Grafana 系列-GaC-2-Grafana Terraform Provider 基础

grafana,系列,gac,terraform,provider,基础 · 浏览次数 : 128

小编点评

**生成内容时需要带简单的排版** **例如:** ```json { "name": "John Doe", "age": 30 } ``` **可以转换为:** ```json { "name": "John Doe", "age": 30 } ``` **排版建议:** * 使用缩进符号缩短字符串。 * 使用空格将字符串缩进到多个空格。 * 使用花括符号将复杂对象缩进。 * 使用缩进符号缩短函数返回值。 * 使用缩进符号缩短字符串常量。

正文

系列文章

概述

前文最后总结了我的工具选型:

  • Grafana Terraform provider
  • Jsonnet

我们今天先简单介绍 Grafana Terraform provider.

Grafana Terraform Provider

Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的,覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。

Grafana Terraform Provider 的代码是建立在 grafana-api-golang-client 之上的。

通过 Grafana Terraform Provider, 我们可以管理:

  • Alerting
    • Resources
      • grafana_contact_point
      • grafana_message_template
      • grafana_mute_timing
      • grafana_notification_policy
      • grafana_rule_group
  • Cloud
    • Resources
      • grafana_cloud_access_policy
      • grafana_cloud_access_policy_token
      • grafana_cloud_api_key
      • grafana_cloud_plugin_installation
      • grafana_cloud_stack
      • grafana_cloud_stack_api_key
      • grafana_cloud_stack_service_account
      • grafana_cloud_stack_service_account_token
      • grafana_machine_learning_holiday
      • grafana_machine_learning_job
      • grafana_machine_learning_outlier_detector
    • DataSources
      • grafana_cloud_ips
      • grafana_cloud_organization
      • grafana_cloud_stack
  • Grafana Enterprise
    • Resources
      • grafana_builtin_role_assignment
      • grafana_data_source_permission (AWS Managed Grafana 也有这个功能)
      • grafana_report
      • grafana_role
      • grafana_role_assignment
      • grafana_team_external_group
  • Grafana OSS
    • Resources
      • grafana_annotation
      • grafana_api_key
      • grafana_dashboard
      • grafana_dashboard_permission
      • grafana_data_source
      • grafana_folder
      • grafana_folder_permission
      • grafana_library_panel
      • grafana_organization
      • grafana_organization_preferences
      • grafana_playlist
      • grafana_service_account
      • grafana_service_account_permission
      • grafana_service_account_token
      • grafana_team
      • grafana_team_preferences
      • grafana_user
    • DataSources
      • grafana_dashboard
      • grafana_dashboards
      • grafana_data_source
      • grafana_folder
      • grafana_folders
      • grafana_library_panel
      • grafana_organization
      • grafana_organization_preferences
      • grafana_team
      • grafana_user
      • grafana_users
  • OnCall
  • SLO
  • Synthetic Monitoring

实战

因为 Grafana 资源相对比较清晰和独立,不像 AWS 会有很多复杂的关联关系。

所以关于 Grafana TF 代码的组织形式可以简单点:

  • 可以使 AllInOne 的 .tf 文件
  • 也可以根据资源类型,简单拆分为如下即可:
├── dashboard.tf
├── datasource.tf
├── grafana-ds-info.auto.tfvars.json
├── jsonnet (jsonnet 文件夹,dashboard 相关内容都在该文件夹下)
├── main.tf
├── outputs.tf
├── variables.tf
└── versions.tf

下面以第二种组织结构来详细介绍。

创建 Grafana Provider

main.tf 中,创建 Grafana Provider:

provider "grafana" {
}

如果只有一套 Grafana, 那么如上的配置完全就够用了。

如果有多套 Grafana, 则可以通过指定 Grafana provider 的 alias 来实现。具体如下:

provider "grafana" {
  alias = "aws-managed-grafana"
}

后续使用资源的时候,可以通过指定 provider 来区分,实例如下:

# provision folder
resource "grafana_folder" "play-grafana" {
  provider = grafana.aws-managed-grafana
  uid   = "play-grafana"
  title = "play-grafana"
}

📝Notes:
后续为了演示代码的简洁,不展示多 Grafana provider 的情况。
Resource 里也不会有 provider 字段。

Grafana 通过 Terraform 使用,是至少需要提供 url 和 apikey 2 类信息的。这 2 类信息可以直接通过环境变量的形式提供,具体如下:

export GRAFANA_URL=https://<your-grafana-domain>/
export GRAFANA_AUTH=<your-grafana-apikey>

GRAFANA_AUTH 的值可以是一个 Grafana API 密钥,basic auth 就是 用户名:密码,或可以点击这个链接申请 Grafana API 密钥

除此之外,Grafana Cloud/Synthetic Monitoring/Grafana Oncall 会有一些专用的 apikey 或 token, 这里就不详细介绍了。

创建 Grafana 组织

📝Notes:

