云集成

Grafana 和 Prometheus 开源项目是可观测性的事实标准，拥有广泛的基层采用。两者都易于上手和使用。但要充分利用包含日志、链路追踪、代理、仪表盘、告警等完整集成堆栈可能需要数周时间，而且并非所有组织都有时间和资源来实现这一目标。

Grafana Cloud 提供了一套不断扩展的预构建集成，让您快速轻松地充分利用这些技术。只需点击几下，即可开始监控流行的基础设施组件，如 MySQL、Postgres、Redis 或 Memcache。选择预配置的仪表盘和告警，并使用我们全面的代理将重要的指标、日志和链路追踪收集到一处。

云仪表盘 (Grafana)

Grafana 是每个 Grafana Cloud Stack 的核心。Grafana 允许您查询、可视化、告警并理解您的指标，无论它们存储在哪里。与您的团队创建、探索和共享精美的仪表盘，培养数据驱动的文化。Grafana Cloud Pro 计划包含以前仅供 Grafana Enterprise 客户使用的功能，包括数据源权限、报告和使用情况洞察。

与 Grafana Cloud 中的每项服务一样，我们负责确保您的 Grafana 通过互联网安全可用，无需处理防火墙和设置 SSL。Grafana Cloud 由我们的专家团队运营，提供 24x7 全天候不间断的排班覆盖，并有我们的 SLA 支持。我们处理您的 Grafana 实例的所有可靠性、可用性和可伸缩性方面的问题。我们通过无缝升级到最新版本来确保每位用户都能及时了解最新功能。

云指标

Prometheus 是云原生应用和基础设施的事实标准监控系统。凭借其拉取式采集方式，Prometheus 为您的应用提供了云原生、垂直可伸缩的监控能力。但将跨多个区域的多个 Prometheus 实例联合起来可能既复杂又耗时。而且随着部署的增长，水平分片 Prometheus 服务器需要时间和深入理解。

您的 Grafana Cloud Stack 中包含一个大规模可伸缩、高性能且高可用的 Prometheus 实例。将分散在全球各地的所有应用和基础设施的原始、未经采样的数据汇集到一处。使用极快的 PromQL 和 Graphite 查询语言查询高基数数据。集中分析、可视化和告警您的所有指标。Grafana Cloud 默认 13 个月的保留期（Pro 计划）允许您将应用和基础设施指标结合起来用于容量规划等用例。

• 多租户、高可伸缩性的 Prometheus 指标存储
• 自定义长期保留期，最长 13 个月
• 集中所有独立 Prometheus 实例的单一查询端点

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• 高可伸缩性的 Graphite 指标存储
• 根据原始 schema 自定义长期保留期（默认为 24 个月）
• 快得多的查询性能
• 使用 PromQL 和 Graphite 的查询语言查询相同的数据

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云日志

向云原生和微服务架构的迁移导致了日志量呈爆炸式增长。与此同时，持续集成和部署使得开发人员能够更快地迭代并承担更多风险。对于许多开发人员来说，日志是一种“保险单”；应用程序将会以新的、令人意想不到的方式失败，而好的日志将帮助您找出原因。因此，为了在复杂的架构中快速前进，您需要一个高吞吐量、经济高效的日志聚合系统。

Grafana Cloud 的日志服务由 Grafana Loki 提供支持，这是我们受 Prometheus 启发的日志聚合项目。我们的高性能系统允许您将所有应用和基础设施的日志汇集到一处。通过使用与 Prometheus 完全相同的服务发现机制，Loki 可以系统地保证您的日志与您的指标具有一致的标签。这使您能够在指标和日志之间无缝切换，保留上下文并节省时间。Loki 的 LogQL 查询语言允许您应用从 Prometheus 的 PromQL 中学到的所有知识和技能，并以与查询 Prometheus 指标相同的方式查询您的日志。从日志数据中提取和分析衍生指标 — 这对于不暴露指标的传统应用程序特别有用。

云链路追踪

微服务架构模式的普及导致复杂性增加——单个请求现在可能涉及数十甚至数百个独立服务。有时很难或不可能将延迟峰值和错误归因于单个服务；长尾延迟通常是由数百或数千个服务的涌现行为引起的。传统的调试和性能分析工具无法捕捉全局。分布式链路追踪是一种强大的技术，用于诊断这些架构中的延迟和错误。可视化请求在多个服务中遍历的流程，识别问题起源，并根除其原因。

