Dashboards y visualización¶

Este bloque aborda la creación, configuración y personalización de dashboards y paneles en Grafana.

A lo largo del bloque, el alumno aprenderá a transformar las métricas recopiladas por Prometheus en una interfaz visual clara y útil para la monitorización.

El recorrido será:

Métricas de Prometheus
        |
        v
Consultas PromQL
        |
        v
Paneles de Grafana
        |
        v
Dashboards
        |
        v
Monitorización visual

Grafana permite representar información mediante distintos tipos de visualización, aplicar unidades y umbrales, organizar paneles, transformar resultados y ampliar sus capacidades mediante plugins.

Objetivos¶

Al finalizar este bloque, el alumno podrá:

Explicar la diferencia entre un dashboard y un panel.
Crear, guardar, editar y organizar dashboards.
Crear paneles a partir de consultas PromQL.
Seleccionar una visualización adecuada para cada tipo de dato.
Configurar paneles de tipo Stat, Gauge, Bar Gauge, Time series, Heatmap, Text y Canvas.
Configurar títulos, descripciones, leyendas y enlaces.
Definir unidades, decimales y umbrales.
Utilizar rangos temporales y variables de dashboard.
Aplicar transformaciones a los resultados de las consultas.
Crear dashboards orientados a la monitorización de servidores.
Utilizar plugins de paneles de forma controlada.
Diagnosticar paneles sin datos.
Exportar y documentar dashboards.
Construir un dashboard integrador utilizando Prometheus y Node Exporter.

Prerrequisitos¶

Antes de comenzar este bloque, el alumno debe conocer:

El funcionamiento básico de Grafana.
El concepto de fuente de datos.
La configuración de Prometheus en Grafana.
El funcionamiento de Node Exporter.
Los conceptos básicos de PromQL.
Las métricas de CPU, memoria, almacenamiento y red.
El acceso a la interfaz web de Grafana.

Comprobar que los servicios están activos:

systemctl is-active prometheus

systemctl is-active node_exporter

systemctl is-active grafana-server

Resultado esperado:

active
active
active

Comprobar que Prometheus responde:

curl http://localhost:9090/-/healthy

Comprobar que Node Exporter responde:

curl -I http://localhost:9100/metrics

Comprobar que Grafana responde:

curl -s http://localhost:3000/api/health | jq

Conceptos principales¶

Dashboard¶

Un dashboard es una página formada por varios paneles relacionados.

Puede representar, por ejemplo:

Estado general de servidores.
Uso de CPU.
Memoria.
Almacenamiento.
Tráfico de red.
Disponibilidad de servicios.
Latencia.
Errores.
Alertas.

Un dashboard eficaz debe responder rápidamente a preguntas como:

¿Está disponible el sistema?
¿Existe algún objetivo caído?
¿Qué recurso está saturado?
¿Desde cuándo se produce el problema?
¿Qué servidores están afectados?
¿La situación está mejorando o empeorando?

Panel¶

Un panel es una visualización individual dentro de un dashboard.

Ejemplos:

Un panel Stat para mostrar el número de objetivos activos.
Un panel Gauge para mostrar el porcentaje de memoria utilizada.
Un panel Time series para representar la CPU durante la última hora.
Un panel Text para documentar el propósito del dashboard.

Consulta¶

La consulta obtiene los datos de la fuente de datos.

Ejemplo:

up

Visualización¶

La visualización define cómo se muestran los resultados.

Ejemplos:

Tabla.
Gráfico temporal.
Indicador.
Histograma.
Barra.
Texto.
Canvas.

Umbral¶

Un umbral define un punto a partir del cual un valor cambia de color o se considera problemático.

