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Día 51 - Tu Primer Dashboard con Grafana

📊 Tu Primer Dashboard en 30 Minutos​

"Hoy vas a ver números de tu computadora convertirse en gráficos hermosos en tiempo real. ¡Es súper satisfactorio! 📈✨"

🎯 Meta del día:​

  • ✅ Grafana funcionando en tu browser
  • ✅ Ver al menos 1 gráfico de tu sistema
  • ✅ Entender cómo fluyen los datos: Sistema → Prometheus → Grafana

🤔 Recordatorio Rápido: ¿Qué vamos a hacer?​

Ayer aprendiste los 3 pilares. Hoy vamos a ver métricas en acción:

Tu computadora → Node Exporter → Prometheus → Grafana → TU BROWSER
    (genera)      (recolecta)     (almacena)    (grafica)    (ves gráficos)

En español simple:

  1. Tu computadora genera números (CPU, RAM, disco)
  2. Node Exporter los expone en formato que Prometheus entiende
  3. Prometheus los recolecta cada pocos segundos
  4. Grafana los convierte en gráficos bonitos
  5. Tú los ves en el browser y dices "¡WOW!" 🤩

🐳 Paso 1: Setup Súper Simple con Docker​

Crear la estructura de archivos:​

mkdir mi-observabilidad
cd mi-observabilidad

docker-compose.yml (el más simple del mundo):​


services:
  # 1. Recolecta métricas de tu sistema
  node-exporter:
    image: prom/node-exporter:latest
    container_name: node-exporter
    ports:
      - "9100:9100"
    command:
      - '--path.rootfs=/host'
    volumes:
      - '/:/host:ro,rslave'
    restart: unless-stopped

  # 2. Almacena las métricas
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    restart: unless-stopped

  # 3. Muestra gráficos bonitos
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123
    volumes:
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
    restart: unless-stopped

volumes:
  grafana-storage:

prometheus.yml (configuración mínima):​

global:
  scrape_interval: 15s  # Cada 15 segundos recolecta datos

scrape_configs:
  # Le dice a Prometheus dónde encontrar métricas
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']
  
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

🚀 Paso 2: ¡Arrancar Todo!​

# Levantar todo el stack
docker compose up -d

# Verificar que todo esté corriendo
docker ps

# Deberías ver 3 contenedores corriendo:
# - grafana (puerto 3000)
# - prometheus (puerto 9090)  
# - node-exporter (puerto 9100)

Verificar que funciona:​

# 1. Node Exporter (métricas crudas)
curl http://localhost:9100/metrics | head -20

# Deberías ver algo como:
# node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 12345.67
# node_memory_MemTotal_bytes 8.394604e+09

# 2. Prometheus (interface web)
# Abrir en browser: http://localhost:9090

# 3. Grafana (dashboard web)
# Abrir en browser: http://localhost:3000
# Usuario: admin
# Password: admin123

📊 Paso 3: Configurar Grafana (Paso a Paso)​

1. Entrar a Grafana:​

  • Ve a: http://localhost:3000
  • Usuario: admin
  • Password: admin123
  • Te va a pedir cambiar la password (podés usar admin123 de nuevo)

2. Agregar Prometheus como Data Source:​

  1. Click en el menú hamburguesa (☰) → Connections → Data sources
  2. Click "Add data source"
  3. Seleccionar "Prometheus"
  4. URL: http://prometheus:9090
  5. Click "Save & Test" → Deberías ver ✅ "Data source is working"

3. Crear tu primer dashboard:​

  1. Click en "+" → Dashboard
  2. Click "Add visualization"
  3. Seleccionar "Prometheus" como data source

🎯 Paso 4: Tus Primeros Gráficos​

Gráfico 1: CPU Usage 🔥​

Query para pegar:

100 - (avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

Configuración:

  • Panel title: "CPU Usage %"
  • Unit: "Percent (0-100)"
  • Min: 0, Max: 100

Gráfico 2: Memoria RAM 💾​

Query para pegar:

(1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100

Configuración:

  • Panel title: "Memory Usage %"
  • Unit: "Percent (0-100)"
  • Min: 0, Max: 100

Gráfico 3: Espacio en Disco 💿​

Query para pegar:

100 - ((node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"}) * 100)

Configuración:

  • Panel title: "Disk Usage %"
  • Unit: "Percent (0-100)"
  • Min: 0, Max: 100

Gráfico 4: Network Traffic 🌐​

Query para pegar (recibido):

rate(node_network_receive_bytes_total{device!="lo"}[5m]) * 8

Query para pegar (enviado):

rate(node_network_transmit_bytes_total{device!="lo"}[5m]) * 8

Configuración:

  • Panel title: "Network Traffic"
  • Unit: "bits/sec"

🧪 Paso 5: ¡Hacer que los Gráficos Se Muevan!​

Test 1: Subir CPU​

# En una terminal nueva
# Linux/Mac:
stress --cpu 1 --timeout 60s

# Si no tenés stress, usar:
yes > /dev/null &
sleep 10
kill %1

# Windows (PowerShell):
for ($i=0; $i -lt 100000000; $i++) { $x = $i * $i }

¡Mirá el gráfico de CPU subir en tiempo real! 📈

Test 2: Usar Memoria​

# Crear archivo grande temporal
dd if=/dev/zero of=archivo_grande bs=1M count=500

# Ver gráfico de memoria subir
# Después borrar:
rm archivo_grande

Test 3: Network Activity​

# Generar tráfico de red
curl -o archivo_test.zip http://speedtest.ftp.otenet.gr/files/test1Mb.db
rm archivo_test.zip

¡Ver los gráficos reaccionar en tiempo real es SÚPER satisfactorio! 🎉

🎨 Paso 6: Hacer que se Vea Profesional​

Personalizar tu dashboard:​

  1. Click en el ícono de configuración (⚙️) del dashboard

  2. General:

    • Title: "Mi Sistema - Dashboard Personal"
    • Description: "Métricas en tiempo real de mi computadora"
    • Tags: "sistema", "personal", "monitoring"