因为我主要用的是 AWS Managed Grafana, 其只有一个默认的 org 1. 也没有开放相关的创建多个 org 的组织。所以我基本上不会用到该资源。

如果有用到该资源,可以创建一个 org.tf, 具体内容是:

// 创建组织
resource "grafana_organization" "my_org" {
  name     = "my_org"
}

// 在组织内创建资源
provider "grafana" {
  alias  = "my_org"
  org_id = grafana_organization.my_org.org_id
}

resource "grafana_folder" "my_folder" {
  provider = grafana.my_org

  title = "Test Folder"
}

创建 DataSource

该资源所需的参数根据所选择的数据源类型(通过 type 参数)而有所不同。

可以在 datasource.tf 下创建。

以下是创建:

  • stackdriver
  • influxdb
  • cloudwatch
  • zabbix
  • ES
  • Prometheus
  • Jaeger

的简单示例。

Stackdriver

resource "grafana_data_source" "arbitrary-data" {
  type = "stackdriver"
  name = "sd-arbitrary-data"

  json_data_encoded = jsonencode({
    "tokenUri"           = "https://oauth2.googleapis.com/token"
    "authenticationType" = "jwt"
    "defaultProject"     = "default-project"
    "clientEmail"        = "client-email@default-project.iam.gserviceaccount.com"
  })

  secure_json_data_encoded = jsonencode({
    "privateKey" = "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nprivate-key\n-----END PRIVATE KEY-----\n"
  })
}

Influxdb

resource "grafana_data_source" "influxdb" {
  type                = "influxdb"
  name                = "myapp-metrics"
  url                 = "http://influxdb.example.net:8086/"
  basic_auth_enabled  = true
  basic_auth_username = "username"
  database_name       = influxdb_database.metrics.name

  json_data_encoded = jsonencode({
    authType          = "default"
    basicAuthPassword = "mypassword"
  })
}

Cloudwatch

基于 AKSK 的创建:

resource "grafana_data_source" "cloudwatch" {
  type = "cloudwatch"
  name = "cw-example"

  json_data_encoded = jsonencode({
    defaultRegion = "us-east-1"
    authType      = "keys"
  })

  secure_json_data_encoded = jsonencode({
    accessKey = "123"
    secretKey = "456"
  })
}

这是基于 role (external) 的创建:

resource "grafana_data_source" "cloudwatch" {
  type = "cloudwatch"
  name = "example_cw"

  json_data_encoded = jsonencode({
    assumeRoleArn = "arn:aws:iam::<the-aws-id>:role/<...>"
    authType      = "ec2_iam_role"
    defaultRegion = "us-east-1"
    externalId = "<the-aws-id>"
  })
}

Zabbix

resource "grafana_data_source" "zabbix" {
  type = "alexanderzobnin-zabbix-datasource"
  name = "Zabbix-example"
  url  = "http://<zabbix-domain>/api_jsonrpc.php"

  json_data_encoded = jsonencode({
    trends   = true
    username = "Admin"
  })

  secure_json_data_encoded = jsonencode({
    password = "Password"
  })
}

🐾 注意:

Zabbix 的 type 是 alexanderzobnin-zabbix-datasource
使用的前提是安装 Zabbix Grafana 插件.

Jaeger

resource "grafana_data_source" "jaeger-example" {
  type = "jaeger"
  name = "example_jaeger"
  uid  = "example_jaeger"
  url  = "http://<jaeger-domain>/trace/"

  json_data_encoded = jsonencode({
    "nodeGraph" : {
      "enabled" : true
    }
  })
}

data "grafana_data_source" "jaeger-example" {
  name = grafana_data_source.jaeger-example.name
  uid  = grafana_data_source.jaeger-example.uid
}

📝上面的 data "grafana_data_source" "jaeger-example" 是将 Jaeger Datasource 的 uid 提供给 ES 使用。

当然,如果你直接在创建 Jaeger Datasource 的时候指定了 uid, 如下所示,那么后面在被其他 Datasource 引用时可以直接指定写死。

uid  = "example_jaeger"

ES

resource "grafana_data_source" "elasticsearch-example" {
  type          = "elasticsearch"
  name          = "es_example"
  uid           = "es_example"
  url           = "http://<es_host>:9200"
  // 就是 es index
  database_name = "[example.*-]YYYY.MM.DD"

  json_data_encoded = jsonencode({
    esVersion = "6.0.0"

    interval = "Daily"
    includeFrozen              = false
    maxConcurrentShardRequests = 256
    timeField                  = "@timestamp"

    logLevelField   = "level"
    logMessageField = "_source"
    dataLinks = [
      {
        datasourceUid = data.grafana_data_source.jaeger-example.uid
        // 或 datasourceUid = "example_jaeger"
        field         = "trace_id",
        url           = "${"$"}{__value.raw}"
      }
    ]
  })
}

这里,有以下几个需要注意的地方:

  • database_name = "[example.*-]YYYY.MM.DD" 在 type 为 es 的情况下,database_name 就是 es 的索引名称
  • dataLinks 这里通过 data link 链接到 Jagger Datasource: datasourceUid = data.grafana_data_source.jaeger-example.uid (Jaeger Datasource 就是上一节创建的)
  • url = "${"$"}{__value.raw}" 这里要特别注意,实际上传给 Grafana 的是:${__value.raw}, 但是这个恰好也是 Terraform 的模板/变量替换语法,所以如果直接这样写会将其解析为模板/变量,从而出现该变量不存在的报错。通过${"$"} 转义为 $ + {__value.raw} 拼成正确的 ${__value.raw} 传给 Grafana.

