReadOnlyAccess aws iam detach-role-policy --role-name grafana-v10-demo --policy-arn arn:aws:iam::aws :policy/service-role/AmazonGrafanaCloudWatchAccess aws iam delete-role --role-name grafana-v10-demo aws grafana delete-workspace --workspace-id Fazit In diesem Blog haben wir wichtige neue Funktionen von Grafana Version 10.4 hervorgehoben Von Amazon verwaltetes Grafana einschließlich Korrelationen, neuer Navigationserfahrung und Panel-Updates. Wir haben gesehen, wie man in 10.4 einen neuen Arbeitsbereich einrichtet und wie man auf die Amazon Managed Grafana v10.4-Arbeitsbereiche migriert. Mit der Ersetzung der Grafana-API-Schlüssel durch Grafana-Dienstkonten haben wir auch unsere damit verbundenen neuen Steuerungsebenen-APIs behandelt, um Sie bei der Durchführung von Vorgängen in Ihrem Arbeitsbereich zu unterstützen.

To explore the complete list of new features in version 10.4, refer to the user documentation. To learn more about Amazon Managed Grafana features and its pricing, visit the product page and pricing page.

Die vollständige Liste der neuen Funktionen in Version 10.4 finden Sie in der Benutzerdokumentation. Um mehr über die Funktionen und Preise von Amazon Managed Grafana zu erfahren, besuchen Sie die Produktseite und die Preisseite.

• Check out One Observability Workshop aimed at providing a hands-on experience for you on the wide variety of toolsets AWS offers to setup monitoring and observability on your applications.
• Refer to AWS Observability best practices to learn more about prescriptive guidance and recommendations with implementation examples.
• If you are interested in Observability with infrastructure-as-code check out the AWS Observability accelerator which is a set of Terraform modules or CDK patterns to help you configure Observability for your workloads with AWS Observability services.

Schauen Sie sich den One Observability Workshop an, der darauf abzielt, Ihnen eine praktische Erfahrung mit der Vielzahl von Toolsets zu bieten, die AWS zum Einrichten von Überwachung und Observability für Ihre Anwendungen anbietet. Lesen Sie die Best Practices für AWS Observability, um mehr über präskriptive Anleitungen und Empfehlungen mit Implementierungsbeispielen zu erfahren. Wenn Sie sich für Observability mit Infrastructure-as-Code interessieren, schauen Sie sich den AWS Observability Accelerator an, bei dem es sich um eine Reihe von Terraform-Modulen oder CDK-Mustern handelt, die Sie bei der Konfiguration von Observability für Ihre Workloads mit AWS Observability Services unterstützen.