Grafana Cloud 由 Grafana Tempo 提供支持，提供了一个易于使用、高可伸缩性且经济高效的分布式链路追踪系统。控制许多系统资源使用的一种常见技术是采样：仅记录一部分请求的链路追踪。但是，如果您想调查的请求没有被采样怎么办？Tempo 不对链路追踪进行索引——这使得以相同的成本存储数量级更多的链路追踪数据成为可能，并消除了采样的需要。Tempo 转而依赖于 Grafana 内部的深度集成，让您可以在指标、日志和链路追踪之间无缝切换——例如，利用您现有的日志来查找您关心的链路追踪。

云告警

Prometheus 和 Alertmanager 提供了最强大的告警功能。一个单一、一致的告警规则可以生成多个通知，这得益于 Prometheus 的多维、基于标签的数据模型。Alertmanager 可以使用这些标签将同一告警规则的通知路由到不同的团队。Alertmanager 还可以将通知分组和去重，整合成一封电子邮件，以减少干扰。使用开源工具时，所有这些功能都由一组基于 YAML 的配置文件控制，这些文件加载在与 Prometheus 和 Alertmanager 相同的机器上。但通常希望构建告警规则的团队与管理 Prometheus 服务器的团队是不同的。

使用 Grafana Cloud 告警，您可以直接在 Grafana 实例中嵌入一个简单的 UI 来管理告警——使您的告警成为自助服务。在一个简单的 Grafana Cloud 告警页面中创建、管理和静默所有告警。所有这些选项也可通过 RESTful API 获取，并提供工具来支持 GitOps 风格的工作流程。

Grafana Cloud 还允许对日志内容进行 Prometheus 风格的告警。统一的体验使您可以直接在 Grafana 中管理指标和日志的告警规则。这对于不导出指标的第三方系统尤其有用。

合成监控

从自己的基础设施内部监控您的服务可以深入了解其行为。但它无法告诉您服务在基础设施外部或世界另一端的表现如何。获取这些信号需要在全球范围内大规模部署探针，并托管在许多提供商上。部署、维护和升级这些探针对于单个组织来说很少是一项划算的投资。

让 Grafana Cloud 通过合成监控为您管理它们。通过从全球数十个位置监控应用程序和 API 端点，从用户的角度观察系统和应用程序的性能。我们部署开源的 Prometheus blackbox exporter，并提供一个简单的管理 UI 和 API 供您配置它们。持续使用 HTTP/HTTPS、DNS、TCP 和 ICMP Ping 测试远程目标，以评估服务的可用性、性能和正确性。

Grafana Machine Learning

使用 Grafana Machine Learning 在您的 Grafana Cloud 指标上运行现代数据科学技术。

您可以可视化预测，并解决现实世界的问题。例如

• 自适应告警 - 遵循系统自然波动规律的告警。
• 异常检测 - 检测意外情况。
• 容量规划 - 自动预测何时需要扩展或缩减。

只需点击几下，任何人都可以训练能够对未来做出自信预测的机器学习模型。

Grafana OnCall

Grafana OnCall 是一个易于使用的排班管理工具，旨在帮助 DevOps 和站点可靠性工程 (SRE) 团队改进协作，并最终更快地解决事件 — 直接在 Grafana Cloud 中。

使用 Grafana OnCall，团队将不再需要管理来自 Grafana、Prometheus 和 Alertmanager 的独立告警，降低错过重要更新的风险，同时减少接收和响应通知所花费的时间。OnCall 可以轻松集成到 Grafana Cloud 部署中，并与现有的告警源和监控工具配合使用，因此团队可以快速轻松地启动和运行。

外部数据源插件

您 Grafana Cloud Stack 中心的 Grafana 实例可以将来自 60 多种不同数据源的数据汇集在一起，并在同一仪表盘上并排可视化它们——包括未托管在 Grafana Cloud 上的数据。

在您的 Grafana Cloud 账户中添加数据源就像点击一下一样简单。将您的数据保留在原处，并通过数据源插件全面了解您的应用堆栈。