Qu'est-ce que Grafana ?
Grafana est une plateforme de data visualisation orientée observabilité : vous connectez des sources de données, puis vous créez des dashboards (graphes, jauges, tableaux) pour suivre des indicateurs clés.
Il est très utilisé en DevOps et en Data : supervision d’infrastructures, suivi d’API, performance applicative, qualité des pipelines, monitoring de modèles, etc.
# Exemples de KPI à monitorer
CPU · RAM · Latence · Taux d'erreur
Débit · SLA · Jobs échoués · Temps de réponse API
Le saviez-vous ?
Un bon dashboard Grafana ne montre pas “tout”, il montre l’essentiel : les 5 à 10 signaux qui permettent de détecter un problème rapidement (latence, erreurs, saturation, disponibilité). Le reste peut rester en drill-down.
Fonctionnalités principales
- Dashboards : graphes, stats, tables, panels personnalisables
- Multi-sources : connecter plusieurs backends de données
- Alerting : règles, seuils, notifications (mail, Slack, etc.)
- Variables : dashboards dynamiques par environnement/serveur
- Annotations : marquer un déploiement, un incident, un changement
- Partage : liens, snapshots, exports, droits d’accès
- Observabilité : corrélation métriques / logs / traces
- Monitoring produit : suivi d’usage, performance, qualité de données
Pourquoi apprendre Grafana ?
Grafana vous apprend à piloter une infra ou un produit par la donnée : surveillance, alerting, analyse et amélioration continue. C’est une compétence très valorisée en développement (MDF) et en data/IA (MDI), où les systèmes doivent être robustes et mesurables.
Vous apprenez à définir des KPI, à construire des dashboards utiles, et à mettre en place des alertes qui évitent les incidents “silencieux”.
Formations incluant Grafana
Grafana est utile en développement et en data pour monitorer vos applications, vos pipelines et vos services :
Mastère Développeur Web Full Stack · 2 ans
Apprenez à construire des applications robustes et observables : dashboards Grafana, alerting, suivi de performance, détection d’erreurs et monitoring en conditions réelles.
Mastère Ingénieur en science des données spécialisé en apprentissage automatique · 2 ans
Supervisez vos pipelines et modèles : suivi des jobs, qualité des données, performance, dérives (drift), dashboards et alertes pour industrialiser l’IA.
Cas d'usage concrets
Avec Grafana, vous pouvez :
- Monitorer une API : latence, erreurs, disponibilité, débit
- Surveiller une infra : CPU, RAM, disque, réseau, saturation
- Détecter un incident : alertes sur seuils et anomalies
- Analyser un déploiement : annotations et comparaison avant/après
- Piloter des jobs data : exécutions, échecs, temps de traitement
- Suivre des modèles : métriques, performance, drift (si instrumenté)
- Faire du reporting : dashboards par équipe (dev, produit, data)
Prêt à vous lancer ?
Grafana est un excellent outil pour rendre vos systèmes observables et améliorer la fiabilité au quotidien.
En formation, vous apprendrez à choisir les bons KPI, construire des dashboards utiles, et mettre en place des alertes efficaces.