Ejemplo:

CPU inferior al 70 %: normal
CPU entre el 70 % y el 90 %: advertencia
CPU superior al 90 %: crítico

Arquitectura del bloque¶

04-dashboards-visualizacion/
│
├── 01-index.md
├── 02-conceptos-dashboards.md
├── 03-lista-dashboards.md
├── 04-manipulacion-paneles.md
├── 05-panel-stat.md
├── 06-panel-gauge.md
├── 07-panel-bar-gauge.md
├── 08-panel-time-series.md
├── 09-panel-heatmap.md
├── 10-panel-texto.md
├── 11-panel-canvas.md
├── 12-transformaciones.md
├── 13-plugins-paneles.md
└── 14-laboratorio.md

Contenidos¶

1. Conceptos de dashboards¶

📄 02-conceptos-dashboards.md

En esta sección se estudian los conceptos fundamentales:

Qué es un dashboard.
Qué es un panel.
Cómo se organiza la información.
Cómo seleccionar una visualización.
Cómo configurar unidades.
Cómo configurar umbrales.
Cómo utilizar rangos temporales.
Cómo diseñar dashboards legibles.
Principios básicos de visualización.
Errores frecuentes de diseño.

2. Lista de dashboards¶

📄 03-lista-dashboards.md

En esta sección se trabaja con la gestión de dashboards:

Crear dashboards.
Abrir dashboards.
Buscar dashboards.
Organizar carpetas.
Marcar dashboards como favoritos.
Importar dashboards.
Exportar dashboards.
Copiar dashboards.
Eliminar dashboards.
Gestionar permisos básicos.
Guardar versiones.

3. Manipulación de paneles¶

📄 04-manipulacion-paneles.md

En esta sección se aprende a:

Crear paneles.
Editar paneles.
Mover paneles.
Redimensionar paneles.
Duplicar paneles.
Eliminar paneles.
Cambiar títulos.
Añadir descripciones.
Añadir enlaces.
Configurar consultas.
Configurar opciones generales.
Guardar modificaciones.

4. Panel Stat¶

📄 05-panel-stat.md

El panel Stat muestra un valor resumido.

Ejemplos:

Objetivos disponibles.
Número de servidores.
Estado de un servicio.
Memoria disponible.
Total de alertas.

Consulta de ejemplo:

sum(up)

Otra consulta:

100 * avg(up)

5. Panel Gauge¶

📄 06-panel-gauge.md

El panel Gauge muestra un valor dentro de un rango visual.

Ejemplos:

Uso de CPU.
Uso de memoria.
Uso de almacenamiento.
Porcentaje de disponibilidad.

Consulta de ejemplo:

100 * (
  1 -
  node_memory_MemAvailable_bytes
  /
  node_memory_MemTotal_bytes
)

6. Panel Bar Gauge¶

📄 07-panel-bar-gauge.md

El panel Bar Gauge facilita la comparación entre varias series.

Ejemplos:

Uso de CPU por instancia.
Uso de memoria por servidor.
Espacio utilizado por punto de montaje.
Tráfico por interfaz.

Consulta de ejemplo:

100 * (
  1 -
  node_filesystem_avail_bytes{
    fstype!~"tmpfs|overlay"
  }
  /
  node_filesystem_size_bytes{
    fstype!~"tmpfs|overlay"
  }
)

7. Panel Time series¶

📄 08-panel-time-series.md

El panel Time series representa la evolución de una métrica a lo largo del tiempo.

Ejemplos:

CPU durante la última hora.
Memoria durante el día.
Tráfico de red.
Número de series.
Latencia.
Errores.

Consulta de ejemplo:

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

8. Panel Heatmap¶

📄 09-panel-heatmap.md

El panel Heatmap permite observar distribuciones de valores a lo largo del tiempo.

Es especialmente útil para:

Latencias.
Distribuciones.
Histogramas.
Tiempos de respuesta.
Concentración de valores.
Análisis de comportamiento.

9. Panel de texto¶

📄 10-panel-texto.md

El panel Text permite añadir información contextual al dashboard.

Puede utilizarse para:

Documentar el dashboard.
Explicar las métricas.
Añadir instrucciones.
Mostrar enlaces.
Incluir advertencias.
Definir el significado de los colores.

Ejemplo:

## Monitorización de servidores

Este dashboard muestra:

- Disponibilidad de los objetivos.
- Uso de CPU.
- Uso de memoria.
- Uso del sistema de ficheros.
- Tráfico de red.