Prometheus

基础配置如下:

resource "grafana_data_source" "prometheus" {
  type = "prometheus"
  name = "example_prom"
  uid  = "example_prom"
  url  = "http://my-instances.com"

  json_data_encoded = jsonencode({
    httpMethod = "POST"
  })
}

官方提供的 Prometheus 兼容实现 - Mimir 的配置如下:

resource "grafana_data_source" "prometheus" {
  type                = "prometheus"
  name                = "mimir"
  url                 = "https://my-instances.com"
  basic_auth_enabled  = true
  basic_auth_username = "username"

  json_data_encoded = jsonencode({
    httpMethod        = "POST"
    prometheusType    = "Mimir"
    prometheusVersion = "2.4.0"
  })

  secure_json_data_encoded = jsonencode({
    basicAuthPassword = "password"
  })
}

创建 Dashboard

dashboard.tf 中,创建 dashboard 示例如下:

resource "grafana_dashboard" "metrics" {
  config_json = file("grafana-dashboard.json")
}

也可以通过如下方式创建:

resource "grafana_dashboard" "metrics" {
  config_json = jsonencode({
    title   = "as-code dashboard"
    uid     = "ascode"
  })
}

🐾注意:

config_json 是 String 类型,具体是完整的 Dashboard model JSON。

可以直接通过 file("grafana-dashboard.json") 获取。

如第二个实例,jsonencode 的作用就是使用 JSON 语法将一个 Object 转换为 String.

总结

好了,本次我们介绍了 Grafana Terraform Provider 的基础知识,还是比较简单的,我们使用其:

  • 创建 Provider
  • 创建组织
  • 创建文件夹
  • 创建各类常见的 Datasources
  • 创建 Dashboard

非常直白清晰。希望对各位有所帮助。

📚️参考文档

与Grafana 系列-GaC-2-Grafana Terraform Provider 基础相似的内容:

Grafana 系列-GaC-2-Grafana Terraform Provider 基础

本文为系列文章-Grafana GaC(Grafana 即代码) 的第二篇 - Grafana Terraform Provider 基础。

Grafana系列-GaC-1-Grafana即代码的几种实现方式

## 系列文章 * [Grafana 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Grafana/) * [Terraform 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Terraform/) ## 概述 GaC(Grafana as Code, Grafana

Grafana 系列文章(一):基于 Grafana 的全栈可观察性 Demo

📚️Reference: https://github.com/grafana/intro-to-mlt 这是关于 Grafana 中可观察性的三个支柱的一系列演讲的配套资源库。 它以一个自我封闭的 Docker 沙盒的形式出现,包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。 Grafan

Grafana 系列文章(二):使用 Grafana Agent 和 Grafana Tempo 进行 Tracing

👉️URL: https://grafana.com/blog/2020/11/17/tracing-with-the-grafana-cloud-agent-and-grafana-tempo/ ✍Author: Robert Fratto • 17 Nov 2020 📝Description

Grafana 系列文章(三):Tempo-使用 HTTP 推送 Spans

👉️URL: https://grafana.com/docs/tempo/latest/api_docs/pushing-spans-with-http/ 📝Description: 有时,使用追踪系统是令人生畏的,因为它似乎需要复杂的应用程序仪器或 span 摄取管道,以便 ... 有时,使

Grafana 系列文章(四):Grafana Explore

👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/ 📝Description: Explore Grafana 的仪表盘 UI 是关于构建可视化的仪表盘。Explore 剥离了仪表盘和面板选项,这样你就可以。.. Grafana 的仪表

Grafana 系列文章(五):Grafana Explore 查询管理

👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/query-management/ 📝Description: Explore 中的查询管理 为了帮助调试查询,Explore 允许你调查查询请求和响应,以及查询统计数据,... Exp

Grafana 系列文章(六):Grafana Explore 中的日志

👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/logs-integration/#labels-and-detected-fields 📝Description: Explore 中的日志 除了指标之外,Explore 还允许你在以

Grafana 系列文章(七):Grafana Explore 中的 Tracing

👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/trace-integration/ 📝Description: Tracing in Explore Explore 允许你将 tracing 数据源的痕迹可视化。这在 Grafana

Grafana 系列文章(八):Grafana Explore 中的 Inspector

👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/explore-inspector/ 📝Description: Explore 中的检查器 (Inspector). 检查器可以帮助你理解你的查询并排除故障。你可以检查原始数据,把这些