Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Connect ke sumber data Enterprise
Sumber data berikut didukung di ruang kerja yang telah ditingkatkan ke plugin Amazon Managed Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Plugin perusahaan diperbarui secara berkala. Ini termasuk pembaruan untuk plugin yang ada, dan terkadang sumber data baru. Dokumentasi berikut ini mungkin tidak mencakup semua sumber data yang tersedia. *Untuk daftar plugin Enterprise saat ini yang didukung oleh plugin Amazon Managed Grafana Enterprise, lihat Plugin Grafana [Enterprise dalam dokumentasi Grafana](https://grafana.com/docs/plugins/).*
Untuk ruang kerja yang mendukung versi 9 dan yang lebih baru, sumber data Enterprise tidak lagi diinstal secara default. Anda harus menginstal plugin sumber data yang benar. Anda dapat menginstal plugin untuk semua sumber data Enterprise, termasuk yang tidak tercantum di sini. Anda juga dapat memilih untuk memperbarui versi plugin yang sudah Anda instal. Untuk informasi selengkapnya tentang mengelola plugin, lihat[Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
**Topics**
+ [AppDynamics](appdynamics-AMG-datasource.md)
+ [Databricks](AMG-databricks-datasource.md)
+ [Datadog](AMG-datadog-datasource-plugin.md)
+ [Dynatrace](dynatrace-AMG-datasource.md)
+ [GitLab](gitlab-AMG-datasource.md)
+ [Honeycomb](honeycomb-AMG-datasource.md)
+ [Jira](jira-AMG-datasource.md)
+ [MongoDB](AMG-mongodb-datasource.md)
+ [New Relic](new-relic-data-source.md)
+ [Oracle Database](oracle-datasource-AMG.md)
+ [Salesforce](salesforce-AMG-datasource.md)
+ [SAP HANA](saphana-AMG-datasource.md)
+ [ServiceNow](grafana-enterprise-servicenow-datasource.md)
+ [Kepingan salju](snowflake-datasource-for-AMG.md)
+ [Splunk](splunk-datasource.md)
+ [Pemantauan Infrastruktur Splunk](AMG-datasource-splunkinfra.md)
+ [Depan gelombang](wavefront-datasource-for-AMG.md)
# Connect ke sumber AppDynamics data
Sumber AppDynamics data untuk Grafana Terkelola Amazon memungkinkan Anda melakukan kueri metrik dari AppDynamics menggunakan Metrics API dan memvisualisasikannya di dasbor Grafana.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Catatan tentang konfigurasi sumber data
Gunakan akses Server (proxy) (untuk menghindari CORS dan pengguna mencari kata sandi Anda) dan otentikasi dasar. Ingat bahwa nama pengguna harus “user @account “, (yaitu, your.name @customer1 atau my\$1user @saas\$1account\$1name).
Konfigurasikan kata sandi menggunakan langkah-langkah berikut:
1. Arahkan [https://accounts.appdynamics.comke/langganan](https://accounts.appdynamics.com/subscriptions)
1. Pilih tautan di kolom **Nama** pada baris untuk langganan Anda.
1. Arahkan ke **detail Lisensi** dengan memilih tab di bagian atas halaman.
1. Bidang Kunci Akses memiliki tombol **Tampilkan**. Pilih tombol **Tampilkan** untuk menampilkan Kunci Akses.
1. Salin Kunci Akses ke bidang Kata Sandi di Detail Auth Dasar pada halaman konfigurasi di Grafana.
Siapkan pengguna dan peran untuk Grafana Terkelola Amazon menggunakan langkah-langkah berikut.
1. Masuk AppDynamics, navigasikan ke Pengaturan, Administrasi.
1. Pilih tab **Peran**, dan pilih tombol “\$1” untuk membuat peran baru; misalnya, `grafana_readonly.`
1. Di tab **Akun** di bagian Buat Peran, tambahkan izin`View Business Flow`.
1. Di tab **Aplikasi**, centang kotak **Tampilan** untuk memungkinkan Grafana melihat data aplikasi.
1. Di tab **Database**, centang kotak **Tampilan** untuk memungkinkan Grafana melihat data database.
1. Di tab **Analytics**, centang kotak **Dapat melihat data dari semua Aplikasi** untuk memungkinkan Grafana melihat data analitik aplikasi.
1. Di tab **Pengguna** pada halaman Administrasi, buat pengguna baru; misalnya,`grafana`. Tetapkan pengguna baru (atau Grup tempat pengguna berada) ke peran yang baru saja Anda buat; misalnya,`grafana_readonly`.
## Templating
Kueri template yang didukung untuk saat ini adalah:
1. `Applications`(Semua Aplikasi)
1. `AppName.BusinessTransactions`(Semua BTs untuk Nama Aplikasi)
1. `AppName.Tiers`(Semua Tingkatan untuk Nama Aplikasi)
1. `AppName.Nodes`(Semua Node untuk Nama Aplikasi)
1. `AppName.TierName.BusinessTransactions`(Semua BTs untuk Tier tertentu)
1. `AppName.TierName.Nodes`(Semua Node untuk Tingkat tertentu)
1. `AppName.Path.`(Jalur metrik apa pun dapat ditentukan)
## Kunci legenda
Default untuk kunci legenda bisa sangat panjang tetapi pemformatan ini dapat disesuaikan.
Kunci legenda dapat diawali dengan nama aplikasi dengan memilih `App on legend` opsi. Sebagai contoh: `MyApp - Overall Application Performance|Average Response Time (ms)`.
Jika kueri adalah untuk panel tunggal atau panel lain di mana Anda tidak dapat melihat kunci legenda, maka pilih opsi Tampilkan Metadata untuk melihat apa kunci legenda (juga disebut alias) untuk kueri tersebut.
Daftar dropdown Legend memiliki tiga opsi:`Full Path`, `Segments` dan. `Custom`
### Opsi legenda - jalur lengkap
Kunci legenda adalah jalur metrik lengkap; misalnya,`Overall Application Performance|Average Response Time (ms)`.
### Opsi legenda - segmen
Nama metrik terdiri dari segmen. Anda dapat memilih segmen mana yang akan ditampilkan.
Misalnya, dengan nama metrik:
`Errors|mywebsite|Error|Errors per Minute`
memasukkan berikut ini `2,4` di bidang Segmen kembali`mywebsite|Errors per minute`.
Pengindeksan dimulai dengan 1 jadi `1` kembali`Errors`.
### Opsi legenda - kustom
Buat legenda kustom dengan menggabungkan teks dengan pola aliasing berikut untuk dapat mencampur metadata metrik.
+ `{{app}}`mengembalikan nama Aplikasi
+ `{{1}}`mengembalikan segmen dari jalur metrik.
Misalnya, metrik: `Overall Application Performance|Average Response Time (ms)` memiliki dua segmen. `{{1}}`mengembalikan segmen pertama, `{{2}}` mengembalikan segmen kedua.
Contoh pola kunci legenda dan kunci legenda yang dihasilkan:
+ `custom legend key` => `custom legend key`
+ `App: {{app}} MetricPart2: {{2}}` => `App: myApp MetricPart2: Average Response Time (ms)`
# Connect ke sumber data Databricks
Sumber data Databricks memungkinkan Anda melakukan kueri dan memvisualisasikan data Databricks dalam Grafana Terkelola Amazon. Ini termasuk editor SQL untuk memformat dan kode warna kueri Anda.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Menambahkan sumber data Databricks
Ikuti langkah-langkah ini untuk menambahkan sumber data Databricks di konsol Grafana.
**Untuk menambahkan sumber data Databricks**
1. Buka menu samping dengan memilih ikon Grafana di header atas.
1. Di menu samping, di bawah tautan **Dasbor**, pilih **Sumber Data**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat tautan **Sumber Data**, Anda tidak memiliki `Admin` peran untuk Grafana.
1. Pilih tombol **\$1 Tambahkan sumber data** di header atas.
1. Pilih **Databricks dari daftar** **dropdown Type**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat opsi Databricks, dan membutuhkannya, Anda harus meningkatkan ke Grafana Enterprise.
