Amazon Managed Grafana が Grafana バージョン 10.4 をサポートするようになりました

Amazon Managed Grafana バージョン 10.4 では、相関関係、サブフォルダー、改善されたナビゲーション、自動化のためのサービスアカウントと API、Grafana Alerting プレビューなど、さまざまな新機能が導入されています。これらの機能強化により、ユーザーは監視と可観測性の設定をより効率的かつ詳細に制御できるようになります。相関関係の追加により、メトリクスとログ間のシームレスなリンクが可能になり、サブフォルダーによりダッシュボードをより適切に整理できるようになります。トレンド、データグリッド、XY チャートなどの新しい視覚化パネルは、データ表現のための多彩なオプションを提供します。これらの進歩により、Amazon Managed Grafana の全体的な使いやすさと機能が強化され、アプリケーションとインフラストラクチャのパフォーマンスと健全性を監視および理解するためのさらに強力なツールになります。

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.

Amazon Managed Grafana での Grafana バージョン 10.4 のサポートを発表できることをうれしく思います。 Grafana バージョン 10.4 を、安全でスケーラブルで可用性の高い完全マネージド サービス上で実行できるようになりました。このアップデートにより、相関関係、サブフォルダー、変換の再設計、新しい視覚化パネルなど、オープンソース Grafana バージョン 9.5 ～ 10.4 で導入された主要な機能にアクセスできるようになります。また、従来の Grafana API キーに代わる、Grafana サービス アカウントとサービス アカウント トークン用の新しい API も導入されています。従来の Grafana API キーと比較すると、サービス アカウント トークンのアプローチは、ネイティブ AWS API と統合することでセキュリティが向上し、自動化機能が向上します。

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

このブログ投稿では、変更点を理解するために、新しい Amazon Managed Grafana v10.4 の機能を詳しく見ていきます。

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.

ウォークスルー メトリクスとログをシームレスにリンクするための相関関係、ダッシュボードをより適切に整理するためのサブフォルダー、トレンド、データグリッド、XY チャートなどの新しい視覚化パネルなど、Amazon Managed Grafana バージョン 10.4 の新機能を紹介します。また、ナビゲーション、自動化のためのサービス アカウントと API、Grafana Alerting プレビューの機能強化についても説明します。

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.

まず、バージョン 10.4 で新しいワークスペースを作成し、Amazon Managed Service for Prometheus にメトリクスを取得し、Amazon CloudWatch にログインするサンプルをデプロイします。これにより、主要な新機能を探索できるようになります。

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.

AWS Observability Accelerator の Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) クラスターメトリクスを活用し、その関連部分を強調します。 AWS Observability Accelerator は、厳選されたメトリクス、ログ、トレース収集、アラート ルール、および Amazon管理された Grafana ダッシュボード。

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.

新しいワークスペースの作成 Amazon Managed Grafana でワークスペースを作成するときに、8.4、9.4、そして現在は 10.4 を含む複数のバージョンから選択できるようになりました。新しいワークスペースを作成するプロセス全体については、Amazon Managed Grafana のドキュメントを参照してください。

Figure 1 – Selecting a Grafana version for a new workspace

図 1 – 新しいワークスペースの Grafana バージョンの選択

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).

あるいは、AWS CloudFormation、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)、Terraform、AWS Command Line Interface (AWS CLI) などのお気に入りのインフラストラクチャ as Code ツールを使用して新しいワークスペースを作成することもできます。

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

以下は、AWS CLI と Terraform を使用してワークスペースを作成する例です。

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.

AWS CLI の使用 1. ワークスペースの AWS Identity and Access Management (IAM) ロールの作成 ここでは、Amazon Managed Grafana ワークスペースが引き受ける IAM ロールを作成し、Amazon Managed Prometheus などの AWS データソースにアクセスできるようにします。 CloudWatch、AWS X-Ray。これらのデータソースに加えて、Amazon Managed Grafana は、組み込みデータソースにリストされている他のいくつかのデフォルトデータソースをサポートします。

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.

猫

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

ワークスペースのセットアップ方法の詳細については、「ワークスペース、ユーザー、およびポリシーの管理」を確認してください。

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}}' Terraform の使用 Amazon Managed Grafana をデプロイする別のアプローチは、Terraform を使用することです。 AWS Observability Accelerator for Terraform の例を利用して、CloudWatch、X-Ray、Amazon Managed Service for Prometheus をデータソースとして構成されたワークスペースのデプロイを合理化します。さらに、このワークスペースは、ユーザー認証に AWS IAM Identity Center を利用するように設定されます。例の詳細については、「新しい Amazon マネージド Grafana ワークスペースの作成」を参照してください。

Replace with your current AWS Region.