## Interpretación de colores

- Verde: estado normal.
- Amarillo: advertencia.
- Rojo: estado crítico.

10. Panel Canvas¶

📄 11-panel-canvas.md

El panel Canvas permite crear diseños visuales personalizados.

Puede utilizarse para:

Mapas de infraestructura.
Diagramas.
Vista general de servicios.
Representación visual de servidores.
Diseños con texto, formas e indicadores.
Paneles operativos personalizados.

11. Transformaciones¶

📄 12-transformaciones.md

Las transformaciones modifican los datos obtenidos por una consulta antes de representarlos.

Se pueden utilizar para:

Renombrar campos.
Ocultar campos.
Filtrar datos.
Ordenar resultados.
Combinar consultas.
Reducir resultados.
Crear campos calculados.
Preparar datos para una visualización concreta.

Flujo:

Consulta PromQL
      |
      v
Resultado original
      |
      v
Transformación
      |
      v
Resultado preparado
      |
      v
Visualización

12. Plugins y paneles¶

📄 13-plugins-paneles.md

Esta sección introduce la ampliación de Grafana mediante plugins.

Se estudiará:

Qué es un plugin.
Tipos de plugins.
Plugins de paneles.
Plugins de fuentes de datos.
Plugins de aplicaciones.
Instalación.
Actualización.
Eliminación.
Compatibilidad.
Seguridad.
Plugins oficiales y de terceros.

13. Laboratorio integrador¶

📄 14-laboratorio.md

El laboratorio final integra todos los contenidos del bloque.

El alumno deberá construir un dashboard de monitorización utilizando Prometheus y Node Exporter.

Sesión práctica 1: comprobar el entorno¶

Objetivo¶

Comprobar que Grafana puede utilizar la fuente de datos Prometheus.

Comandos¶

systemctl is-active prometheus

systemctl is-active node_exporter

systemctl is-active grafana-server

curl http://localhost:9090/-/healthy

curl -I http://localhost:9100/metrics

curl -s http://localhost:3000/api/health | jq

Actividades¶

Comprueba los tres servicios.
Anota las versiones.
Comprueba los puertos.
Accede a Grafana.
Comprueba que existe la fuente de datos Prometheus.
Ejecuta una consulta básica:

up

Sesión práctica 2: crear el primer dashboard¶

Objetivo¶

Crear un dashboard y añadir un panel de disponibilidad.

Pasos¶

Acceder a:

http://localhost:3000

Abrir Dashboards.
Crear un dashboard nuevo.
Añadir un panel.
Seleccionar Prometheus como fuente de datos.
Introducir:

up

Seleccionar la visualización Table.
Establecer el título:

Estado de los objetivos

Guardar el dashboard.

Actividades¶

Anota el nombre del dashboard.
Comprueba qué objetivos aparecen.
Comprueba el valor de cada objetivo.
Explica el significado de 1 y 0.
Guarda una captura del panel.

Sesión práctica 3: crear un dashboard de recursos¶

Objetivo¶

Crear un dashboard con cuatro paneles de monitorización.

Panel de CPU¶

Consulta:

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

Visualización:

Time series

Unidad:

Percent (0-100)

Título:

Uso de CPU

Panel de memoria¶

Consulta:

100 * (
  1 -
  node_memory_MemAvailable_bytes
  /
  node_memory_MemTotal_bytes
)

Visualización:

Gauge

Unidad:

Percent (0-100)

Título:

Uso de memoria

Panel de almacenamiento¶

Consulta:

100 * (
  1 -
  node_filesystem_avail_bytes{
    mountpoint="/",
    fstype!~"tmpfs|overlay"
  }
  /
  node_filesystem_size_bytes{
    mountpoint="/",
    fstype!~"tmpfs|overlay"
  }
)

Visualización:

Gauge

Unidad:

Percent (0-100)

Título:

Uso del sistema de ficheros raíz

Panel de carga¶

Consulta:

node_load1

Visualización:

Time series

Título:

Carga del sistema

Actividades¶

Crea los cuatro paneles.
Configura los títulos.
Configura las unidades.
Configura la leyenda.
Ajusta el rango temporal.
Guarda el dashboard.
Comprueba que todos los paneles muestran datos.