1. Pilih opsi untuk terhubung dan mengedit data Anda.
## Catatan saat menggunakan sumber data Databricks
**Deret waktu**
Visualisasi deret waktu dapat dipilih saat Anda menambahkan `datetime` bidang ke kueri Anda. Bidang ini akan digunakan sebagai stempel waktu untuk seri. Jika bidang tidak menyertakan zona waktu tertentu, Grafana akan menganggap bahwa waktunya adalah UTC.
**Seri waktu multi-baris**
Untuk membuat visualisasi deret waktu multi-baris, kueri harus menyertakan setidaknya tiga bidang dalam urutan berikut.
1. `datetime`Bidang dengan alias. `time`
1. Nilai untuk`GROUP BY`.
1. Satu atau lebih nilai metrik untuk divisualisasikan.
Berikut ini adalah contoh kueri yang akan mengembalikan opsi deret waktu multi-baris.
```
SELECT log_time AS time, machine_group, avg(disk_free) AS avg_disk_free
FROM mgbench.logs1
GROUP BY machine_group, log_time
ORDER BY log_time
```
# Connect ke sumber data Datadog
Sumber data Datadog memungkinkan Anda memvisualisasikan metrik dari layanan pemantauan Datadog di Amazon Managed Grafana.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Penggunaan
### Pembuatan cache
Untuk dasbor besar, yang membuat banyak kueri dimungkinkan untuk dibatasi oleh Datadog API (mencapai jumlah maksimum panggilan API per jam yang diizinkan oleh Datadog API). Fitur caching menyimpan kueri unik selama 60 detik. Interval ini dapat diubah menjadi lebih panjang atau lebih pendek pada halaman konfigurasi.
### Editor kueri
Sangat mudah - pilih agregasi dan metrik. Jika Anda ingin memfilter hasil, pilih satu atau beberapa tag.
Sumber data Datadog mendukung semua fungsi lanjutan yang didukung oleh editor kueri Datadog. Pilih dari daftar dropdown dan atur dengan memilih nama fungsi.
**Alias berdasarkan kemungkinan penggunaan lapangan:**
+ Masukkan alias ke bidang “Alias oleh”.
+ Gunakan variabel cakupan:
+ `$__metric`= diganti dengan nama metrik
+ `$__display_name`= diganti dengan nama metrik
+ `$__expression`= diganti dengan ekspresi metrik penuh
+ `$__aggr`= diganti dengan fungsi agregasi metrik (misalnya, rata-rata, maks, min, jumlah)
+ `$__scope`= diganti dengan cakupan metrik (misalnya, wilayah, situs, env, host)
+ Gunakan ekspresi reguler:
+ Masukkan ekspresi reguler Anda ke bidang “Alias RegExp” dalam `/you regexp here/flags` format.
+ Jika bidang “Alias oleh” kosong, RegExp hasil akan digabungkan menggunakan. Contoh dengan ekspresi metrik =`avg:system.load.5{*}`: “Alias oleh” input bidang: “" "Alias RegExp "input bidang: Hasil: `avg:(.+)\.(\d)` `system.load, 5`
+ Gunakan `$` variabel di bidang “Alias oleh”. Contoh dengan ekspresi metrik =`avg:system.load.5{*}`: “Alias oleh” masukan bidang: `$1: $2 seconds` “Alias RegExp" masukan bidang: Hasil: `avg:(.+)\.(\d)` `system.load: 5 seconds`
+ Gunakan `$0` untuk mendapatkan seluruh ekspresi. Contoh dengan ekspresi metrik =`datadog.dogstatsd.packet.count{*}`: “Alias oleh” masukan bidang: `Expression: $0` “Alias RegExp" masukan bidang: Hasil: `DOGstatsd\.(.*)\.(.*){\*}/i` `Expression: datadog.dogstatsd.packet.count{*}`
Catatan: Anda akan mendapatkan kesalahan menggunakan nomor grup yang tidak ada.
#### Aritmatika metrik
*Untuk menggunakan aritmatika metrik, atur *tipe Query* ke Aritmatika.* Tautkan ke metrik yang Anda inginkan dengan menggunakan `#` tanda. Misalnya, `#A * 2` akan menggandakan hasil query`A`. Aritmatika antara dua metrik bekerja dengan cara yang sama - tambahkan kueri hasil yang ingin Anda gunakan untuk perhitungan dan kemudian tautkan ke metrik ini di kueri ketiga, seperti. `#A / #B`
### Anotasi
Anotasi adalah peristiwa yang dilapisi di atas grafik - contoh peristiwa adalah penyebaran atau pemadaman. Dengan sumber data ini, Anda dapat mengambil peristiwa dari Datadog dan melapisinya pada grafik di Amazon Managed Grafana. Peristiwa anotasi dapat disaring berdasarkan sumber, tag, atau prioritas.
### Templating
Ada beberapa opsi untuk mendapatkan nilai variabel template - metrik dan tag. Untuk mengambil daftar metrik yang tersedia, tentukan `*` di bidang *Kueri*.
Untuk mengembalikan semua tag gunakan nilai: `tag` atau`scope`.
Untuk mengembalikan tag untuk grup tag tertentu, gunakan salah satu nilai kategori default berikut:
+ `host`
+ `device`
+ `env`
+ `region`
+ `site`
+ `status`
+ `version`
Untuk grup tag kustom, cukup masukkan nama grup tag. Misalnya, jika nama grup tag kustom Anda`subscription_name`, masukkan itu di bidang *Kueri*.
Filter hasil dengan menggunakan bidang *Regex*. Variabel multi-nilai didukung saat menggunakan tag - beberapa nilai tag yang dipilih akan diubah menjadi daftar tag yang dipisahkan koma.
#### Filter ad-hoc
Ada jenis variabel template khusus baru di Grafana yang disebut filter *Ad-hoc*. Variabel ini akan berlaku untuk *semua* query Datadog di dashboard. Ini memungkinkan menggunakannya seperti filter cepat. Variabel ad-hoc untuk Datadog mengambil semua pasangan kunci-nilai dari tag, misalnya`region:east, region:west`, dan menggunakannya sebagai tag kueri. Untuk membuat variabel ini, pilih jenis *filter Ad-hoc* dan pilih sumber data Datadog Anda. Anda dapat mengatur nama apa pun untuk variabel ini.
# Connect ke sumber data Dynatrace
Sumber data untuk [https://www.dynatrace.com/](https://www.dynatrace.com). Untuk menggunakan sumber data ini, Anda harus memiliki akun Dynatrace.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
**Keterbatasan yang diketahui**
Variabel template tidak bisa multi-pilih. Hanya satu pilihan yang didukung.
Hanya metrik v2 APIs yang didukung.
## Fitur
### Fitur inti
+ Variabel Template
+ Nama Metrik
+ Hanya pilihan tunggal (**tidak ada multi-pilih**)
+ Filter Ad-Hoc
+ Anotasi
+ Saat ini tidak didukung
+ Aliasing
+ Nama Metrik
+ Agregasi
+ Nama Tampilan
+ Host
+ Deskripsi
+ Peringatan
+ Dukungan peringatan penuh
### Fitur khusus Dynatrace
Mendukung metrik bawaan dan kustom menggunakan Dynatrace metrics v2 API. [Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi Dynatrace: [Metrics API v2 dan Metric ingestion](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/environment-api/metric-v2/).](https://www.dynatrace.com/support/help/how-to-use-dynatrace/metrics/metric-ingestion/)
Bergantung pada metrik, API mungkin mendukung opsi transformasi tambahan.
## Izin Dynatrace
Anda akan memerlukan izin berikut di Dynatrace - Baca metrik menggunakan izin API V2 (metrics.read) - Baca entitas menggunakan izin API V2 (entities.read)
## Dapatkan kunci API dari Dynatrace
Untuk menyiapkan token API, lihat [Dynatrace API - Token](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/basics/dynatrace-api-authentication/?api-token%3C-%3Epersonal-access-token=api-token) dan otentikasi
Tetapkan `metrics.read` dan `entities.read` izin untuk token API Anda.
