Terraform を使用したアラートリソースの作成と管理

CI パイプラインの新しいサービスアカウントを作成します。

ロール「アラートルールのプロビジョニング API へのアクセス」を割り当てます。

新しいサービスアカウントトークンを作成します。

Terraform で使用するトークンに名前を付けて保存します。

このコードブロックをローカルマシンの .tf ファイルにコピーします。＜slack-webhook-url＞ を Slack ウェブフック URL (またはその他の連絡先

この例では、アラート通知を Slack に送信する連絡先を作成します。

resource "grafana_contact_point" "my_slack_contact_point" {
    name = "Send to My Slack Channel"

    slack {
        url = <slack-webhook-url>
        text = <<EOT
{{ len .Alerts.Firing }} alerts are firing!

Alert summaries:
{{ range .Alerts.Firing }}
{{ template "Alert Instance Template" . }}
{{ end }}
EOT
    }
}

テキストフィールドに通知のテキストを入力します。

text フィールドは、Go スタイルのテンプレート をサポートします。これにより、Grafana アラート通知テンプレートを Terraform で直接管理できます。

terraform apply コマンドを実行します。

Grafana UI に移動し、連絡先の詳細を確認します。

UI から Terraform を介してプロビジョニングされたリソースを編集することはできません。これにより、アラートスタックは常にコードと同期したままになります。

テスト をクリックして、コンタクトポイントが正しく動作することを確認します。

このコードブロックをローカルマシンの .tf ファイルにコピーします。

この例では、アラートは でグループ化されています。つまりalertname、同じ名前のアラートから送信される通知はすべて、同じ Slack メッセージにグループ化されます。

特定の通知を異なる方法でルーティングする場合は、サブポリシーを追加できます。サブポリシーを使用すると、ラベルマッチングに基づいてさまざまなアラートにルーティングを適用できます。この例では、ラベル a=b のすべてのアラートにミュートタイミングを適用します。

resource "grafana_notification_policy" "my_policy" {
    group_by = ["alertname"]
    contact_point = grafana_contact_point.my_slack_contact_point.name

    group_wait = "45s"
    group_interval = "6m"
    repeat_interval = "3h"

    policy {
        matcher {
            label = "a"
            match = "="
            value = "b"
        }
        group_by = ["..."]
        contact_point = grafana_contact_point.a_different_contact_point.name
        mute_timings = [grafana_mute_timing.my_mute_timing.name]

        policy {
            matcher {
                label = "sublabel"
                match = "="
                value = "subvalue"
            }
            contact_point = grafana_contact_point.a_third_contact_point.name
            group_by = ["..."]
        }
    }
}

mute_timings フィールドで、ミュートタイミングを通知ポリシーにリンクします。

terraform apply コマンドを実行します。

Grafana UI に移動し、通知ポリシーの詳細を確認します。

テスト をクリックして、通知ポイントが正しく動作していることを確認します。

このコードブロックをローカルマシンの .tf ファイルにコピーします。

この例では、アラート通知は週末にミュートされます。

resource "grafana_mute_timing" "my_mute_timing" {
    name = "My Mute Timing"

    intervals {
        times {
          start = "04:56"
          end = "14:17"
        }
        weekdays = ["saturday", "sunday", "tuesday:thursday"]
        months = ["january:march", "12"]
        years = ["2025:2027"]
    }
}

terraform apply コマンドを実行します。

Grafana UI に移動し、ミュートタイミングの詳細を確認します。

mute_timings フィールドを使用して、通知ポリシーで新しく作成されたミュートタイミングを参照します。これにより、通知の一部またはすべてにミュートタイミングが適用されます。

テスト をクリックして、ミュートタイミングが正しく動作していることを確認します。

クエリを実行するデータソースと、ルールを保存するフォルダを作成します。

この例では、テスト用の TestData データソースを設定するデータソースが使用されます。

アラートは、Grafana の任意のバックエンドデータソースに対して定義できます。

resource "grafana_data_source" "testdata_datasource" {
    name = "TestData"
    type = "testdata"
}

resource "grafana_folder" "rule_folder" {
    title = "My Rule Folder"
}

アラートルールを定義します。

アラートルールの詳細については、「Grafana マネージドアラートの作成方法」を参照してください。

1 つ以上のルールを含むルールグループを作成します。

この例では、 grafana_rule_groupリソースグループが使用されます。

resource "grafana_rule_group" "my_rule_group" {
    name = "My Alert Rules"
    folder_uid = grafana_folder.rule_folder.uid
    interval_seconds = 60
    org_id = 1

    rule {
        name = "My Random Walk Alert"
        condition = "C"
        for = "0s"

        // Query the datasource.
        data {
            ref_id = "A"
            relative_time_range {
                from = 600
                to = 0
            }
            datasource_uid = grafana_data_source.testdata_datasource.uid
            // `model` is a JSON blob that sends datasource-specific data.
            // It's different for every datasource. The alert's query is defined here.
            model = jsonencode({
                intervalMs = 1000
                maxDataPoints = 43200
                refId = "A"
            })
        }

        // The query was configured to obtain data from the last 60 seconds. Let's alert on the average value of that series using a Reduce stage.
        data {
            datasource_uid = "__expr__"
            // You can also create a rule in the UI, then GET that rule to obtain the JSON.
            // This can be helpful when using more complex reduce expressions.
            model = <<EOT
{"conditions":[{"evaluator":{"params":[0,0],"type":"gt"},"operator":{"type":"and"},"query":{"params":["A"]},"reducer":{"params":[],"type":"last"},"type":"avg"}],"datasource":{"name":"Expression","type":"__expr__","uid":"__expr__"},"expression":"A","hide":false,"intervalMs":1000,"maxDataPoints":43200,"reducer":"last","refId":"B","type":"reduce"}
EOT
            ref_id = "B"
            relative_time_range {
                from = 0
                to = 0
            }
        }

        // Now, let's use a math expression as our threshold.
        // We want to alert when the value of stage "B" above exceeds 70.
        data {
            datasource_uid = "__expr__"
            ref_id = "C"
            relative_time_range {
                from = 0
                to = 0
            }
            model = jsonencode({
                expression = "$B > 70"
                type = "math"
                refId = "C"
            })
        }
    }
}

Grafana UI に移動し、アラートルールを確認します。

アラートルールが発動しているかどうかを確認できます。アラートルールの各クエリステージを視覚化することもできます。

アラートが発生すると、Grafana は定義したポリシーを通じて通知をルーティングします。

例えば、Slack をコンタクトポイントとして選択した場合、Grafana の埋め込み Alertmanager は自動的にメッセージを Slack に投稿します。