Sesión práctica 4: configurar umbrales¶

Objetivo¶

Aplicar colores según el nivel de utilización de un recurso.

Panel de memoria¶

Utilizar la consulta:

100 * (
  1 -
  node_memory_MemAvailable_bytes
  /
  node_memory_MemTotal_bytes
)

Configurar los umbrales:

Valor	Color	Interpretación
0	Verde	Estado normal
70	Amarillo	Advertencia
90	Rojo	Estado crítico

Panel de almacenamiento¶

Utilizar la misma lógica para el sistema de ficheros.

Configurar:

0 - 70: verde
70 - 90: amarillo
90 - 100: rojo

Actividades¶

Configura los umbrales.
Cambia la unidad a porcentaje.
Comprueba el color actual.
Explica qué ocurriría al superar el 90 %.
Documenta los valores utilizados.

Sesión práctica 5: añadir un panel de texto¶

Objetivo¶

Documentar el propósito y la interpretación del dashboard.

Crear un panel de texto con:

## Monitorización del servidor

Este dashboard muestra el estado general del servidor monitorizado mediante Prometheus y Node Exporter.

## Paneles incluidos

- Disponibilidad de los objetivos.
- Uso de CPU.
- Uso de memoria.
- Uso del sistema de ficheros.
- Carga del sistema.
- Tráfico de red.

## Interpretación

- Verde: estado normal.
- Amarillo: requiere revisión.
- Rojo: situación crítica.

## Fuente de datos

Prometheus.

Actividades¶

Añade el panel de texto.
Utiliza títulos y listas.
Colócalo en la parte superior del dashboard.
Comprueba que el contenido se visualiza correctamente.
Guarda el dashboard.

Sesión práctica 6: observar una caída¶

Objetivo¶

Comprobar cómo cambia el dashboard cuando Node Exporter deja de responder.

Pasos¶

Detener Node Exporter:

sudo systemctl stop node_exporter

Esperar varios intervalos de recopilación.

Consultar:

up{job="node_exporter"}

Comprobar los paneles:

Disponibilidad.
CPU.
Memoria.
Almacenamiento.
Red.

Iniciar de nuevo el servicio:

sudo systemctl start node_exporter

Esperar al siguiente scraping.

Consultar:

up{job="node_exporter"}

Actividades¶

Observa el cambio del panel de disponibilidad.
Anota qué paneles dejan de recibir datos.
Comprueba el mensaje del objetivo en Prometheus.
Inicia Node Exporter.
Comprueba la recuperación.
Explica por qué algunos paneles pueden mostrar datos históricos aunque el objetivo esté actualmente caído.

Sesión práctica 7: utilizar transformaciones¶

Objetivo¶

Preparar los resultados de una consulta para una visualización más clara.

Utilizar una consulta como:

up

Aplicar transformaciones para:

Renombrar campos.
Ocultar campos innecesarios.
Ordenar resultados.
Mostrar solo job, instance y Value.
Cambiar el nombre de una columna.
Filtrar objetivos concretos.

Actividades¶

Crea un panel de tabla.
Ejecuta la consulta up.
Abre la sección de transformaciones.
Oculta las columnas que no sean necesarias.
Renombra Value como Estado.
Ordena por job.
Guarda el panel.
Comprueba que la tabla es más clara.

Sesión práctica 8: exportar el dashboard¶

Objetivo¶

Guardar una copia reutilizable del dashboard.

Pasos¶

Abrir el dashboard.
Abrir el menú de opciones.
Seleccionar la opción de compartir o exportar.
Exportar el JSON.
Guardar el fichero con un nombre descriptivo.