現在の AWS リージョンに置き換えてください。

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 数分後ワークスペースが使用できる状態になっているはずです。

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.

ワークスペースのバージョンを v10.4 に更新する Amazon Managed Grafana の既存ユーザーの場合は、AWS コンソールで現在のワークスペースを 9.4 から 10.4 に直接移行できます。これは、以下の例に示すように、AWS CLI を使用して行うこともできます。ただし、移行プロセスは元に戻せないことに注意することが重要です。実稼働ワークスペースをアップグレードする前に、非実稼働環境でアップグレードをテストすることをお勧めします。

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

まだ 8.4 を実行している場合、アップグレードは 2 つの手順で行われます。最初は 9.4、次に 10.4 です。

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 注: を確認することをお勧めします。ワークスペースのバージョンをアップグレードする前に重大な変更を行ってください。一部のプラグインは、Grafana バージョン 10 で適切に動作するために更新が必要な場合があります。

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 コンテンツをバージョン 10.4 に移行する データ ソース、フォルダー、ダッシュボードなどのコンテンツをセルフホスト Grafana から自分で手動で移行することに加えて、amazon-managed-grafana-migrator を使用してこれを簡単に行うことができます。このソリューションは、セルフマネージド Grafana から Amazon Managed Grafana に移行したり、本番環境の Amazon Managed Grafana ワークスペースをアップグレードする前に下位環境で簡単にテストしたりする場合に役立ちます。

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.

サービス アカウントと新しい API Grafana v10.4 では、サービス アカウント トークンを使用して Grafana と対話するアプリケーションを認証するための主要な方法として、サービス アカウントが API キーに置き換わりました。この変更をサポートするために、サービス アカウントとサービス アカウント トークンの作成、読み取り、削除を可能にする新しいコントロール プレーン API を導入しました。この機能強化により、ダッシュボード、フォルダー、データソースなどの Amazon Managed Grafana リソースのプロビジョニングを完全に自動化できるようになります。

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.

以下のスニペットでは、AWS CLI を使用してサービス アカウントとトークンを作成します。これにより、この例では、Amazon EKS クラスターで実行されている Grafana Operator によってダッシュボードを自動的にプロビジョニングできるようになります。

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=$(aws grafana create-workspace-service-account --workspace-id --grafana-role ADMIN --name terraform-accelerator-eks --query 'id' --output text) # 3600 の有効トークンを作成します手動でデプロイします。 # 自動化されたパイプラインでは、セキュリティ トークンの期間を短くする必要があります。エクスポート TF_VAR_grafana_api_key=$(aws grafana create-workspace-service-account-token --workspace-id --name grafana-operator --秒有効期間 3600 --service-account-id $SERVICE_ACCOUNT_TOKEN_ID --query 'serviceAccountToken. key' --output text) デモ環境 Amazon EKS クラスターメトリクスの例を利用して、新しい Amazon Managed Service for Prometheus ワークスペースにメトリクスを収集し、CloudWatch にログを収集します。

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 manage_grafana_workspace_id= 数分後、Amazon Managed Grafana に新しいダッシュボードが作成されたことが表示されます。ワークスペース。

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.

新機能の探索 ナビゲーション Amazon Managed Grafana 10.4 には、ナビゲーション インターフェイスの強化、ユーザーのワークフローの合理化、プラットフォーム全体でのインタラクションの簡素化が含まれています。注目すべき機能強化は、取り外し可能なブレッドクラム ナビゲーションであり、誰でもアクセスできるようになりました。この機能により、ユーザーは複雑な監視設定でのアクティビティを簡単に遡ることができます。

Figure 2 – Configuring AWS Data Sources in the navigation menu

図 2 – ナビゲーション メニューでの AWS データ ソースの構成

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.

AWS データ ソースのセットアップの簡略化されたエクスペリエンスは、「アプリ」セクションにあります。上記の Terraform コマンドを実行すると、一部のデータ ソースがすでにプロビジョニングされていることがわかります。

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.

単一のキーボード ショートカット (g+e) を使用して探索ビューにすばやく移動し、データ ソースをクエリできます。次に、Amazon Managed Service for Prometheus メトリクスを選択し、クエリを発行しましょう。左側に新しいアウトライン ビューが表示され、クエリ、結果のグラフ、生データの間を移動するのに役立ちます。

Figure 3 – Using the outline menu in the Explore section

図 3 – [探索] セクションのアウトライン メニューの使用

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.

