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Grafana Polystat面板与腾讯云可观测平台的深度融合实践
新钛云服 2026/01/07
引言：监控可视化的新篇章

在云原生时代，有效的监控可视化已成为运维工作的核心。传统的监控面板往往信息过载，关键指标难以快速识别。今天，我们将介绍如何通过Grafana的Polystat面板与腾讯云可观测平台实现深度融合，打造直观高效的云服务健康状态监控大屏。

一、环境准备与基础配置

1.1 腾讯云可观测平台搭建

首先在腾讯云可观测平台中完成以下配置：
- 新建prometheus实例和grafana实例
- prometheus实例绑定grafana实例
- 在prometheus实例的集成中心里通过云监控启用所有云产品监控集成（包括CLB、COS、CVM、ES、Nacos、RabbitMQ、MQTT等）
1.2 Grafana环境配置

在Grafana中完成数据源连接：
- 选择对应的Prometheus数据源
- 安装TMP预设面板
- 自动生成各云服务的专业监控面板
二、Polystat面板安装与配置

2.1 插件安装

在Grafana中插件中搜索”polystat”进行安装。

2.2 核心优势介绍

Polystat面板相比传统监控面板的优势：
- 六边形可视化：紧凑布局，信息密度高
- 颜色状态映射：一眼识别服务健康度
- 点击穿透：快速钻取详细监控数据
- 多指标聚合：单一面板展示综合状态
三、多云服务Polystat配置实战

3.1 CVM实例监控配置

查询语句配置：
max by (instance_name) ( label_replace(qce_cvm_cpuusage_avg, “metric”, “cpu”, “”, “”) or label_replace(qce_cvm_memusage_avg, “metric”, “mem”, “”, “”) or label_replace(qce_cvm_cvmdiskusage_max, “metric”, “disk”, “”, “”) )
同时查询cvm的cpu、内存和磁盘指标并取最大值

阈值配置：
“mappings”: [ { “options”: { “0”: { “color”: “red”, “index”: 0, “text”: “error” } }, “type”: “value” }, { “options”: { “from”: 0.001, “result”: { “color”: “green”, “index”: 1, “text”: “health” }, “to”: 70 }, “type”: “range” }, { “options”: { “from”: 70.001, “result”: { “color”: “yellow”, “index”: 2, “text”: “warn” }, “to”: 80 }, “type”: “range” }, { “options”: { “from”: 80.001, “result”: { “color”: “red”, “index”: 3, “text”: “unhealth” }, “to”: 100 }, “type”: “range” } ]
当查询结果为0或超过80%显示为红色，需要重点关注，70%到80%显示为黄色，70%以下显示为绿色表示正常

点击跳转配置：
/d/dca26785511249e6a50162ac3ceba9ef/cvm?orgId=1&var-datasource=prom-xxxxx&var-region=All&var-instance_name=${__cell_name}
让每个实例均可以点击跳转到对应的腾讯云服务面板中，并且匹配当前实例名称

跳转效果：

可以再配置一个面板来展示CVM实例总数：
count(qce_cvm_cpuusage_avg)
整体效果：

3.2 数据库服务监控

MySQL实例监控：
max by (instance_name) ( label_replace(qce_cdb_cpuuserate_max, “metric”, “cpu”, “”, “”) or label_replace(qce_cdb_memoryuserate_max, “metric”, “memory”, “”, “”) or label_replace(qce_cdb_iops_max, “metric”, “iops”, “”, “”) )
Redis实例监控：
max by (instance_name) ( label_replace(qce_redis_mem_cpuutil_avg, “metric”, “cpu”, “”, “”) or label_replace(qce_redis_mem_memutil_max, “metric”, “mem”, “”, “”) or label_replace(qce_redis_mem_connectionsutil_max, “metric”, “con”, “”, “”) )
3.3 消息队列服务监控

RabbitMQ监控：
max by (instance_name) ( label_replace(qce_amqp_clustertpstotal_sum, “metric”, “tps”, “”, “”) or label_replace(qce_amqp_clusterqueuelag_max, “metric”, “queue”, “”, “”) or label_replace(qce_amqp_clusterconnections_sum, “metric”, “con”, “”, “”) )
四、实战效果展示

4.1 监控大屏布局设计
+———————————-+ | 云服务健康状态总览 | +———————————-+ | 云实例 | | [CVM] [CDN] [CLB] [COS] | | 数据库 | | [MySql] [PostgreSQL] [Redis] | | 中间件 | | [RabbitMQ] [Pulsar] [ES] [Nacos]| +———————————-+
4.2 状态识别示例
- 绿色六边形：服务健康（指标<70%）
- 黄色六边形：服务警告（70%≤指标<80%）
- 红色六边形：服务异常（指标≥80%）
4.3 点击穿透体验

点击任意六边形，直接跳转到对应的腾讯云预设监控面板，展示该实例的详细监控数据。

五、最佳实践总结

5.1 配置规范
1. 指标选择原则：每个服务选择2-3个核心指标
2. 阈值设置标准：基于业务SLA设定合理阈值
5.2 运维价值
1. 效率提升：快速识别异常服务，减少故障发现时间
2. 资源优化：直观展示资源利用率，指导容量规划
3. 团队协作：统一监控视图，提升团队协作效率
结语

通过Grafana Polystat面板与腾讯云可观测平台的深度融合，我们成功构建了一套直观、高效、易用的云服务健康状态监控体系。这种方案不仅提升了运维效率，更为业务稳定性提供了有力保障。

本文实践基于腾讯云可观测平台和Grafana v10.4.19版本，具体配置可能因环境差异需要适当调整。欢迎在评论区交流实践心得和遇到的问题。
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引言：监控可视化的新篇章

一、环境准备与基础配置

1.1 腾讯云可观测平台搭建

1.2 Grafana环境配置

二、Polystat面板安装与配置

2.1 插件安装

2.2 核心优势介绍

三、多云服务Polystat配置实战

3.1 CVM实例监控配置

3.2 数据库服务监控

3.3 消息队列服务监控

四、实战效果展示

4.1 监控大屏布局设计

4.2 状态识别示例

4.3 点击穿透体验

五、最佳实践总结

5.1 配置规范

5.2 运维价值

结语

以专业成就每一位客户，让企业IT只为效果和安全买单