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Stellen Sie eine Connect zu einer Snowflake-Datenquelle her

Mit der Snowflake Enterprise-Datenquelle können Sie Ihre Snowflake-Daten zusammen mit all Ihren anderen Datenquellen in Grafana sowie Protokoll- und Metrikdaten im Kontext visualisieren. Diese Datenquelle umfasst einen leistungsstarken Texte-Ahead-Abfrageeditor, unterstützt komplexe Anmerkungen, legt Schwellenwerte für Warnmeldungen fest, steuert den Zugriff und die Berechtigungen und vieles mehr.

Übersicht

Was ist Snowflake?

Snowflake bietet einen cloudbasierten Datenspeicher- und Analysedienst, der allgemein als „Daten warehouse-as-a-service“ bezeichnet wird und eine Lösung für Data Warehousing, Data Lakes, Datentechnik, Datenwissenschaft, Datenanwendungsentwicklung und Datenaustausch bietet. In den letzten Jahren hat Snowflake aufgrund seiner Fähigkeit, Daten mithilfe von cloudbasierter Hard- und Software kostengünstig zu speichern und zu analysieren, an Popularität gewonnen. Vor Kurzem gipfelte Snowflake im größten Software-Börsengang aller Zeiten. Heute verwenden viele Unternehmen Snowflake als primäre Datenbank, um Anwendungs- und Geschäftsdaten wie Transaktionszahlen, aktive Benutzersitzungen und sogar Zeitreihen und Metrikdaten zu speichern.

Das Beste aus Snowflake und Amazon Managed Grafana herausholen

Visualisieren Sie Snowflake-Daten, ohne sie zu verschieben: Die einzigartige Architektur von Grafana fragt Daten direkt dort ab, wo sie sich befinden, anstatt sie zu verschieben und für redundante Speicherung und Erfassung zu bezahlen.

Stellen Sie Panels aus verschiedenen Quellen zusammen: Mit vorgefertigten und benutzerdefinierten Dashboards können Sie Daten aus vielen verschiedenen Datenquellen in einer einzigen Glasscheibe zusammenführen.

Transformation und Berechnung auf Benutzerebene: Benutzer können Daten transformieren und verschiedene Berechnungen mit den Daten durchführen, die sie sehen, wodurch weniger Datenvorbereitung erforderlich ist.

Kombinieren, berechnen und visualisieren Sie innerhalb von Panels: Erstellen Sie Panels mit gemischten Datenquellen, in denen verwandte Daten aus Snowflake und anderen Quellen angezeigt werden.

Features

Abfrage-Editor: Der Abfrage-Editor ist ein intelligenter SQL-Autovervollständigungseditor, mit dem Sie Zeitreihen- oder Tabellendaten visualisieren, SQL-Syntaxfehler behandeln und grundlegende SQL-Schlüsselwörter automatisch vervollständigen können.

Datenquellenberechtigungen: Steuern Sie, wer Snowflake-Daten in Grafana anzeigen oder abfragen kann

Anmerkungen: Überlagern Sie Snowflake-Ereignisse in einem beliebigen Grafana-Diagramm, um Ereignisse mit anderen Grafikdaten zu korrelieren

Warnung: Legen Sie in Snowflake fest, dass auf Warnmeldungen basierende Metriken gespeichert werden

Variablen für Abfragen: Erstellen Sie in Grafana Vorlagenvariablen, die auf Snowflake-Daten basieren, und fügen Sie Variablen in Snowflake-Abfragen ein, um interaktive Dashboards zu erstellen.

Abfragen mit mehreren Metriken: Schreiben Sie eine einzelne Abfrage, die mehrere Metriken zurückgibt, jede in einer eigenen Spalte

Fangen Sie mit dem Snowflake-Plugin an

Hier sind fünf schnelle Schritte, um mit dem Snowflake-Plugin in Grafana zu beginnen:

Schritt 1: Richten Sie die Snowflake-Datenquelle ein

Um die Datenquelle zu konfigurieren, wählen Sie Konfiguration, Datenquellen, Datenquelle hinzufügen, Snowflake aus.

Fügen Sie Ihre Authentifizierungsdetails hinzu und die Datenquelle ist bereit für die Abfrage!

Die folgenden Konfigurationsfelder sind verfügbar.

Schritt 2: Schreiben Sie Abfragen für Ihre Snowflake-Daten

Erstellen Sie ein Panel in einem Dashboard und wählen Sie eine Snowflake-Datenquelle aus, um mit der Verwendung des Abfrage-Editors zu beginnen.