### Konfigurasi
1. **Pilih **Pengaturan/Sumber Data** dalam UI server Grafana logis dan pilih Tambahkan sumber data.**
1. Pada halaman **Tambahkan sumber data**, filter untuk **Dynatrace**, dan pilih plugin Dynatrace.
1. Mengkonfigurasi sumber data Dynatrace memerlukan parameter berikut:
+ `Name`- Nama yang ingin Anda terapkan ke sumber data Dynatrace (default: Dynatrace).
+ `Dynatrace API Type`- Jenis instans Dynatrace yang Anda sambungkan. Ini salah satu `SaaS` atau`Managed Cluster`.
+ `Dynatrace API Token`- Ini adalah token API yang Anda buat pada langkah sebelumnya..
Dua pengaturan berikutnya tergantung pada apakah Anda Dynatrace SaaS atau dikelola
+ Dalam contoh SaaS`yfc55578.live.dynatrace.com`, **ID Lingkungan** Anda akan menjadi. `yfc55578`
+ Dalam contoh Dikelola`yd8888.managed-sprint.dynalabs.io/e/abc99984-3af2-55tt-72kl-0672983gc45`, **ID Lingkungan** Anda akan menjadi `abc99984-3af2-55tt-72kl-0672983gc45` dan **Domain** Anda akan `yd8888.managed-sprint.dynalabs.io`
1. Setelah semua nilai konfigurasi telah ditetapkan, pilih **Simpan & Uji** untuk memvalidasi konfigurasi dan menyimpan perubahan Anda.
### Kueri sumber data
Gunakan editor kueri untuk menanyakan metrik dan masalah Dynatrace. Jenis kueri dapat berupa `metric` atau`problem`.
**Jenis kueri metrik**
+ `Metric`— Pilih metrik yang ingin Anda lihat. Untuk mendapatkan daftar metrik dari Dynatrace lagi, pilih tombol **Refresh**.
+ `Aggregations`— Pilih agregasi yang ingin Anda gunakan untuk metrik tertentu. Pilih nilai agregasi untuk mengubah jenis agregasi atau pilih **\$1** untuk menambahkan agregasi lain.
+ `Transformations`— Anda dapat memilih transformasi di editor kueri. Setelah itu, masukkan sejumlah parameter ke dalam transformasi yang dipilih. Saat ini, hanya transformasi gabungan yang didukung. Untuk informasi selengkapnya tentang transformasi gabungan, lihat [Menggabungkan](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/environment-api/metric-v2/metric-selector/#merge-transformation) transformasi.
+ `Filters`— Sumber data Dynatrace secara dinamis menanyakan filter yang sesuai untuk setiap metrik. Untuk menambahkan filter, pilih simbol **\$1** di samping label **Filter** pada editor kueri Dynatrace, pilih bidang mana yang akan difilter, pilih operator yang akan digunakan, lalu pilih nilai yang akan difilter. Sumber data Dynatrace memungkinkan Anda membuat Grup Filter yang dapat Anda gabungkan bersama untuk membuat perbandingan logis yang kompleks. Untuk sebagian besar kasus penggunaan, Grup Filter tidak diperlukan. Saat membuat filter dengan Tag, terlepas dari konjungsi yang dipilih, Dynatrace akan selalu menggunakan AND. Dynatrace tidak mendukung filter OR dengan Tag.
+ `Alias`— Ada dua jenis alias yang akan Anda temui saat menggunakan sumber data Dynatrace. Yang pertama adalah alias statis. Alias jenis ini tersedia di setiap kueri yang Anda buat, dan nama alias dimulai dengan huruf kecil. Yang kedua adalah alias dinamis, yang berubah berdasarkan metrik yang Anda gunakan dalam kueri Anda, dan nama alias dimulai dengan huruf besar. Plugin Dynatrace mendukung beberapa alias yang berbeda:`Metric Names`,,, `Aggregation``Display Name`, `Host` dan. `Description`
| Nama | Nilai |
| --- | --- |
| \$1name | builtin:apps.other. keyUserActions. reportedErrorCount.os |
| \$1aggregation | auto, nilai |
| \$1displayName | Jumlah kesalahan yang dilaporkan (berdasarkan tindakan pengguna utama, OS) [seluler, kustom] |
**Jenis kueri masalah**
+ `Problem Query Type`— Pilih jenis kueri masalah. Saat ini, hanya jenis kueri masalah umpan yang didukung. Untuk informasi tentang jenis kueri masalah feed, lihat [Menggabungkan transformasi](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/environment-api/metric-v2/metric-selector/#merge-transformation)
+ `Status Filter`— Filter masalah hasil berdasarkan status.
+ `Impact Filter`— Filter masalah hasil berdasarkan tingkat dampak.
+ `Severity Filter`— Filter masalah hasil berdasarkan tingkat keparahan.
+ `Expand Details`— Sertakan peristiwa terkait dengan respons, jika diatur..
#### Menggunakan variabel template
Untuk menambahkan variabel kueri Dynatrace baru, lihat [menambahkan variabel template baru](variables-types.md#add-a-query-variable). Gunakan sumber data Dynatrace sebagai sumber data untuk kueri berikut yang tersedia:
+ `Query type`— Pilih jenis kueri. Jenis kueri mengaitkan beberapa data dengan beberapa kunci atau deskriptor.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/grafana/latest/userguide/dynatrace-AMG-datasource.html)
+ `Regex`— (Opsional) Saring salah satu nilai yang dikembalikan dari kueri Anda dengan ekspresi reguler.
**catatan**
`Multi-value`dan saat `Include All option` ini tidak didukung oleh sumber data Dynatrace.
Setelah membuat variabel, Anda dapat menemukannya di menu drop-down **Metric**.
##### Impor dasbor untuk Dynatrace
Untuk mengimpor dasbor, lihat[Mengimpor dasbor](dashboard-export-and-import.md#importing-a-dashboard). Dasbor yang diimpor dapat ditemukan di **Konfigurasi>** **Sumber Data** > pilih sumber data Dynatrace Anda> pilih tab Dasbor untuk melihat **dasbor pra-dibuat** yang tersedia.
# Connect ke sumber GitLab data
Sumber GitLab data memungkinkan Anda melacak GitLab statistik terperinci, seperti kontributor teratas, komit per hari, atau penerapan per hari. Anda juga dapat menggunakan variabel template, seperti proyek, untuk menyiapkan filter untuk dasbor Anda. Anda dapat menggabungkan data dari GitLab API dengan data dari sumber lain.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Keterbatasan yang Sudah Diketahui
Peringatan belum didukung di plugin ini karena transformasi tidak didukung dalam kueri peringatan dan transformasi adalah satu-satunya cara untuk mendapatkan metrik agregat yang berarti dari data mentah API. GitLab
## Menambahkan sumber data
1. Buka konsol Grafana di ruang kerja Grafana yang Dikelola Amazon dan pastikan Anda masuk.
1. Di menu samping di bawah **Konfigurasi** (ikon roda gigi), pilih **Sumber Data**.
1. Pilih **Tambahkan sumber data**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat link **Sumber Data** di menu samping Anda, itu berarti bahwa pengguna Anda saat ini tidak memiliki `Admin` peran.
1. Pilih **GitLab**dari daftar sumber data.
1. Masukkan informasi berikut:
+ Untuk **Nama**, masukkan nama untuk sumber GitLab data ini.
+ Untuk **URL**, masukkan URL root untuk GitLab contoh Anda, seperti**https://gitlab.com/api/v4**.
+ Untuk **Access token**, masukkan token akses GitLab pribadi Anda.
## Kueri sumber GitLab data
Dari Editor GitLab Kueri, Anda dapat memilih jenis sumber daya yang berbeda, seperti komit, masalah, atau rilis.
**Filter dan lihat proyek**
1. **Dari menu tarik-turun, pilih Projects.**
1. (Opsional) Filter berdasarkan proyek yang Anda miliki.
1. Gunakan dropdown dan pilih **Ya** atau **Tidak** untuk memfilter hasilnya.
**catatan**
Mengambil semua proyek yang **Dimiliki = Tidak** bisa memakan waktu lama.
**Filter dan lihat komit**
1. **Dari menu tarik-turun, pilih Komit.**
1. Gunakan kolom input untuk menambahkan ID proyek.
1. (Opsional) Untuk memfilter dengan branch/tag menggunakan bidang input untuk menambahkan branch/tag referensi.
