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システムとアプリケーションメトリクスのリアルタイム可視化のための本番環境Grafanaダッシュボードを作成・管理します。モニタリングダッシュボードの構築、メトリクスの可視化、運用可観測性インターフェースの作成時に使用します。
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SOC 職業分類に基づく
自動メトリクス、人間によるフィードバック、およびベンチマークを使用して、LLMアプリケーションの包括的な評価戦略を実装します。LLMのパフォーマンスをテストし、AIアプリケーションの品質を測定し、または評価フレームワークを確立する場合に使用します。
LLMのパフォーマンス、信頼性、制御性を本番環境で最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術をマスターします。プロンプトの最適化、LLM出力の改善、または本番環境プロンプトテンプレートの設計時に使用します。
建設的なフィードバックを提供し、早期にバグを発見し、チームの士気を維持しながら知識共有を促進する効果的なコードレビュー実践をマスター。プルリクエストのレビュー、レビュー基準の確立、開発者のメンタリング時に使用。
体系的なデバッグ技術、プロファイリングツール、根本原因分析をマスターし、あらゆるコードベースや技術スタックでバグを効率的に追跡。バグ調査、パフォーマンス問題、予期しない動作の調査時に使用。
PlaywrightとCypressを使用したエンドツーエンドテストをマスターし、バグを捕捉し、信頼性を向上させ、高速デプロイメントを可能にする信頼性の高いテストスイートを構築。E2Eテストの実装、不安定なテストのデバッグ、テスト基準の確立時に使用。
rebase、cherry-pick、bisect、worktree、reflogを含む高度なGitワークフローをマスターし、クリーンな履歴を維持し、あらゆる状況から回復。複雑なGit履歴の管理、フィーチャーブランチでの協働、リポジトリ問題のトラブルシューティング時に使用。
| name | grafana-dashboards |
| description | システムとアプリケーションメトリクスのリアルタイム可視化のための本番環境Grafanaダッシュボードを作成・管理します。モニタリングダッシュボードの構築、メトリクスの可視化、運用可観測性インターフェースの作成時に使用します。 |
English | 日本語
包括的なシステム可観測性のための本番環境対応Grafanaダッシュボードを作成・管理します。
アプリケーション、インフラストラクチャ、ビジネスメトリクスを監視するための効果的なGrafanaダッシュボードを設計します。
┌─────────────────────────────────────┐
│ 重要なメトリクス（大きな数字） │
├─────────────────────────────────────┤
│ 主要なトレンド（時系列） │
├─────────────────────────────────────┤
│ 詳細メトリクス（テーブル/ヒートマップ）│
└─────────────────────────────────────┘
{
"dashboard": {
"title": "API Monitoring",
"tags": ["api", "production"],
"timezone": "browser",
"refresh": "30s",
"panels": [
{
"title": "Request Rate",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)",
"legendFormat": "{{service}}"
}
],
"gridPos": {"x": 0, "y": 0, "w": 12, "h": 8}
},
{
"title": "Error Rate %",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "(sum(rate(http_requests_total{status=~\"5..\"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100",
"legendFormat": "Error Rate"
}
],
"alert": {
"conditions": [
{
"evaluator": {"params": [5], "type": "gt"},
"operator": {"type": "and"},
"query": {"params": ["A", "5m", "now"]},
"type": "query"
}
]
},
"gridPos": {"x": 12, "y": 0, "w": 12, "h": 8}
},
{
"title": "P95 Latency",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))",
"legendFormat": "{{service}}"
}
],
"gridPos": {"x": 0, "y": 8, "w": 24, "h": 8}
}
]
}
}
参照: assets/api-dashboard.jsonを参照
{
"type": "stat",
"title": "Total Requests",
"targets": [{
"expr": "sum(http_requests_total)"
}],
"options": {
"reduceOptions": {
"values": false,
"calcs": ["lastNotNull"]
},
"orientation": "auto",
"textMode": "auto",
"colorMode": "value"
},
"fieldConfig": {
"defaults": {
"thresholds": {
"mode": "absolute",
"steps": [
{"value": 0, "color": "green"},
{"value": 80, "color": "yellow"},
{"value": 90, "color": "red"}
]
}
}
}
}
{
"type": "graph",
"title": "CPU Usage",
"targets": [{
"expr": "100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)"
}],
"yaxes": [
{"format": "percent", "max": 100, "min": 0},
{"format": "short"}
]
}
{
"type": "table",
"title": "Service Status",
"targets": [{
"expr": "up",
"format": "table",
"instant": true
}],
"transformations": [
{
"id": "organize",
"options": {
"excludeByName": {"Time": true},
"indexByName": {},
"renameByName": {
"instance": "Instance",
"job": "Service",
"Value": "Status"
}
}
}
]
}
{
"type": "heatmap",
"title": "Latency Heatmap",
"targets": [{
"expr": "sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)",
"format": "heatmap"
}],
"dataFormat": "tsbuckets",
"yAxis": {
"format": "s"
}
}
{
"templating": {
"list": [
{
"name": "namespace",
"type": "query",
"datasource": "Prometheus",
"query": "label_values(kube_pod_info, namespace)",
"refresh": 1,
"multi": false
},
{
"name": "service",
"type": "query",
"datasource": "Prometheus",
"query": "label_values(kube_service_info{namespace=\"$namespace\"}, service)",
"refresh": 1,
"multi": true
}
]
}
}
sum(rate(http_requests_total{namespace="$namespace", service=~"$service"}[5m]))
{
"alert": {
"name": "High Error Rate",
"conditions": [
{
"evaluator": {
"params": [5],
"type": "gt"
},
"operator": {"type": "and"},
"query": {
"params": ["A", "5m", "now"]
},
"reducer": {"type": "avg"},
"type": "query"
}
],
"executionErrorState": "alerting",
"for": "5m",
"frequency": "1m",
"message": "Error rate is above 5%",
"noDataState": "no_data",
"notifications": [
{"uid": "slack-channel"}
]
}
}
dashboards.yml:
apiVersion: 1
providers:
- name: 'default'
orgId: 1
folder: 'General'
type: file
disableDeletion: false
updateIntervalSeconds: 10
allowUiUpdates: true
options:
path: /etc/grafana/dashboards
主要パネル:
参照: assets/infrastructure-dashboard.jsonを参照
主要パネル:
参照: assets/database-dashboard.jsonを参照
主要パネル:
resource "grafana_dashboard" "api_monitoring" {
config_json = file("${path.module}/dashboards/api-monitoring.json")
folder = grafana_folder.monitoring.id
}
resource "grafana_folder" "monitoring" {
title = "Production Monitoring"
}
- name: Deploy Grafana dashboards
copy:
src: "{{ item }}"
dest: /etc/grafana/dashboards/
with_fileglob:
- "dashboards/*.json"
notify: restart grafana
assets/api-dashboard.json - APIモニタリングダッシュボードassets/infrastructure-dashboard.json - インフラストラクチャダッシュボードassets/database-dashboard.json - データベースモニタリングダッシュボードreferences/dashboard-design.md - ダッシュボード設計ガイドprometheus-configuration - メトリクス収集のためslo-implementation - SLOダッシュボードのため