Para acompanhar uma aplicação no Grafana com métricas Prometheus e logs Loki, use painéis separados: PromQL consulta séries métricas; LogQL consulta logs. Organize-os no mesmo dashboard, alinhe o intervalo de tempo e reutilize filtros como aplicação ou ambiente para conduzir a investigação. Isso coordena sinais, mas não os funde em uma consulta universal nem cria correlação automática por si só.
O que significa combinar PromQL e LogQL
Um dashboard Grafana pode consultar mais de uma fonte de dados. Cada painel consulta uma fonte usando a linguagem correspondente: PromQL para dados de uma fonte compatível com Prometheus e LogQL para logs no Loki. A documentação da Grafana Labs resume a arquitetura: “The most important thing to remember: every data source is powered by a plugin.” Consulte a documentação de fontes de dados da Grafana.
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Na prática, combinar significa organizar painéis complementares no mesmo dashboard. Um painel de métricas pode mostrar que a taxa de erros subiu; um painel de logs, configurado para a mesma janela de tempo e aplicação, pode ajudar a examinar eventos associados. O dashboard não garante que cada log corresponda a uma série métrica específica: isso depende dos dados, labels, filtros e instrumentação disponíveis.
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Clear out junk files and repair common Windows errorsFree Scan →Scan for outdated or missing drivers - takes under a minuteDriver Scan →Repair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →| Linguagem | Fonte e tipo de dado | Pergunta que pode responder |
|---|---|---|
| PromQL | Séries métricas de Prometheus ou fonte compatível | Como variam tráfego, latência ou erros ao longo do tempo, se essas métricas forem coletadas? |
| LogQL | Streams de logs no Loki | Que registros aparecem para uma aplicação ou conjunto de labels durante o período selecionado? |
Um painel responde a uma pergunta com uma consulta e uma visualização. Uma variável, por sua vez, torna certos filtros selecionáveis e reutilizáveis no dashboard. O editor de consultas Prometheus do Grafana oferece modo visual e modo de código; o modo de código inclui preenchimento automático e realce de sintaxe. Veja a documentação do editor de consultas Prometheus.
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Antes de criar painéis: confirme fontes, métricas e labels
Configure as fontes Prometheus e Loki no Grafana antes de montar consultas. Na configuração de cada fonte, use o endpoint e a autenticação adequados ao seu ambiente. O Grafana tem suporte integrado ao Loki, mas o operador ainda precisa informar a URL e a autenticação necessárias; a documentação recomenda TLS para proteger a conexão. Consulte a configuração do Loki.
Os nomes de métricas e labels variam conforme a instrumentação, os exporters, as regras de gravação e a forma como os logs são enviados. Antes de copiar qualquer expressão para um dashboard, confira os nomes realmente disponíveis nas suas fontes. Exemplos de perguntas operacionais úteis são: a aplicação está respondendo? O tráfego mudou? A latência ou a taxa de erros aumentou? Que registros ajudam a investigar a mudança? Essas são perguntas de desenho; não garantem que toda instalação tenha uma métrica específica.
Crie painéis métricos com PromQL
Adicione um painel e selecione a fonte Prometheus configurada. No editor de consultas, alterne para o modo de código quando quiser escrever ou revisar uma expressão PromQL diretamente. A expressão abaixo é apenas um exemplo de forma: substitua o nome da métrica e os labels pelos que sua instrumentação realmente expõe.
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sum(rate(http_requests_total{app="$app",status=~"5.."}[5m]))O exemplo conta, por segundo, a variação de séries que correspondem ao seletor nos últimos cinco minutos e agrega os resultados com sum. Ele só é apropriado se existirem a métrica http_requests_total e os labels app e status, e se os valores de status seguirem essa convenção. Para uma taxa de erros percentual, seria necessário compará-la com uma consulta de total de requisições compatível com a instrumentação; não há uma fórmula universal sem conhecer o esquema.
Escolha uma visualização coerente com a pergunta: uma série temporal costuma ajudar a perceber quando um indicador muda; uma tabela pode ser mais útil quando a consulta retorna categorias ou instâncias para comparar. Valide a expressão no seu ambiente e confira se os resultados fazem sentido antes de publicar o painel.