Ejemplo:

dashboard-monitorizacion-servidor.json

Crear un directorio de entregables:

mkdir -p ~/laboratorio-grafana/entregables

Guardar el fichero:

~/laboratorio-grafana/entregables/dashboard-monitorizacion-servidor.json

Actividades¶

Exporta el dashboard.
Comprueba que el fichero existe.
Revisa el contenido JSON.
Identifica la fuente de datos.
Identifica los paneles.
Comprueba las consultas PromQL.
Documenta el procedimiento de importación.

Dashboard final recomendado¶

El dashboard final debe incluir al menos los siguientes paneles:

Panel	Visualización	Consulta
Estado de objetivos	Table o Stat	`up`
Uso de CPU	Time series	Consulta de CPU
Uso de memoria	Gauge	Consulta de memoria
Uso de almacenamiento	Gauge	Consulta de filesystem
Carga del sistema	Time series	`node_load1`
Tráfico recibido	Time series	Consulta de red
Descripción	Text	Markdown

Distribución sugerida¶

+------------------------------------------------------+
|              Descripción del dashboard               |
+----------------------+-------------------------------+
| Estado objetivos     | Uso de memoria                |
+----------------------+-------------------------------+
| Uso de CPU           | Uso de almacenamiento         |
+----------------------+-------------------------------+
| Carga del sistema    | Tráfico recibido              |
+----------------------+-------------------------------+

Buenas prácticas de diseño¶

Mostrar primero la información más importante¶

La parte superior del dashboard debe mostrar:

Disponibilidad.
Estado general.
Alertas.
Indicadores críticos.

Utilizar títulos claros¶

Evitar títulos genéricos como:

Panel 1

Utilizar:

Uso de memoria del servidor

Configurar correctamente las unidades¶

Ejemplos:

Dato	Unidad
CPU	Porcentaje
Memoria	Porcentaje o bytes
Almacenamiento	Porcentaje o bytes
Tráfico	Bytes por segundo
Tiempo	Segundos
Disponibilidad	Ninguna o porcentaje

Evitar demasiados colores¶

Los colores deben comunicar estados, no decorar el panel.

Una convención sencilla:

Verde: normal
Amarillo: advertencia
Rojo: crítico

Mantener una jerarquía visual¶

Organizar los paneles de esta forma:

Estado general
        |
        v
Recursos principales
        |
        v
Detalle operativo
        |
        v
Información adicional

Documentar el dashboard¶

Añadir un panel de texto con:

Propósito.
Fuente de datos.
Significado de los colores.
Intervalo temporal.
Descripción de las métricas.
Responsable.
Fecha de actualización.

Problemas habituales¶

El panel no muestra datos¶

Comprobar:

up

Después comprobar:

node_memory_MemAvailable_bytes

Revisar:

Fuente de datos.
Consulta.
Rango temporal.
Estado del target.
Etiquetas.
Variables.
Transformaciones.

La unidad es incorrecta¶

Una métrica de bytes puede aparecer como un número grande si no se configura la unidad.

Por ejemplo:

node_memory_MemAvailable_bytes

Debe mostrarse como:

bytes

o:

gibibytes

El panel muestra demasiadas series¶

Aplicar:

Filtros.
Agregaciones.
Transformaciones.
Exclusión de interfaces.
Selección de una instancia.

Ejemplo:

sum by (instance) (
  rate(node_network_receive_bytes_total{
    device!="lo"
  }[5m])
)

El gráfico aparece plano¶

Posibles causas:

La métrica cambia poco.
El rango temporal es demasiado amplio.
El rango temporal es demasiado corto.
La consulta no utiliza rate() cuando debería.
La unidad no está configurada.
El panel está agregando demasiadas series.

El dashboard es difícil de leer¶

Revisar:

Títulos.
Tamaño de los paneles.
Colores.
Unidades.
Número de series.
Leyendas.
Orden de los paneles.
Rango temporal.
Paneles innecesarios.