**Filter dan lihat masalah**
1. **Dari menu tarik-turun, pilih Masalah.**
1. Gunakan kolom input untuk menambahkan ID proyek.
1. **(Opsional) Untuk memfilter berdasarkan judul/deskripsi, gunakan kolom input untuk mencari masalah berdasarkan **judul** dan deskripsi mereka.**
**Lihat rilis**
1. **Dari menu tarik-turun, pilih Deployments.**
1. Gunakan kolom input untuk menambahkan ID proyek.
1. (Opsional) Untuk memfilter berdasarkan lingkungan/status, gunakan bidang input. Atribut **status** dapat berupa salah satu nilai berikut:`created`,`running`,`success`,`failed`, atau`canceled`.
**Lihat label**
1. **Dari menu tarik-turun, pilih Label.**
1. Gunakan kolom input untuk menambahkan ID proyek.
## Template dan variabel
Untuk menambahkan variabel GitLab kueri baru, lihat[Menambahkan variabel kueri](variables-types.md#add-a-query-variable). Gunakan sumber GitLab data Anda sebagai sumber data. Pilih jenis sumber daya: **Rilis**, **Proyek**, atau **Label**.
Untuk mendapatkan daftar dinamis proyek, label, dan sebagainya untuk dipilih, buat variabel tipe Query. Variabel tipe GitLab kueri menggunakan Editor Kueri untuk menanyakan dan mengembalikan Proyek, Label, dan sebagainya. Contoh berikut membuat variabel Project untuk membuat parameter kueri Anda
**Buat variabel Project untuk membuat parameter kueri Anda**
1. Tambahkan variabel tipe **Query** bernama**project**.
1. Pilih sumber GitLab data Anda dan segarkan **On Dashboard Load**.
1. Pilih jenis sumber daya **Proyek**, **Ya** untuk **Dimiliki**, **nama** untuk **bidang tampilan** dan **id** untuk **bidang nilai**.
1. Pilih **Perbarui** untuk menambahkan variabel ke dasbor.
1. Tambahkan panel baru ke dasbor dan gunakan **\$1project** sebagai ID proyek.
Sekarang, ketika memilih dari dropdown, Anda mendapatkan hasil yang termasuk dalam proyek itu.
## Menggunakan transformasi dari Grafana untuk menjawab pertanyaan umum
Sekarang Anda dapat melakukan GitLab kueri dasar untuk menemukan komit, masalah, dll, Anda dapat menggunakan Transformasi untuk memvisualisasikan, menggabungkan, mengelompokkan, dan bergabung dengan kumpulan data, bersama dengan banyak jenis transformasi lainnya untuk mengubah hasil sederhana menjadi jawaban untuk pertanyaan kompleks. Di bawah ini adalah beberapa pertanyaan umum dan bagaimana menggunakan transformasi untuk menjawabnya.
**Berapa banyak commits/issues/deployments per hari dalam proyek saya?**
1. Tambahkan kueri. Pilih **Komit** untuk jenis sumber daya dan tambahkan ID proyek.
1. **Tambahkan **Grup baru dengan transformasi: untuk **Grup oleh****, pilih **created\$1at\$1date** dan kemudian hitung (Hitung) = id**
1. Pilih visualisasi **Grafik**.
**Berapa waktu rata-rata untuk menutup masalah dalam proyek saya?**
1. Tambahkan kueri. Pilih **Masalah** untuk jenis sumber daya dan tambahkan ID proyek.
1. ******Tambahkan **bidang Tambah baru dari transformasi perhitungan**: untuk **Mode**, pilih **Operasi Biner, untuk Operasi**, pilih **closed\$1at = created\$1at dan untuk Alias pilih resolution\$1time**.******
1. ******Tambahkan **bidang Tambah baru dari transformasi perhitungan**: untuk **Mode**, pilih **Operasi Biner, untuk Operasi**, pilih **resolution\$1time/86400000 dan untuk Alias pilih resolution\$1time**.******
Untuk **Ganti semua bidang**, pilih **Benar**.
1. Pilih visualisasi **Stat**.
+ Tampilkan = Hitung
+ Perhitungan = Mean
+ Bidang = **resolution\$1time**
# Connect ke sumber data Honeycomb
Sumber data Honeycomb memungkinkan Anda untuk menanyakan dan memvisualisasikan metrik Honeycomb dan menautkan ke jejak Honeycomb dari dalam Grafana yang Dikelola Amazon.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Keterbatasan yang Sudah Diketahui
+ Sumber data ini tidak mendukung kueri ad-hoc.
+ Karena keterbatasan API, editor variabel hanya dapat mengembalikan 1000 nilai unik pertama untuk kolom yang dipilih.
+ Karena keterbatasan API, sumber data hanya dapat melakukan kueri selama 7 hari terakhir data.
## Menambahkan sumber data
1. Buka konsol Grafana di ruang kerja Grafana yang Dikelola Amazon dan pastikan Anda masuk.
1. Di menu samping di bawah **Konfigurasi** (ikon roda gigi), pilih **Sumber Data**.
1. Pilih **Tambahkan sumber data**.
1. Pilih **Honeycomb** dari daftar sumber data.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat link **Sumber Data** di menu samping Anda, itu berarti bahwa pengguna Anda saat ini tidak memiliki `Admin` peran.
**Pengaturan Honeycomb**
| Nama | Deskripsi |
| --- | --- |
| Name | Nama sumber data. Ini adalah bagaimana Anda melihat sumber data di panel, kueri, dan Jelajahi. |
| Honeycomb API key | Kunci API yang Anda peroleh dari Honeycomb. |
| URL | URL dari API Honeycomb. Misalnya, https://api.honeycomb.io. |
| Team | Tim Honeycomb terkait dengan kunci API. |
## Kueri sumber data Honeycomb
Untuk menanyakan metrik, masukkan nilai ke dalam bidang editor:
+ Pilih kumpulan data.
+ Kueri default adalah `COUNT` di atas kumpulan data yang dipilih.
+ ****Untuk menyempurnakan kueri, pilih nilai untuk salah satu bidang yang tersisa, seperti **Visualisasi, Visualisasi**, **Tempat**, **Kendala**, **Kelompokkan menurut, **Urutkan** menurut**, atau Batas.****
## Template dan variabel
Untuk menambahkan variabel kueri Honeycomb baru, lihat[Menambahkan variabel kueri](variables-types.md#add-a-query-variable).
YOu dapat membuat variabel yang berisi Datasets, Columns, atau Column Values.
+ Jika tidak ada dataset yang dipilih, variabel akan berisi dataset.
+ Jika hanya kumpulan data yang dipilih, variabel akan berisi nama kolom.
+ Jika dataset dan kolom dipilih, variabel akan berisi nilai kolom. Nilai kolom dapat dibatasi lebih lanjut menggunakan bidang **Where** di editor.
## Lihat kueri di Honeycomb UI
Untuk melihat kueri yang telah Anda buat di UI Honeycomb dari panel dasbor, pilih titik mana saja dalam grafik dan pilih **Buka di Honeycomb**.
Untuk melihat kueri yang telah Anda buat di UI Honeycomb dari Query Editor, pilih **Buka di Honeycomb**.
## Impor dasbor untuk Honeycomb
Untuk mengimpor dasbor, lihat[Mengimpor dasbor](dashboard-export-and-import.md#importing-a-dashboard).
Untuk menemukan dasbor yang diimpor, pilih **Konfigurasi**, **Sumber data**.
**Untuk melihat dasbor pra-dibuat yang tersedia, pilih sumber data Honeycomb dan pilih tab Dasbor.**
# Connect ke sumber data Jira
Dapatkan gambaran keseluruhan proses pengembangan Anda dengan menggabungkan data masalah dari Jira dengan data kinerja aplikasi dari sumber lain.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
+ Buat anotasi berdasarkan pembuatan atau resolusi masalah, untuk melihat hubungan antara masalah dan metrik.
+ Lacak statistik Jira yang terperinci, seperti waktu rata-rata untuk menyelesaikan dan mengeluarkan throughput.
Untuk menggunakan sumber data Jira, Anda memerlukan akun Atlassian dengan akses ke proyek Jira.
