Dashboards customizados no Grafana

# Hierarquia do Grafana:
# Organization → Folder → Dashboard → Row → Panel

# Dashboard: conjunto de painéis com timerange compartilhado
# Row: agrupador visual (colapsável)
# Panel: visualização individual (gráfico, tabela, stat, gauge, etc.)

# Tipos de painel mais usados:
# Time series: gráfico de linha/área — bom para métricas ao longo do tempo
# Stat: valor único grande — uptime, total de usuários, latência atual
# Gauge: medidor semicircular — CPU%, uso de memória
# Bar chart: comparação entre categorias — requests por endpoint
# Table: dados tabulares — lista de containers com métricas
# Heatmap: distribuição ao longo do tempo — histograma de latência
# Logs: painel de logs Loki — correlacionado com métricas

# Criação: Dashboards → New → New Dashboard → Add visualization

# Dashboard Settings → Variables → Add variable

# Variável de tipo "Query" — lista instâncias disponíveis no Prometheus:
# Name: instance
# Type: Query
# Datasource: Prometheus
# Query: label_values(node_uname_info, instance)
# Multi-value: true (selecionar múltiplas)
# Include All option: true

# Uso nos painéis (filtra pela instância selecionada):
node_memory_MemAvailable_bytes{instance="$instance"}
# Com multi-value: {instance=~"$instance"}

# Outros tipos úteis:
# Interval: variável de intervalo de tempo ($__interval)
# Custom: lista fixa (prod, staging, dev)
# Textbox: input livre

# Panel: Latência de Requisições HTTP
# Tipo: Time series
# Queries:

# A: P50 (mediana)
histogram_quantile(0.50,
  sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{instance="$instance"}[$__rate_interval]))
  by (le, route)
)

# B: P95
histogram_quantile(0.95,
  sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{instance="$instance"}[$__rate_interval]))
  by (le, route)
)

# C: P99
histogram_quantile(0.99,
  sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{instance="$instance"}[$__rate_interval]))
  by (le, route)
)

# Configurações do painel:
# Unit: seconds (s)
# Min: 0
# Thresholds: 0.2s = verde, 0.5s = amarelo, 1s = vermelho
# Legend: {{route}} P{{ ... }}

# Tipo 1: Annotation manual via UI
# Dashboard → Annotation marks → Add annotation
# Clique no gráfico → Add annotation

# Tipo 2: Annotation via API (ideal para deploys automatizados)
# No script de deploy:
curl -X POST http://localhost:3000/api/annotations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -u admin:senha \
  -d "{
    \"dashboardId\": 1,
    \"time\": $(date +%s)000,
    \"tags\": [\"deploy\", \"v2.1.0\"],
    \"text\": \"Deploy v2.1.0 — $(git log -1 --pretty=%s)\"
  }"

# Tipo 3: Annotation baseada em alerta
# Dashboard Settings → Annotations → Add annotation query:
# Datasource: Prometheus
# Expr: ALERTS{alertname="HighCPU", alertstate="firing"}
# Isso mostra quando o alerta ficou ativo no gráfico

# Exportar dashboard via API
DASHBOARD_UID="meu_dashboard_uid"
curl http://localhost:3000/api/dashboards/uid/$DASHBOARD_UID \
  -u admin:senha | python3 -m json.tool > dashboards/minha-api.json

# Script para exportar todos os dashboards:
for uid in $(curl -s http://localhost:3000/api/search -u admin:senha | python3 -c "import sys,json; [print(d['uid']) for d in json.load(sys.stdin)]"); do
  curl -s http://localhost:3000/api/dashboards/uid/$uid -u admin:senha > dashboards/$uid.json
done

# Importar dashboard do arquivo (restore ou novo ambiente):
curl -X POST http://localhost:3000/api/dashboards/import \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -u admin:senha \
  -d @dashboards/minha-api.json

# Provisioning automático: monte /etc/grafana/provisioning/dashboards/
# e configure dashboard.yaml para carregar JSONs automaticamente