Grafana: Die Referenz-Architektur für Unified Observability

TL;DR

In modernen verteilten Systemen reicht es nicht mehr, nur zu wissen, ob ein Server läuft (“Up/Down”). Man muss verstehen, warum er langsam ist. Während AWS CloudWatch einen soliden Blick auf die Infrastruktur bietet, endet die Sichtbarkeit oft an der Cloud-Grenze. Grafana durchbricht diese Silos. Es agiert als universelle Visualisierungs-Schicht, die Daten aus hunderten Quellen (Prometheus, SQL, Logs, Traces) in einer einzigen Oberfläche vereint. Wer Grafana nutzt, erhält echte End-to-End-Observability, unabhängig davon, wo die Daten liegen.

1. Das Architektur-Prinzip: Bring Your Own Data (BYOD)

Proprietäre Monitoring-Tools (wie CloudWatch oder Datadog) bestehen meist aus einer Datenbank und einer UI, die fest verdrahtet sind. Sie müssen Ihre Daten zu ihnen schicken (und dafür bezahlen), um sie zu sehen.

Grafana verfolgt einen anderen Ansatz: Es trennt die Visualisierung von der Datenhaltung.

• Datasources: Grafana speichert selbst keine Metriken. Es verbindet sich zu bestehenden Datenbanken (Prometheus für Metriken, Loki für Logs, Postgres für Business-Daten).
• Single Pane of Glass: Ein einziges Dashboard kann in Panel A die CPU-Last aus AWS anzeigen, in Panel B die Bestellungen aus der SQL-Datenbank und in Panel C die Fehlerlogs aus einem On-Premise-Cluster.

2. Kern-Feature: Korrelation statt Isolation

Das größte Problem im Debugging ist der Kontextwechsel. Wenn die CPU hochgeht, müssen Sie in CloudWatch schauen. Wenn die App Fehler wirft, müssen Sie in die Logs schauen. Wenn die Datenbank hängt, in ein SQL-Tool.

Grafana löst dies durch Korrelation.

• Seamless Linking: Sie sehen einen Spike im Graphen? Ein Klick darauf zeigt Ihnen exakt die Logs (via Loki) oder die Traces (via Tempo) zu diesem Zeitpunkt.
• Business Context: Grafana erlaubt es, technische Metriken (Latenz) mit Business-Metriken (Umsatz pro Minute) zu überlagern. So erkennen Sie sofort, ob ein technischer Fehler finanzielle Auswirkungen hat.

3. Dashboards as Code & GitOps

In der CloudWatch-Welt werden Dashboards oft manuell zusammengeklickt (“ClickOps”). Das ist fragil. Wenn jemand versehentlich ein Widget löscht, ist es weg. Grafana-Dashboards sind reine JSON-Objekte. Sie können (und sollten) versioniert in Git liegen. Änderungen an Dashboards durchlaufen denselben Review-Prozess wie Applikations-Code. Mit Tools im ayedo Stack wird ein Dashboard automatisch aktualisiert, wenn Sie die JSON-Datei im Git ändern.

4. Betriebsmodelle im Vergleich: AWS CloudWatch vs. ayedo Managed Grafana

Hier entscheidet sich, ob Observability ein strategisches Asset ist oder eine monatliche Steuer.

Szenario A: AWS CloudWatch (Die Kosten-Falle) CloudWatch ist standardmäßig aktiviert, aber oft unzureichend für Applikations-Monitoring.

• Custom Metrics Pricing: Eigene Metriken (z.B. “Anzahl eingeloggter User”) an CloudWatch zu senden, ist extrem teuer ($0.30 pro Metrik/Monat). Bei tausenden Metriken aus einem Kubernetes Cluster explodieren die Kosten.
• Vendor Lock-in: CloudWatch-Dashboards funktionieren nur mit AWS-Daten. Sie können keine Daten aus einer externen Datenbank oder einem anderen Cloud-Provider visualisieren, ohne sie erst teuer zu importieren.
• UX-Limitierung: Die Visualisierungs-Möglichkeiten sind rudimentär im Vergleich zur Flexibilität von Grafana.