## Keterbatasan yang Sudah Diketahui
Jenis bidang khusus dari addons Jira mungkin tidak didukung.
## Menambahkan sumber data
1. Buka konsol Grafana di ruang kerja Grafana yang Dikelola Amazon dan pastikan Anda masuk.
1. Di menu samping di bawah **Konfigurasi** (ikon roda gigi), pilih **Sumber Data**.
1. Pilih **Tambahkan sumber data**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat link **Sumber Data** di menu samping Anda, itu berarti bahwa pengguna Anda saat ini tidak memiliki `Admin` peran.
1. Pilih **JIRA** dari daftar sumber data.
1. Masukkan informasi berikut:
+ Untuk **Nama**, masukkan nama untuk sumber data Jira ini.
+ Untuk **URL**, masukkan URL root untuk instance Atlassian Anda, seperti. **https://bletchleypark.atlassian.net**
+ Untuk **Pengguna**, masukkan alamat email untuk user/service akun tersebut.
+ Untuk **token API**, masukkan token API yang dibuat untuk pengguna.
## Kueri sumber data Jira
Dari Editor Kueri Jira Anda dapat memilih bidang dan masalah kueri.
Sumber data Jira meminta Jira untuk masalah, yang dapat mewakili bug, cerita pengguna, tiket dukungan, atau tugas lain di Jira
**Filter dan lihat masalah**
1. Pilih **Bidang** pilih dropdown dan gunakan type-ahead untuk memilih dari salah satu bidang di instance Jira Anda, termasuk bidang khusus. Beberapa bidang untuk dicoba:
+ **Ringkasan** — Nama masalah
+ **Nama Epik** — Epi yang menjadi milik suatu masalah
+ **Perkiraan Titik Cerita** — Jumlah poin cerita yang diperkirakan tim untuk suatu masalah
1. Filter atau urutkan masalah. Untuk melakukannya, masukkan ekspresi JQL yang valid untuk memfilter atau mengurutkan masalah berdasarkan bidangnya seperti **Project**, **Assignee**, atau **Sprint** dengan bahasa kueri Atlassian JQL.
Dari sini, Anda dapat menampilkan data Anda dalam tabel atau menggunakan transformasi Grafana untuk memanipulasi data masalah itu, menjalankan perhitungan, atau mengubah data menjadi grafik deret waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menerapkan transformasi](panel-transformations.md#apply-a-transformation).
## Kueri deret waktu
Untuk menampilkan data deret waktu, pilih bidang **Tanggal** bersama dengan bidang numerik, lalu beralih ke visualisasi grafik. Misalnya: **Sprint Start Date**, **Story point estimasi**.
Contoh sebelumnya, dengan sendirinya, tidak terlalu berguna. Bidang numerik dapat (dan kemungkinan besar akan) dihitung dari Transformasi. Menggunakan **Grup Dengan** Transformasi akan memungkinkan pengelompokan berdasarkan **Tanggal Mulai Sprint** dan meringkas **estimasi titik Cerita** yang memungkinkan visualisasi Poin Cerita dari waktu ke waktu per Sprint. Untuk informasi lebih lanjut tentang transformasi, lihat [Menerapkan transformasi](panel-transformations.md#apply-a-transformation).
## Template dan variabel
Untuk menambahkan variabel query Jira baru, lihat[Menambahkan variabel kueri](variables-types.md#add-a-query-variable). Gunakan sumber data Jira Anda sebagai sumber data.
Anda dapat menentukan variabel pada dasbor Anda dan mereferensikannya dalam ekspresi JQL. Misalnya, Anda dapat membuat dasbor status proyek dan memilih di antara proyek, atau dasbor status epik dan memilih epos yang berbeda, atau dasbor status tugas dan memilih penerima tugas yang berbeda.
Untuk mendapatkan daftar dinamis proyek, epos, penerima tugas, dan sebagainya untuk dipilih, buat variabel tipe Query. Variabel tipe kueri menggunakan JQL untuk menanyakan masalah dan mengembalikan Proyek, Epik, Penerima Tugas, atau apa pun yang terkait dengan masalah. Berikut ini adalah contohnya:
**Buat variabel Assignee untuk mendapatkan status masalah oleh Penerima Tugas**
1. Tambahkan variabel tipe **Query** bernama**assignee**.
1. Pilih **Bidang: Penerima Tugas**.
1. ) Opsional) Tambahkan **proyek filter JQL = 'proyek Anda'**.
1. Pilih **Jalankan** untuk melihat daftar Penerima Tugas.
1. Pilih **Perbarui** untuk menambahkan variabel ke dasbor.
1. Tambahkan panel baru ke dasbor dan edit JQL untuk memfilter menggunakan variabel baru Anda assignee = **\$1assignee**.
Sekarang, ketika memilih dari dropdown, Anda hanya melihat masalah yang ditetapkan untuk pengguna itu.
Variabel multi-nilai memungkinkan memilih beberapa opsi dan dapat digunakan sebagai bagian dari klausa IN. Misalnya, penerima tugas IN (**\$1assignee)**.
## Menggunakan transformasi dari Grafana untuk menjawab pertanyaan umum
Makro adalah variabel yang mereferensikan jendela waktu Dasbor sehingga Anda dapat memfilter masalah hanya dalam rentang jendela Dasbor. Ada 2 makro:
+ **\$1\$1\$1TimeFrom**
+ **\$1 \$1\$1TimeTo.**
Contoh berikut masalah filter permintaan JQL yang dibuat dalam jendela waktu dasbor: `createdDate >= $__timeFrom AND createdDate <= $__timeTo`
## Dapatkan hasil maksimal dari sumber data
Menggunakan transformasi Grafana dan fitur bawaan lainnya dapat membantu Anda melihat data Jira Anda secara bermakna.
### Menggunakan transformasi untuk menambah JQL
Meskipun ada banyak Transformasi di Grafana untuk dipilih, berikut ini memberikan augmentasi yang kuat untuk memberikan JQL beberapa SQL. features/power
**Group By** Transformasi ini menyediakan fitur utama yang bukan bagian dari sintaks Jira JQL standar: Pengelompokan. Dengan menggunakan transformasi **Grup Berdasarkan**, Anda dapat mengelompokkan berdasarkan Sprint atau bidang Masalah lainnya, dan menggabungkan menurut grup untuk mendapatkan metrik seperti perkiraan kecepatan dan titik cerita vs penyelesaian aktual dalam Sprint.
**Outer** Join Mirip dengan SQL bergabung, Anda dapat menggabungkan 2 atau lebih kueri bersama-sama dengan bidang umum. Ini menyediakan cara untuk menggabungkan kumpulan data dari kueri dan menggunakan transformasi lain untuk menghitung nilai dari beberapa kueri/kumpulan data.
**Tambahkan Bidang dari Perhitungan** Mirip dengan ekspresi SQL, transformasi ini memungkinkan penambahan bidang baru ke kumpulan data Anda berdasarkan perhitungan bidang lain. Bidang yang digunakan dalam perhitungan dapat berasal dari satu kueri atau dari kueri yang telah Anda gabungkan bersama. Anda juga dapat menggabungkan perhitungan dan melakukan perhitungan dari bidang terhitung.
### Menggunakan transformasi dari Grafana untuk menjawab pertanyaan umum
Anda dapat menggunakan Transformasi untuk memvisualisasikan, menggabungkan, mengelompokkan, dan menggabungkan kumpulan data, bersama dengan banyak jenis transformasi lainnya untuk mengubah hasil sederhana menjadi jawaban untuk pertanyaan kompleks.