相関 相関は、あるデータ ソースのデータを使用して別のデータ ソースのデータをクエリする方法を定義します。相関関係は、ログまたはテーブルの視覚化で探索ビューを使用する場合にサポートされます。探索ビューには、任意の結果フィールドの相関関係を構築できるエディターが提供されます。相関関係をより深く理解するために、例として次のシナリオを考えてみましょう。

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.

メトリクスとログの相関関係 この例では、Amazon EKS クラスターで実行されているコンテナの Amazon Managed Service for Prometheus メトリクスがあります。次のクエリでは、デフォルトの名前空間で実行されているコンテナの平均 CPU 使用率が得られ、少数のラベルのみを保持して集計を実行します。

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 (ポッド、クラスター、コンテナー、k8s_node_name)

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

いくつかのコンテナーで CPU 使用率が急増しており、根本原因を理解したいとします。

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.

これを解決する自然な方法の 1 つは、この特定のコンテナのログの場所を特定し、クエリを実行することです。このプロセスは、新しい相関機能により簡素化されます。上部のアクションバーにある [追加] および [相関関係の追加] ボタンをクリックすると、Amazon Managed Grafana にこのプロセスを実行するように指示でき、さらなる調査の時間を節約できます。

Figure 4 – Starting the correlation editor in Explore

図 4 – Explore での相関エディターの起動

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.

これにより、相関エディターが開きます。このエディターでは、テーブルの列をハイパーリンクにすることができます。ポッドを選択すると、CloudWatch データソースを選択できる分割ビューが表示され、クエリ内のすべての変数をクエリの動的引数として使用できます。この例では、名前空間ごとに CloudWatch ログ グループがあり、各ポッド ログを個別の CloudWatch ログ ストリームに保存しているため、ポッド ログを取得するためにクエリするログ ストリームを正確に見つけることができます。

Figure 5 – Creating a correlation with the explorer editor

図 5 – エクスプローラー エディターを使用した相関関係の作成

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.

相関関係が保存されたら、結果テーブルのハイパーリンクを使用して任意のポッドを選択し、CloudWatch Logs Insights クエリで提供されるすべての正しい値を含むログを表示できます。

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

図 6 – 特定のポッド列をクリックすると、関連するログが表示されます

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.

変換を実行して、フィールドに存在する値を他のデータとともに抽出することもできます。たとえば、変換を使用すると、ログ行の一部を抽出して相関関係に使用できます。相関は、[ホーム] > [管理] > [プラグインとデータ] > [相関] の専用の [相関] ページで作成、編集、削除することもできます。

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.

相関関係は同じデータ ソースで実行できます。たとえば、k8s_node_name 列と相関関係を作成して、関連するノード メトリックを見つけることができます。これは、ポッドをホストしているノードが劣化していてポッドのパフォーマンスに影響を与えているかどうかを理解したいシナリオに役立ちます。

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.

相関関係を追跡するためのログ 一部のプラグインの設定には、Amazon Managed Grafana v10 より前に導入された相関関係の形式があることに注意してください。たとえば、CloudWatch ログ プラグインを使用すると、関連するトランザクション トレース マップのクエリと表示に使用できる X-Ray トレース ID 値を含むログ フィールドを選択できます。このシナリオは、One Observability Workshop で説明されています。

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.

視覚化の改善 トレンドビジュアル Amazon Managed Grafana のトレンドビジュアルは、X 軸が時間ではなく数値を表すデータの傾向を視覚化できる実験的なパネルです。このパネルは、従来の時系列パネルや XY チャート パネルでは対処できなかったギャップを埋めるため、関数グラフ、RPM/トルク曲線、供給/需要関係、標高/心拍数など、連続した数値 X 軸を持つデータセットに最適です。競馬場沿いの区画。

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.

トレンド パネルは、時系列視覚化と同様のさまざまな視覚スタイルとオプションをサポートしており、線、点、または棒として系列をレンダリングすることもできます。ただし、注釈、時間領域、共有カーソル/十字線、マルチタイムゾーンの X 軸、ダッシュボードの時間範囲を変更するためのドラッグ選択などの特定の機能がありません。

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.