Evidencias del bloque¶

Crear un directorio de evidencias:

mkdir -p ~/laboratorio-grafana/evidencias/bloque-4

Guardar la información del sistema:

{
  echo "===== BLOQUE 4 ====="
  echo "Fecha: $(date)"
  echo "Hostname: $(hostname)"
  echo
  echo "===== SERVICIOS ====="
  systemctl is-active prometheus
  systemctl is-active node_exporter
  systemctl is-active grafana-server
  echo
  echo "===== VERSIONES ====="
  prometheus --version 2>&1
  node_exporter --version 2>&1
  echo
  echo "===== SALUD ====="
  curl -s http://localhost:9090/-/healthy
  echo
  curl -s http://localhost:3000/api/health
} | tee \
  ~/laboratorio-grafana/evidencias/bloque-4/estado-inicial.txt

Guardar las consultas PromQL:

cat > ~/laboratorio-grafana/evidencias/bloque-4/consultas-promql.txt <<'EOF'
Disponibilidad:
up

Uso de CPU:
100 - (
  avg by (instance) (
    rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])
  ) * 100
)

Uso de memoria:
100 * (
  1 -
  node_memory_MemAvailable_bytes
  /
  node_memory_MemTotal_bytes
)

Uso del sistema de ficheros:
100 * (
  1 -
  node_filesystem_avail_bytes{
    mountpoint="/",
    fstype!~"tmpfs|overlay"
  }
  /
  node_filesystem_size_bytes{
    mountpoint="/",
    fstype!~"tmpfs|overlay"
  }
)

Carga:
node_load1

Tráfico recibido:
sum by (instance) (
  rate(node_network_receive_bytes_total{
    device!="lo"
  }[5m])
)
EOF

Guardar el estado de los objetivos:

curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets \
  | jq \
  > ~/laboratorio-grafana/evidencias/bloque-4/targets.json

Guardar la configuración cargada:

curl -s http://localhost:9090/api/v1/status/config \
  | jq -r '.data.yaml' \
  > ~/laboratorio-grafana/evidencias/bloque-4/configuracion-cargada.yml

Práctica final del bloque¶

Objetivo¶

Crear un dashboard de monitorización de un servidor Linux utilizando las métricas de Prometheus y Node Exporter.

Requisitos¶

El dashboard debe incluir:

Un título descriptivo.
Un panel de texto.
Un panel de disponibilidad.
Un panel de uso de CPU.
Un panel de uso de memoria.
Un panel de almacenamiento.
Un panel de carga.
Un panel de tráfico de red.
Unidades configuradas.
Umbrales configurados.
Una distribución ordenada.
Una descripción del dashboard.
Una fuente de datos Prometheus.
Consultas PromQL válidas.

Tareas¶

Crear el dashboard.
Nombrarlo:

Monitorización de servidor Linux

Añadir el panel de texto.
Añadir el panel de disponibilidad.
Añadir el panel de CPU.
Añadir el panel de memoria.
Añadir el panel de almacenamiento.
Añadir el panel de carga.
Añadir el panel de red.
Configurar unidades.
Configurar umbrales.
Ajustar tamaños.
Guardar el dashboard.
Exportarlo como JSON.
Detener Node Exporter.
Observar el comportamiento.
Iniciar Node Exporter.
Comprobar la recuperación.
Guardar capturas.
Crear un informe final.

Criterios de evaluación¶

Criterio	Puntuación
Organización del dashboard	1 punto
Panel de texto y documentación	1 punto
Panel de disponibilidad	1 punto
Panel de CPU	1,5 puntos
Panel de memoria	1,5 puntos
Panel de almacenamiento	1 punto
Paneles de carga y red	1 punto
Unidades y umbrales	1 punto
Exportación y evidencias	0,5 puntos
Total	10 puntos

Requisitos para superar el bloque¶

El dashboard debe:

Mostrar datos reales.
Utilizar Prometheus como fuente de datos.
Contener consultas PromQL válidas.
Tener títulos comprensibles.
Utilizar unidades adecuadas.
Mostrar correctamente los umbrales.
Ser legible.
Incluir documentación.
Haber sido probado con un objetivo disponible y uno caído.
Estar exportado y documentado.