**Bagaimana cara menunjukkan kecepatan per sprint?**
1. Pilih Bidang: **Nama Sprint**, **Perkiraan titik cerita**.
1. Tambahkan filter JQL: `project = "Your Project" AND type != epic AND status = done order by created ASC`
1. Tambahkan **Grup Berdasarkan** transformasi:
+ Nama Sprint \$1 Kelompokkan Berdasarkan
+ Perkiraan Poin Cerita \$1 Hitung \$1 Total
1. Pilih visualisasi **Bar Gauage**.
**Bagaimana cara menunjukkan apa yang telah Selesai vs Diperkirakan dalam Sprint?**
1. Tambahkan kueri. Pertama, pilih Bidang: **Nama Sprint**, **Tanggal Mulai Sprint,,** Perkiraan **titik cerita**.
Kemudian tambahkan filter JQL: `project = 'Your Project' AND type != epic`
1. Tambahkan kueri kedua. Pertama, pilih Bidang: **Nama Sprint**, **Tanggal Mulai Sprint,,** Perkiraan **titik cerita**.
Kemudian tambahkan filter JQL: `project = 'Your Project' AND type != epic AND status = done`
1. Tambahkan **Grup Berdasarkan** transformasi:
+ Nama Sprint \$1 Kelompokkan Berdasarkan
+ Tanggal Mulai Sprint \$1 Kelompokkan Berdasarkan
+ Perkiraan Poin Cerita \$1 Hitung \$1 Total
1. Pilih visualisasi **Grafik**.
**Berapa waktu rata-rata untuk menyelesaikan masalah dalam proyek saya?**
1. Tambahkan kueri. Pertama, pilih Bidang: **Dibuat**, **Kategori Status Diubah**.
Kemudian tambahkan filter JQL: `project = 'Your Project' AND type != epic AND status = done`
1. Tambahkan transformasi: **Tambahkan bidang dari perhitungan**
+ Mode = Kurangi Baris
+ Perhitungan = Perbedaan
1. Tambahkan transformasi: **Tambahkan bidang dari perhitungan**
+ Mode = Operasi Biner
+ Operasi = Perbedaan/86000000
+ Alias = Hari
1. Tambahkan transformasi: **Atur bidang**
+ Sembunyikan bidang yang berbeda
1. Tambahkan transformasi: **Filter data berdasarkan nilai**
+ Jenis Filter = Sertakan
+ kondisi = Cocokkan apapun
+ Bidang = Hari \$1 Pertandingan = Lebih Besar \$1 Nilai = 1
1. Tambahkan transformasi: **Kurangi**
+ Mode = Seri ke Baris
+ Perhitungan = mean
1. Pilih visualisasi **Stat**.
# Connect ke sumber data MongoDB
Sumber Data MongoDB memungkinkan Anda memvisualisasikan data dari MongoDB di Amazon Managed Grafana.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Penggunaan
### Editor kueri
Editor kueri mendukung sintaks yang sama dengan MongoDB Shell, dengan beberapa batasan: \$1 Anda hanya dapat menjalankan satu perintah/kueri. \$1 Hanya perintah baca yang didukung: **temukan** dan **agregat** \$1 *Sebagian besar* konstruktor Objek tidak didukung (dengan pengecualian **ISODate**, yang didukung)
Editor memperluas sintaks MongoDB Shell dengan cara berikut:
+ **Pemilihan database** — Anda dapat memberikan nama database di tempat normal “db”:
**catatan**
Anda masih dapat menggunakan “db”. Ini akan merujuk ke database default dalam string koneksi Anda.
```
sample_mflix.movies.find()
```
+ **Penyortiran agregat** — Biasanya penyortiran terjadi dengan langkah dalam pipeline agregat, namun tingkat gratis MongoDB Atlas tidak mengizinkan penyortiran. Kami telah memperluas sintaks untuk memungkinkannya bagi mereka yang menggunakan tingkat gratis.
**catatan**
MongoDB tidak melakukan pengurutan dengan sintaks ini. Pengurutan terjadi setelah hasil ditanyakan dari koleksi.
```
sample_mflix.movies.aggregate({}).sort({"time": 1})
```
+ Dengan editor kosong, **Ctrl\$1Space** akan menampilkan pilihan semua database yang tersedia.
+ Memasukkan titik setelah database akan menampilkan pilihan semua koleksi yang tersedia untuk database tersebut.
+ Memasukkan titik setelah koleksi akan menampilkan metode kueri yang tersedia.
+ Memasukkan titik setelah metode query akan menampilkan fungsi tambahan: sort/limit.
#### Menjalankan kueri
Tekan **Cmd \$1 S** untuk menjalankan kueri
### Deret waktu
Saat memvisualisasikan data deret waktu, plugin perlu mengetahui bidang mana yang akan digunakan sebagai waktu. Cukup proyeksikan bidang dengan nama alias “waktu”. Tipe data bidang harus berupa tanggal.
Anda dapat memaksa tipe data non-tanggal hingga saat ini. Melakukannya akan memungkinkan penggunaan bidang non-tanggal sebagai deret waktu. Contoh berikut menunjukkan cara mengonversi bidang int “tahun” ke tanggal yang diproyeksikan sebagai “waktu” menggunakan operator pipa MongoDB \$1dateFromParts .
```
sample_mflix.movies.aggregate([
{"$match": { "year": {"$gt" : 2000} }},
{"$group": { "_id": "$year", "count": { "$sum": 1 }}},
{"$project": { "_id": 0, "count": 1, "time": { "$dateFromParts": {"year": "$_id", "month": 2}}}}
]
).sort({"time": 1})
```
### Diagnostik
[Perintah Diagnostik](https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/nav-diagnostic/)
Perintah diagnostik berikut saat ini didukung: “stats”, “ServerStatus”, "Status”, “getLog”, replSetGet "“, “ConnectionStatus”, “BuildInfo”, connPoolStats “dBStats”, “HostInfo”, “LockInfo”
Contoh:
```
admin.connectionStatus() // run the connectionStatus command
admin.connectionStatus({"authInfo.authenticatedUserRoles": 1}) // run and only return the "authInfo.authenticatedUserRoles" field
admin.connPoolStats({arg: "pool"}) // run the connPoolStats command and pass 1 argument
admin.serverStatus({args: {repl: 0, metrics:0}}) // run the serverStatus command and pass multiple args
```
### Makro
Anda dapat mereferensikan rentang waktu dasbor dalam kueri Anda.
+ ` $__timeFrom `— makro yang mereferensikan waktu mulai dasbor
+ ` $__timeTo `— makro yang mereferensikan waktu akhir dasbor
```
$__timeTo - ``` sample_mflix.movies.find({released: {$gt:
"$__timeFrom"}}).sort({year: 1})
```
#### Variabel template
MongoDB mendukung gagasan “Variabel Senyawa”, yang memungkinkan Anda menggunakan satu variabel sebagai beberapa variabel untuk melakukan filter multi-kunci yang kompleks.
Untuk membuat Variabel Senyawa, gunakan konvensi penamaan untuk memecah variabel dengan menggunakan garis bawah (harus dimulai dengan garis bawah): `_var1_var2` Saat menanyakan, respons harus dalam format: `val1-val2`
**Contoh: Saya ingin memfilter hasil pada nama film dan tahun.**
1. Buat variabel tipe Query: `_movie_year`
1. Atur kueri variabel ke kueri yang akan mengembalikan array item dengan satu properti film tahun, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut.
```
// Example sample_mflix.movies.aggregate([
{"$match": {year: {"$gt": 2011}}},
{"$project": {_id: 0, movie_year: {"$concat":
["$title", " - ", {"$toString":"$year"}]}}}
])
```
```
// [{"movie-year": "Ted - 2016"},
{"movie-year": "The Terminator -
1985"}]
```
1. Sekarang dalam kueri Anda, Anda dapat mereferensikan “Movie” dan “Year” sebagai variabel template terpisah menggunakan sintaks “\$1\$1variable”.
##### Menggunakan filter ad-hoc
Selain variabel tipe “ad-hoc filter” standar dari nama apa pun, variabel pembantu kedua harus dibuat. Ini harus berupa tipe “konstan” dengan nama `mongodb\$1adhoc\$1query` dan nilai yang kompatibel dengan editor kueri. Hasil kueri akan digunakan untuk mengisi filter yang dapat dipilih. Anda dapat memilih untuk menyembunyikan variabel ini dari tampilan karena tidak memiliki tujuan lebih lanjut.