Szenario B: Grafana mit Managed Kubernetes von ayedo Im ayedo App-Katalog ist Grafana die Zentrale für Monitoring.

• Kosten-Effizienz: Da Grafana meist auf Prometheus aufsetzt (ebenfalls im ayedo Stack), zahlen Sie für Metriken im Wesentlichen nur den Speicherplatz auf der Disk. Millionen von “Custom Metrics” zu sammeln, kostet fast nichts extra.
• Daten-Freiheit: Grafana gehört Ihnen. Sie können Dashboards exportieren, Datasources austauschen und Plugins installieren, wie Sie wollen.
• Unified Alerting: Grafana bietet eine zentrale Alerting-Engine. Sie können Alarme auf Basis komplexer Logik definieren (z.B. “Wenn Fehler > 5% UND Umsatz < Durchschnitt”) und diese an Slack, PagerDuty oder Teams senden.

Technischer Vergleich der Betriebsmodelle

FAQ: Grafana & Observability Strategy

Ersetzt Grafana mein CloudWatch? Grafana ersetzt die CloudWatch UI, aber nicht zwingend die Daten. Sie können CloudWatch als Datasource in Grafana einbinden. Das ist oft der erste Schritt: Nutzen Sie Grafana, um AWS-Daten besser darzustellen. Der zweite Schritt ist meist, Applikations-Metriken direkt in Prometheus zu speichern, um die CloudWatch-Kosten zu umgehen.

Grafana vs. Kibana (ELK Stack): Was ist besser? Früher galt: Grafana für Metriken, Kibana für Logs. Heute verschwimmen die Grenzen. Seit Grafana Loki (Log-Aggregation) eingeführt hat, wechseln viele Teams komplett zu Grafana, um nicht zwei Tools pflegen zu müssen. Grafana ist oft performanter und einfacher zu bedienen für Entwickler, während Kibana im Bereich komplexe Log-Analyse (Security Forensics) noch Vorteile hat.

Wie sicher ist Grafana? Sehr sicher. Im ayedo Stack wird Grafana hinter einen OIDC-Provider (z.B. Keycloak, Google Auth oder Azure AD) geschaltet. Das bedeutet: Sie müssen keine lokalen User pflegen. Ein Mitarbeiter, der das Unternehmen verlässt und im Active Directory deaktiviert wird, verliert sofort den Zugriff auf Grafana. Zudem erlaubt RBAC (Role Based Access Control), dass Entwickler nur ihre eigenen Dashboards sehen, aber nicht die der Finanz-Abteilung.

Brauche ich Prometheus für Grafana? Nicht zwingend, aber es ist der “Gold Standard” für Kubernetes. Grafana ist nur das Frontend. Es braucht ein Backend. Prometheus (für Metriken) und Loki (für Logs) sind die perfekten Partner, da sie extrem effizient sind. Grafana kann aber genauso gut Daten direkt aus MySQL, InfluxDB oder Elasticsearch visualisieren.

Fazit

Observability ist mehr als nur bunte Graphen. Es ist die Fähigkeit, komplexe Systeme zu verstehen. AWS CloudWatch bietet einen Blick durch ein Schlüsselloch auf die AWS-Infrastruktur. Grafana hingegen öffnet das Tor weit. Es ermöglicht eine demokratisierte Datenkultur, in der Entwickler, Ops und Business-Teams auf dieselbe Wahrheit schauen – kosteneffizient, plattformübergreifend und ohne Vendor Lock-in. Mit dem ayedo Managed Stack erhalten Sie diese “Single Pane of Glass” fix und fertig integriert, damit Sie Probleme lösen können, statt Tools zu konfigurieren.