Layout einer Snowflake-Abfrage

select
  <time_column>,
  <any_numerical_column>
  <other_column_1>,
  <other_column_2>,
  <...>
from
  <any_table>
where
  $__timeFilter(<time_column>) // predefined where clause for time range
  and $<custom_variable> = 1 // custom variables start with dollar sign

SQL-Abfrageformat für Zeitreihen, gruppiert nach Intervall

select
  $__timeGroup(created_ts, '1h'), // group time by interval of 1h
  <time_column>, 
  <any_numerical_column>,
  <metric_column>
from
  <any_table>
where
  $__timeFilter(<time_column>) // predefined where clause for time range
  and $<custom_variable> = 1 // custom variables start with dollar sign
group by <time_column>

SQL-Abfrageformat für Tabellen

select
  <time_column>, // optional if result format option is table
  <any_column_1>
  <any_column_2>
  <any_column_3>
from
  <any_table>
where
  $__timeFilter(time_column) // macro for time range, optional if format as option is table
  and $<custom_variable> = 1 // custom variables start with dollar sign

Schritt 3: Vorlagenvariablen erstellen und verwenden

Verwenden von Vorlagenvariablen

Sie können Vorlagenvariablen in Abfragen einbeziehen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

 select
   <column>
 from 
   <table>
 WHERE column >= '$variable'

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung von Variablen mit mehreren Werten in einer Abfrage.

select
  <column>
from 
  <table>
WHERE <column> regexp '${variable:regex}'

Verwenden der Snowflake-Datenquelle zum Erstellen von Variablen

Wählen Sie in den Dashboard-Einstellungen Variablen und dann Neu aus.

Wählen Sie mithilfe des Variablentyps „Abfrage“ die Snowflake-Datenquelle als „Datenquelle“ aus.

Beispiel:

SELECT DISTINCT query_type from account_usage.query_history;

gibt Ihnen diese Variablen:

All DESCRIBE USE UNKNOWN GRANT SELECT CREATE DROP SHOW

Schritt 4: Richten Sie eine Warnung ein

Sie können Benachrichtigungen zu bestimmten Snowflake-Metriken oder zu von Ihnen erstellten Abfragen einrichten.

Wählen Sie im Abfrage-Editor die Registerkarte „Warnung“ und dann „Warnung erstellen“.

Schritt 5. Erstellen Sie eine Anmerkung

Anmerkungen ermöglichen es Ihnen, Ereignisse in einem Diagramm zu überlagern.

Um eine Anmerkung zu erstellen, wählen Sie in den Dashboard-Einstellungen Anmerkungen und Neu aus und wählen Sie Snowflake als Datenquelle aus.

Da es sich bei Anmerkungen um Ereignisse handelt, benötigen sie mindestens eine Zeitspalte und eine Spalte, um das Ereignis zu beschreiben.

Der folgende Beispielcode zeigt eine Abfrage zur Kommentierung aller fehlgeschlagenen Anmeldungen bei Snowflake.

SELECT
  EVENT_TIMESTAMP as time,
  EVENT_TYPE,
  CLIENT_IP
FROM ACCOUNT_USAGE.LOGIN_HISTORY
WHERE $__timeFilter(time) AND IS_SUCCESS!='YES'
ORDER BY time ASC;

And

Dadurch werden Anmerkungen zu allen fehlgeschlagenen Anmeldungen bei Snowflake auf Ihren Dashboard-Panels eingeblendet.

Zusätzliche Funktionen

Verwenden Sie das Feld Anzeigename

Dieses Plugin verwendet das Feld Anzeigename auf der Registerkarte „Feld“ des Bedienfelds „Optionen“, um einen Legendenschlüssel anhand seines Namens, seiner Beschriftungen oder Werte zu kürzen oder zu ändern. Andere Datenquellen verwenden benutzerdefinierte alias Funktionen, um Legendentasten zu ändern, aber die Funktion „Anzeigename“ ist eine konsistentere Methode, dies zu tun.

Berechtigungen für Datenquellen

Beschränken Sie den Zugriff auf Snowflake, indem Sie auf der Datenquellenkonfigurationsseite die Registerkarte Berechtigungen auswählen, um Datenquellenberechtigungen zu aktivieren. Auf der Berechtigungsseite können Administratoren Berechtigungen aktivieren und Abfrageberechtigungen auf bestimmte Benutzer und Teams beschränken.

Machen Sie sich mit Ihren Snowflake-Abrechnungs- und Nutzungsdaten vertraut

In der Snowflake-Datenquelle können Sie ein Abrechnungs- und Nutzungs-Dashboard importieren, das Ihnen nützliche Abrechnungs- und Nutzungsinformationen anzeigt.

Fügen Sie das Dashboard auf der Konfigurationsseite der Snowflake-Datenquelle hinzu:

Dieses Dashboard verwendet die ACCOUNT_USAGE-Datenbank und erfordert, dass der Querier die Rolle ACCOUNTADMIN hat. Um dies sicher zu tun, erstellen Sie eine neue Grafana-Datenquelle mit einem Benutzer mit der Rolle ACCOUNTADMIN. Wählen Sie dann diese Datenquelle in den Variablen aus.