```
sample_mflix.movies.aggregate([
{"$group": { "_id": "$year"}},
{"$project": { "year": "$_id","_id":
0 }} ] )
```
# Connect ke sumber data New Relic
Bagian ini mencakup [APM](https://newrelic.com/products/application-monitoring) Relik Baru dan [Wawasan untuk](https://newrelic.com/products/insights) Grafana.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Fitur
+ Variabel template
+ Nama metrik
+ Nilai metrik
+ Anotasi
+ Aliasing
+ Nama metrik
+ Nilai metrik
+ Filter ad-hoc
+ Saat ini tidak didukung
+ Peringatan
## Konfigurasi
Tambahkan sumber data, isi kolom untuk [kunci API admin, kunci API](https://docs.newrelic.com/docs/apis/get-started/intro-apis/types-new-relic-api-keys#admin) [pribadi](https://docs.newrelic.com/docs/apis/get-started/intro-apis/types-new-relic-api-keys#personal-api-key), dan [ID akun](https://docs.newrelic.com/docs/accounts/install-new-relic/account-setup/account-id) Anda.
## Penggunaan
### Jenis layanan
+ **Metrik**[; untuk kueri New Relic APM melalui REST API New Relic.](https://docs.newrelic.com/docs/apis/rest-api-v2)
+ **Wawasan**[; untuk menanyakan Wawasan Relik Baru melalui NRQL.](https://docs.newrelic.com/docs/insights/nrql-new-relic-query-language/nrql-resources/nrql-syntax-components-functions)
### Alias
Anda dapat menggabungkan plaintext dengan variabel berikut untuk menghasilkan output kustom.
| Variabel | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| \$1\$1\$1nr\$1metric | Nama metrik | CPU/User waktu |
| \$1\$1\$1nr\$1metric\$1value | Nilai metrik | nilai rata-rata\$1 |
Contoh:
```
Server: $__nr_server Metric: $__nr_metric
```
### Template dan variabel
1. Buat variabel template untuk dasbor Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Template dan variabel](templates-and-variables.md).
1. Pilih jenis “Kueri”.
1. Pilih sumber data “New Relic”.
1. Merumuskan kueri menggunakan titik akhir [REST API](https://docs.newrelic.com/docs/apis/rest-api-v2) relatif (tidak termasuk ekstensi file).
Daftar aplikasi yang tersedia:
```
applications
```
Daftar metrik yang tersedia untuk aplikasi:
```
applications/{application_id}/metrics
```
### NRQL makro
Untuk meningkatkan pengalaman menulis saat membuat kueri New Relic Query Language (NRQL), editor mendukung makro yang telah ditentukan:
+ `$__timeFilter`(atau`[[timeFilter]]`) akan melakukan interpolasi `SINCE <from> UNTIL <to>` berdasarkan rentang waktu dasbor Anda.
Contoh:
```
SELECT average(value) FROM $event_template_variable
$__timeFilter TIMESERIES
```
Untuk petunjuk lebih lanjut tentang cara menggunakan makro dan variabel template, lihat bagian bantuan editor.
### Peringatan peristiwa
Pilih sumber data New Relic Anda dan atur filter tambahan. Tanpa filter yang disetel, semua acara akan dikembalikan.
Jika Anda ingin memfilter peristiwa berdasarkan *ID Entitas*, gunakan variabel template karena Anda akan dapat memilih nama entitas alih-alih ID. Misalnya, untuk memfilter peristiwa untuk aplikasi tertentu, buat variabel `_$app_` yang mengambil daftar aplikasi dan menggunakannya sebagai filter *ID Entity*.
### Acara penyebaran
*ID Aplikasi* adalah bidang wajib.
# Connect ke sumber data Oracle Database
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Menambahkan sumber data
Pilih **Sumber data** di panel kiri Grafana.
Pilih Tambahkan Sumber Data:
Masukkan **oracle** untuk menemukan sumber data.
Masukkan detail server Oracle.
Masukkan nama host (atau alamat IP) bersama dengan nomor port, dan nama pengguna dan kata sandi untuk terhubung.
Dengan opsi tnsnames toggle, entri valid apa pun yang ditemukan di file konfigurasi tnsnames.ora Anda dapat digunakan, bersama dengan otentikasi dasar.
Mirip dengan contoh sebelumnya, tetapi menggunakan Kerberos untuk otentikasi. Lihat panduan penyiapan khusus kerberos untuk detail tentang cara mengonfigurasi OS atau wadah docker untuk menggunakan kerberos.
Secara opsional mengubah zona waktu yang digunakan untuk terhubung ke server Oracle dan untuk digunakan oleh makro sadar zona waktu. Pengaturan default adalah UTC.
Simpan dan Uji sumber data, Anda akan melihat pesan hijau dengan “Koneksi Database OK”
## Penggunaan
### Makro
Untuk menyederhanakan sintaks dan memungkinkan bagian dinamis, seperti filter rentang tanggal, kueri dapat berisi makro. Nama kolom harus terkandung dalam tanda kutip ganda (`"`).
| Contoh makro | Deskripsi |
| --- | --- |
| \$1\$1\$1\$1time (DateColumn) \$1 \$1 Akan diganti dengan ekspresi untuk mengganti nama kolom menjadi `time`. Misalnya, `DateColumn as time` \$1\$1\$1\$1timeEpoch (DateColumn) \$1 | Akan diganti dengan ekspresi untuk mengganti nama kolom menjadi time dan mengubah nilai menjadi stempel waktu unix (dalam milidetik). |
| \$1\$1\$1\$1TimeFilter (DateColumn) \$1 \$1 Akan diganti dengan filter rentang waktu menggunakan nama kolom yang ditentukan. Misalnya, `DateColumn ANTARA TO\$1DATE ('19700101', 'yyyymmdd') \$1 (1/24/60/60/1000) \$1 1500376552001 DAN TO\$1DATE ('19700101', 'yyyymmdd') \$1 (1/24/60/60/1000) \$1 1500376552002` \$1\$1\$1\$1timeFrom () \$1 | Akan diganti dengan dimulainya pemilihan waktu aktif yang saat ini dikonversi ke tipe DATE data. Misalnya, TO\$1DATE('19700101','yyyymmdd') \$1 (1/24/60/60/1000) \$1 1500376552001. |
| \$1\$1\$1\$1timeTo () \$1 \$1 Akan diganti dengan akhir pemilihan waktu aktif yang saat ini dikonversi ke tipe data `DATE`. \$1\$1\$1\$1TimeGroup (DateColumn, “5m”) \$1 | Akan diganti dengan ekspresi yang dapat digunakan dalam klausa GROUP BY. |
| \$1\$1\$1\$1TimeGroup (DateColumn, “5m" [, fillvalue]) \$1 | Akan diganti dengan ekspresi yang dapat digunakan dalam klausa GROUP BY. Memberikan fillValue NULL atau nilai mengambang akan secara otomatis mengisi seri kosong dalam rentang waktu dengan nilai itu. Misalnya, t i m e G r o u p c r e a t e d A t, ′1 m ′, 0. \$1\$1\$1TimeGroup (DateColumn, “5m”, 0) \$1. |
| \$1 t i m e G r o u p (d a t e C o l u m n, '5 m ', N U L L) \$1 \$1 S a m e a s a b o v e b u t U U L l l l l l e u s e e s s s s a v a l u u e e m m i n g p o i n t s. \$1\$1\$1TimeGroup (DateColumn, “5m”, sebelumnya) \$1 | Sama seperti di atas tetapi nilai sebelumnya dalam seri itu akan digunakan sebagai nilai isi jika tidak ada nilai yang terlihat namun NULL akan digunakan. |
| \$1\$1\$1\$1 unixEpochFilter (DateColumn) \$1 \$1 Akan diganti dengan filter rentang waktu menggunakan nama kolom yang ditentukan dengan waktu yang direpresentasikan sebagai stempel waktu unix (dalam milidetik). Misalnya, `DateColumn >= 1500376552001 DAN DateColumn <= 1500376552002` \$1\$1\$1\$1 () \$1 unixEpochFrom | Akan diganti dengan dimulainya pemilihan waktu yang sedang aktif sebagai stempel waktu unix. Misalnya, 1500376552001. |
| \$1\$1\$1\$1unixEpochTo()\$1 | Akan diganti dengan akhir pemilihan waktu yang aktif saat ini sebagai stempel waktu unix. Misalnya, 1500376552002. |
Plugin ini juga mendukung notasi menggunakan kawat gigi`{}`. Gunakan notasi ini ketika kueri diperlukan di dalam parameter.