Crie painéis de logs com LogQL
Adicione outro painel e selecione a fonte Loki. Comece o LogQL com um seletor de streams formado por labels existentes e relativamente estáveis; depois, acrescente filtros para restringir os registros. Se o label app existir, um seletor inicial poderia ser:
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{app="$app"}O Loki indexa labels para localizar streams. Promover campos arbitrários ou de alta cardinalidade a labels pode aumentar armazenamento e carga e prejudicar o desempenho das consultas. Não trate cada valor encontrado em uma linha de log como se devesse ser um label indexado: mantenha os labels voltados a dimensões de busca úteis e controladas. Leia sobre labels no Loki.
The Tool Desk
Outbyte PC Repair FREERepair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →Outbyte Driver Updater FREEFix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →Após selecionar streams, use filtros LogQL para reduzir os resultados ao que interessa, por exemplo, um texto, padrão ou campo conforme a forma como os logs foram estruturados e as capacidades disponíveis na instalação. O seletor precisa corresponder aos labels reais dos streams; um nome de label inexistente não substitui a configuração de ingestão.
Adicione variáveis para reutilizar filtros
Uma variável de dashboard permite selecionar uma aplicação, namespace ou ambiente sem manter cópias separadas do dashboard para cada caso. Para uma variável Loki chamada app, a documentação mostra a consulta de valores de um label e o uso da variável em seletores. Consulte as variáveis de template para Loki.
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- Seleção única: use
{app="$app"}quando a variável representa um único valor. - Múltiplos valores ou opção “All”: use
{app=~"$app"}, pois os valores interpolados são tratados como uma expressão regular.
Confirme que o label app existe na instalação e que os valores selecionáveis correspondem ao que os streams realmente usam. Variáveis encadeadas podem limitar as opções de uma variável posterior com base na seleção anterior, como escolher primeiro um namespace e, em seguida, uma aplicação dentro dele.
Variáveis consultadas a cada carregamento do dashboard podem atrasar a abertura, especialmente quando a consulta precisa recuperar muitos valores. Defina a atualização e o intervalo de acordo com a frequência de uso e evite listas de opções desnecessariamente amplas. Veja a documentação geral de variáveis de dashboard.
Do these 3 things before closing this tab:
1Repair Windows errors before they cause bigger problems2Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute3Clear out junk files and repair common Windows errorsOrganize o dashboard para investigar uma mudança
- Comece pela pergunta: defina o indicador que deve alertar ou orientar a investigação, como erros, latência ou tráfego, somente se houver dados adequados para ele.
- Coloque as métricas primeiro: use um painel PromQL para localizar a janela em que o comportamento mudou e, quando relevante, compare aplicações ou ambientes por meio de filtros.
- Posicione os logs em seguida: crie um painel Loki com o mesmo intervalo de tempo e variáveis compatíveis para examinar os registros da aplicação ou contexto escolhido.
- Verifique a coerência dos filtros: confirme que os valores de uma variável representam as mesmas entidades nas fontes métricas e de logs; nomes iguais não garantem semântica igual.
- Revise a carga: teste a abertura e a atualização do dashboard com os filtros usuais e ajuste consultas de variáveis e labels de acordo com a escala do ambiente.
Essa disposição oferece uma trilha de investigação, não uma ligação automática entre eventos de log e pontos de uma série. Se os esquemas das fontes permitirem, filtros compartilhados podem ajudar a manter o contexto alinhado, mas cabe validar que cada fonte interpreta o filtro da maneira esperada.
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Como equilibrar utilidade dos labels, custo e desempenho
Labels são uma decisão operacional, não apenas uma conveniência de consulta. Um label estável e útil pode facilitar a seleção de streams; um campo com valores muito numerosos pode elevar a cardinalidade e o custo associado à indexação e ao armazenamento. Avalie cada candidato a label perguntando se ele reduz buscas recorrentes o suficiente para justificar essa dimensão adicional, e evite transformar identificadores únicos ou dados efêmeros em labels sem compreender o impacto.
O Observability Survey 2024 da Grafana Labs relata que mais da metade dos respondentes apontou custo como sua maior preocupação com observabilidade; 89% dos respondentes investiam em Prometheus e 85% em OpenTelemetry. Esses percentuais descrevem os respondentes da pesquisa publicada pelo fornecedor, não todo o mercado. Leia o Observability Survey 2024.
Leitura complementar
Para aprofundar Prometheus, Prometheus: Up & Running, 2nd Edition, de Julien Pivotto e Brian Brazil, aborda dashboarding com Grafana, PromQL e monitoramento de aplicações e infraestrutura. É uma opção de estudo sobre Prometheus, não uma referência completa de LogQL. Veja a página do livro na O’Reilly.
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