トレンド パネルを活用して、関数グラフをプロットして数学的関係やシミュレーションを説明したり、エンジンの RPM/トルク曲線を視覚化してその性能特性を理解したり、経済やビジネス シナリオでの需要と供給の関係を分析したりするなど、視覚的に魅力的な例を紹介できます。競馬場に沿った標高や心拍数の変化をマッピングし、アスリートやトレーナーに貴重な洞察を提供します。

Figure 7 – Trend visual

図 7 – トレンドのビジュアル

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 ビジュアル Datagrid ビジュアルを使用すると、ユーザーはプラットフォーム内でデータを直接作成、編集、調整できます。スタンドアロンのデータ ソースとしても、ダッシュボード内の表形式の視覚化ツールとしても使用できます。ユーザーは、既存のデータを柔軟に操作したり、白紙の状態から開始したり、ドラッグ アンド ドロップでデータをインポートしたりできます。この機能により、データを削除して状態をリセットするなど、大幅なカスタマイズと編集が可能になります。

Figure 8 – Datagrid visual

図 8 – データグリッドのビジュアル

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 チャート XY チャートは、数値 X 軸と Y 軸にデータ ポイントをプロットします。このグラフは科学、工学、財務、統計のアプリケーションに最適で、2 つの変数間の関係を示すのに優れています。ユーザーは、データセット内の相関関係、傾向、外れ値を効果的に分析でき、複雑な情報を明確かつ正確に視覚化できます。

Figure 9 – XY Chart

図 9 – XY チャート

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

詳細については、パネルと視覚化のドキュメントを参照してください。

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.

サブフォルダー Amazon Managed Grafana 10.4 のサブフォルダー機能を使用すると、ダッシュボードをファイル システムと同様の階層構造に整理できるため、ダッシュボード管理が向上します。この組織は、特に多くのダッシュボードや複数のチームがある環境で、より明確で管理しやすいセットアップに役立ちます。また、フォルダー レベルでアクセス許可を設定できるため、アクセス制御が簡素化され、管理が合理化され、さまざまなユーザー グループのセキュリティが強化されます。この機能は、大規模な組織や複雑な監視設定を行っている組織に特に役立ち、ダッシュボードの検索、管理、セキュリティが容易になります。

Figure 10 – Organizing folders and subfolders

図 10 – フォルダーとサブフォルダーの整理

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 アラート プレビュー バージョン 10.4 では、Grafana はルール プレビューを備えた Grafana アラート アップグレードを導入しました。これは、ユーザーがカットオーバー前に移行されたルールを表示、編集、削除できる機能であり、必要に応じてクラシック アラートにロールバックするオプションも付いています。従来のアラートから Grafana Alerting への移行を検討しているユーザーは、移行プレビューを利用して自信を持って移行できます。クラシック アラートは、バージョン 11 の Grafana から完全に削除されます。

Figure 11 – Previewing alerting upgrade

図 11 – アラートのアップグレードのプレビュー

Cleanup

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

クリーンアップ 手順を実行した場合は、料金が発生しないように必ずリソースを削除してください。

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.

AWS コンソールを使用して Amazon Managed Grafana をデプロイした場合は、Amazon Managed Grafana サービス セクションに移動し、作成したワークスペースを削除する必要があります。

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

AWS CLI を使用してデプロイした場合は、以下のコマンドを実行する必要があります。ワークスペースの実際の ID に置き換えます。

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 Terraform モジュールを使用してデプロイした場合は、以下のコマンドを実行する必要があります。

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 最後に、AWS CLI を使用した場合Amazon Managed Grafana ワークスペースを作成するには、次を実行します。

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 結論 このブログでは、Grafana バージョン 10.4 の主要な新機能を紹介しました。相関関係、新しいナビゲーションエクスペリエンス、パネルの更新を含む Amazon Managed Grafana。 10.4 で新しいワークスペースをセットアップする方法と、Amazon Managed Grafana v10.4 ワークスペースに移行する方法について説明しました。 Grafana API キーが Grafana サービス アカウントに置き換えられたことに伴い、ワークスペースでの操作の実行に役立つ関連する新しいコントロール プレーン API も取り上げました。

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.

バージョン 10.4 の新機能の完全なリストを確認するには、ユーザー ドキュメントを参照してください。 Amazon Managed Grafana の機能とその料金の詳細については、製品ページと料金ページをご覧ください。

• 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.

アプリケーションの監視と可観測性を設定するために AWS が提供するさまざまなツールセットに関する実践的な体験を提供することを目的とした One Observability Workshop をチェックしてください。実装例を含む規範的なガイダンスと推奨事項の詳細については、AWS オブザーバビリティのベストプラクティスを参照してください。コードとしてのインフラストラクチャによるオブザーバビリティに興味がある場合は、AWS オブザーバビリティ アクセラレータを確認してください。これは、AWS オブザーバビリティ サービスを使用してワークロードのオブザーバビリティを構成するのに役立つ Terraform モジュールまたは CDK パターンのセットです。