  3. Time options:

    • Refresh: "5s" (se actualiza cada 5 segundos)
    • Time range: "Last 15 minutes"

  4. Guardar: Click en 💾 → Save dashboard

Organizar paneles:​

  • Drag & drop para mover gráficos
  • Resize arrastrando las esquinas
  • Duplicate un panel para experimentar

Colores que se ven profesionales:​

  • CPU: Rojo/Naranja (indica "calor")
  • Memory: Azul (indica "data")
  • Disk: Verde/Amarillo (indica "storage")
  • Network: Púrpura (indica "comunicación")

🔍 Paso 7: Explorar Prometheus (Bonus)​

Ve a http://localhost:9090 y explorá:

Queries útiles para probar:​

# Ver todas las métricas disponibles
{__name__=~"node_.*"}

# CPU por core
node_cpu_seconds_total

# Memoria total en GB
node_memory_MemTotal_bytes / 1024 / 1024 / 1024

# Uptime del sistema
node_time_seconds - node_boot_time_seconds

Interfaz de Prometheus:​

  • Graph: Ver métricas en gráfico simple
  • Table: Ver datos en tabla
  • Status → Targets: Ver qué está monitoreando

🛠️ Troubleshooting Común​

❌ "Grafana no carga"​

# Verificar logs
docker logs grafana

# Reiniciar si es necesario
docker restart grafana

❌ "No data en los gráficos"​

  1. Verificar Prometheus: http://localhost:9090/targets
  2. Todos los targets deben estar UP (verde)
  3. Si están DOWN, revisar prometheus.yml

❌ "Node Exporter no funciona"​

# En Windows, el volumen no funciona igual
# Usar esta versión simplificada:

docker-compose-windows.yml:

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus-simple.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123

prometheus-simple.yml:

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

📚 Conceptos Importantes que Aprendiste Hoy​

1. Data Source:​

  • Prometheus es el "data source" de Grafana
  • Un dashboard puede tener múltiples data sources

2. PromQL (Prometheus Query Language):​

  • node_cpu_seconds_total = métrica cruda
  • rate() = velocidad de cambio
  • avg() = promedio
  • * 100 = convertir a porcentaje

3. Time Series:​

  • Todas las métricas tienen timestamps
  • Prometheus almacena historial
  • Podés ver "qué pasó hace 1 hora"

4. Refresh Rate:​

  • Dashboard se actualiza automáticamente
  • Configurable: 5s, 30s, 1m, etc.

🧠 Revisión del Día​

Concepto¿Lo lograste?Notas
Grafana funcionando en localhost:3000✔️ / ❌
Ver al menos 1 gráfico con datos✔️ / ❌
Entender flujo: Sistema → Prometheus → Grafana✔️ / ❌
Hacer que un gráfico cambie con activity✔️ / ❌
Personalizar dashboard básicamente✔️ / ❌

🎯 Mini Challenges (Opcional)​

Challenge 1: Metric Explorer​

  • Abrí Prometheus: http://localhost:9090
  • Explorá diferentes métricas que empiecen con node_
  • Encontrá al menos 3 métricas que no usamos hoy

Challenge 2: Dashboard Personal​

  • Agregá un panel que muestre la hora actual
  • Query: time()
  • Configuralo como "Stat" en lugar de "Time series"

Challenge 3: Stress Test​

  • Corré stress --cpu 2 --memory 1G --timeout 60s
  • Tomá screenshot de tus gráficos durante el stress
  • Ver cómo CPU y memoria suben

💡 Pro Tips del Día​

🎨 Visualization:​

  • Time series: Para datos que cambian con el tiempo
  • Stat: Para un número grande actual
  • Gauge: Para porcentajes (0-100%)
  • Bar gauge: Para comparar múltiples valores

📊 Dashboard Organization:​

  • Métricas críticas arriba (CPU, Memory)
  • Métricas secundarias abajo (Network, Disk)
  • Usar colores consistentes

⚡ Performance:​

  • No hacer refresh cada 1 segundo (consume recursos)
  • 5-30 segundos es perfecto para la mayoría de casos
  • Usar time ranges apropiados (15min para debugging, 24h para tendencias)

🚀 ¿Qué Sigue Mañana?​

Día 52: Monitorear Aplicaciones Reales

  • Crear una app simple (Flask/Express)
  • Agregarle métricas custom
  • Ver métricas de TU aplicación en Grafana
  • No solo sistema, sino TU código!

Preparación para mañana:​

  • Mantené el stack corriendo: docker-compose up -d
  • Pensá qué tipo de app te gustaría monitorear
  • Guardá tu dashboard de hoy (lo vamos a expandir)

🎉 ¡Felicitaciones!​

Hoy lograste algo súper importante:

✅ Viste datos reales en gráficos hermosos ✅ Entendiste el flujo completo de observabilidad ✅ Configuraste un stack profesional ✅ Experimentaste con métricas en tiempo real ✅ Creaste tu primer dashboard personalizado

Esto es exactamente lo que usan las empresas grandes. Netflix, Google, Facebook - todos usan Prometheus + Grafana (o algo similar).

Lo que acabás de aprender vale fácil $10,000+ extra por año en salary. 💰​

📸 Compartí tu dashboard funcionando con #DevOpsConRoxs - Día 51

¡Mañana vamos a monitorear aplicaciones reales que VOS escribas! 🚀📊