Entregables¶

La entrega debe contener:

bloque-4-entrega/
├── dashboard-monitorizacion-servidor.json
├── consultas-promql.txt
├── informe.md
└── evidencias/
    ├── estado-inicial.txt
    ├── targets.json
    ├── configuracion-cargada.yml
    ├── captura-dashboard.png
    ├── captura-target-up.png
    ├── captura-target-down.png
    └── captura-recuperacion.png

El informe debe incluir:

Nombre del dashboard.
Fuente de datos utilizada.
Descripción de los paneles.
Consultas PromQL.
Unidades configuradas.
Umbrales utilizados.
Resultado de la prueba de caída.
Resultado de la recuperación.
Problemas encontrados.
Soluciones aplicadas.
Conclusiones.

Preguntas de comprobación¶

¿Qué diferencia existe entre un dashboard y un panel?
¿Qué función cumple una fuente de datos?
¿Qué visualización utilizarías para mostrar un único valor?
¿Qué visualización utilizarías para representar la evolución temporal de una métrica?
¿Qué visualización utilizarías para comparar varias instancias?
¿Qué visualización puede utilizarse para representar un porcentaje frente a un rango?
¿Qué consulta utilizarías para mostrar la disponibilidad?
¿Qué consulta utilizarías para calcular el uso de CPU?
¿Qué consulta utilizarías para calcular el uso de memoria?
¿Qué consulta utilizarías para calcular el espacio utilizado?
¿Por qué se utiliza rate() con algunas métricas?
¿Qué función cumplen los umbrales?
¿Qué unidad utilizarías para el tráfico de red?
¿Qué unidad utilizarías para la memoria?
¿Qué información incluirías en un panel de texto?
¿Qué función cumplen las transformaciones?
¿Qué precauciones deben tomarse al instalar plugins?
¿Qué comprobarías si un panel no muestra datos?
¿Qué ocurre con los paneles cuando Node Exporter está detenido?
¿Por qué pueden seguir apareciendo datos históricos después de una caída?
¿Qué evidencias deben incluirse en la entrega?
¿Qué características debe tener un dashboard bien diseñado?
¿Por qué no conviene utilizar demasiados colores?
¿Qué ventajas tiene exportar un dashboard como JSON?
¿Qué elementos debe contener el dashboard final?

Puntos clave¶

Un dashboard agrupa paneles relacionados.
Un panel representa una consulta o conjunto de datos.
Cada visualización debe seleccionarse según el tipo de información.
Los paneles Stat son adecuados para valores resumidos.
Los paneles Gauge son útiles para porcentajes y rangos.
Los paneles Bar Gauge permiten comparar varios valores.
Los paneles Time series muestran la evolución temporal.
Los Heatmaps muestran distribuciones y concentraciones.
Los paneles Text documentan el dashboard.
Canvas permite crear diseños visuales personalizados.
Las transformaciones preparan los datos para su visualización.
Los plugins amplían las capacidades de Grafana.
Las unidades deben corresponder al significado de la métrica.
Los umbrales deben estar documentados.
La información más importante debe aparecer en la parte superior.
Los dashboards deben ser legibles y no excesivamente complejos.
La consulta up es una comprobación inicial fundamental.
Un panel vacío no siempre significa que Grafana esté desconectado.
El dashboard debe probarse en situaciones normales y de error.
La documentación y las evidencias forman parte del resultado técnico.

Navegación del módulo¶

Resultado final esperado¶

Al finalizar el bloque, el alumno debe comprender el siguiente flujo:

Consultar métricas con PromQL
        |
        v
Crear un panel
        |
        v
Seleccionar una visualización
        |
        v
Configurar unidades y umbrales
        |
        v
Organizar el dashboard
        |
        v
Aplicar transformaciones
        |
        v
Probar situaciones normales y de error
        |
        v
Exportar y documentar el resultado

El producto final será un dashboard de Grafana funcional, legible y documentado para monitorizar un servidor Linux mediante Prometheus y Node Exporter.