**catatan**
Gunakan satu jenis notasi per kueri. Jika kueri membutuhkan tanda kurung gigi, semua makro dalam kueri harus menggunakan tanda kurung gigi.
```
$__timeGroup{"dateColumn",'5m'}
$__timeGroup{SYS_DATE_UTC("SDATE"),'5m'}
$__timeGroup{FROM_TZ(CAST("SDATE" as timestamp), 'UTC'), '1h'}
```
Editor kueri memiliki tautan **SQL yang Dihasilkan** yang muncul setelah kueri berjalan, saat dalam mode edit panel. Ketika Anda memilih link, itu memperluas dan menunjukkan string SQL interpolasi mentah yang dijalankan.
### Kueri tabel
Jika opsi **Format sebagai** kueri diatur ke **Tabel** maka pada dasarnya Anda dapat melakukan semua jenis kueri SQL. Panel tabel akan secara otomatis menampilkan hasil kolom & baris apa pun yang dikembalikan kueri Anda. Anda dapat mengontrol nama kolom panel Tabel dengan menggunakan sintaks pemilihan kolom `as` SQL biasa.
### Pertanyaan deret waktu
Jika Anda menyetel **Format sebagai** **deret Waktu**, untuk digunakan dalam panel Grafik misalnya, kueri harus mengembalikan kolom bernama `time` yang mengembalikan datetime SQL atau tipe data numerik apa pun yang mewakili epoch unix dalam hitungan detik. Grafana menafsirkan kolom DATE dan TIMESTAMP tanpa zona waktu eksplisit sebagai UTC. Setiap kolom kecuali `time` dan `metric` diperlakukan sebagai kolom nilai. Anda dapat mengembalikan kolom bernama `metric` yang digunakan sebagai nama metrik untuk kolom nilai.
Contoh kode berikut menunjukkan `metric` kolom.
```
SELECT
$__timeGroup("time_date_time", '5m') AS time,
MIN("value_double"),
'MIN' as metric
FROM test_data
WHERE $__timeFilter("time_date_time")
GROUP BY $__timeGroup("time_date_time", '5m')
ORDER BY time
```
### Lebih banyak kueri — menggunakan oracle-fake-data-gen
```
SELECT
$__timeGroup("createdAt", '5m') AS time,
MIN("value"),
'MIN' as metric
FROM "grafana_metric"
WHERE $__timeFilter("createdAt")
GROUP BY $__timeGroup("createdAt", '5m')
ORDER BY time
```
Contoh kode berikut menunjukkan deret waktu Data Palsu.
```
SELECT
"createdAt",
"value"
FROM "grafana_metric"
WHERE $__timeFilter("createdAt")
ORDER BY "createdAt" ASC
```
```
SELECT
"createdAt" as time,
"value" as value
FROM "grafana_metric"
WHERE $__timeFilter("createdAt")
ORDER BY time ASC
```
Contoh berikut menunjukkan hasil tabel yang berguna.
```
select tc.table_name Table_name
,tc.column_id Column_id
,lower(tc.column_name) Column_name
,lower(tc.data_type) Data_type
,nvl(tc.data_precision,tc.data_length) Length
,lower(tc.data_scale) Data_scale
,tc.nullable nullable
FROM all_tab_columns tc
,all_tables t
WHERE tc.table_name = t.table_name
```
### Templating
Alih-alih hardcoding hal-hal seperti server, aplikasi dan nama sensor dalam kueri metrik Anda, Anda dapat menggunakan variabel di tempatnya. Variabel ditampilkan sebagai kotak pilih dropdown di bagian atas dasbor. Kotak dropdown ini memudahkan untuk mengubah data yang ditampilkan di dasbor Anda.
#### Variabel kueri
Jika Anda menambahkan variabel template dari jenisnya`Query`, Anda dapat menulis kueri Oracle yang dapat mengembalikan hal-hal seperti nama pengukuran, nama kunci atau nilai kunci yang ditampilkan sebagai kotak pilih dropdown.
Misalnya, Anda dapat memiliki variabel yang berisi semua nilai untuk `hostname` kolom dalam tabel jika Anda menentukan kueri seperti ini dalam pengaturan *kueri* variabel template.
```
SELECT "hostname" FROM host
```
Kueri dapat mengembalikan beberapa kolom dan Grafana akan secara otomatis membuat daftar dari mereka. Misalnya, query berikut akan mengembalikan daftar dengan nilai-nilai dari `hostname` dan`hostname2`.
```
SELECT "host.hostname", "other_host.hostname2" FROM host JOIN other_host ON host.city = other_host.city
```
Untuk menggunakan makro yang bergantung pada rentang waktu seperti `$__timeFilter("time_column")` dalam kueri Anda, mode penyegaran variabel template perlu diatur ke *On Time Range Change*.
```
SELECT "event_name" FROM event_log WHERE $__timeFilter("time_column")
```
Pilihan lain adalah kueri yang dapat membuat key/value variabel. Query harus mengembalikan dua kolom yang diberi nama `__text` dan`__value`. Nilai `__text` kolom harus unik (jika tidak unik maka nilai pertama digunakan). Opsi dalam daftar dropdown akan memiliki teks dan nilai yang memungkinkan Anda memiliki nama ramah sebagai teks dan id sebagai nilainya. Contoh kode berikut menunjukkan query dengan `hostname` sebagai teks dan `id` sebagai nilai.
```
SELECT "hostname" AS __text, "id" AS __value FROM host
```
Anda juga dapat membuat variabel bersarang. Misalnya, jika Anda memiliki variabel lain bernama`region`. Kemudian Anda dapat meminta variabel host hanya menampilkan host dari wilayah yang dipilih saat ini dengan kueri seperti ini (jika `region` adalah variabel multi-nilai maka gunakan operator `IN` perbandingan daripada `=` untuk mencocokkan dengan beberapa nilai).
```
SELECT "hostname" FROM host WHERE region IN('$region')
```
#### Menggunakan variabel dalam kueri
Nilai variabel template hanya dikutip ketika variabel template adalah`multi-value`.
Jika variabel adalah variabel multi-nilai maka gunakan operator `IN` perbandingan daripada `=` untuk mencocokkan dengan beberapa nilai.
Ada dua sintaks:
`$`Contoh dengan variabel template bernama`hostname`:
```
SELECT
"atimestamp" as time,
"aint" as value
FROM table
WHERE $__timeFilter("atimestamp") AND "hostname" IN('$hostname')
ORDER BY "atimestamp" ASC
```
`[[varname]]`Contoh dengan variabel template bernama`hostname`:
```
SELECT
"atimestamp" as time,
"aint" as value
FROM table
WHERE $__timeFilter("atimestamp") AND "hostname" IN('[[hostname]]')
ORDER BY atimestamp ASC
```
# Connect ke sumber data Salesforce
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
Sumber data Salesforce memungkinkan Anda memvisualisasikan data dari Salesforce dalam Grafana Terkelola Amazon.
Untuk menggunakan sumber data ini, Anda harus memiliki akun [Salesforce](https://www.salesforce.com/) dan Aplikasi Terhubung [Salesforce](https://help.salesforce.com/articleView?id=sf.connected_app_overview.htm&type=5).
## Keterbatasan yang Sudah Diketahui
+ Filter ad-hoc belum didukung.
+ Hanya kueri SOQL, dan data yang dapat diakses melalui SOQL yang saat ini didukung. Format kueri SOSL dan SAQL belum didukung.
## Pengaturan yang diperlukan
Pengaturan berikut diperlukan.
**catatan**
Plugin saat ini menggunakan OAuth 2.0 Username-Password Flow. URL panggilan balik yang diperlukan di Aplikasi Terhubung tidak digunakan. Dengan demikian, Anda dapat mengaturnya ke URL yang valid.
| Nama | Deskripsi |
| --- | --- |
| Enable OAuth settings | Anda harus memeriksa ini untuk mengaktifkan OAuth. |
| Callback URL | Tidak digunakan dalam plugin ini, sehingga Anda dapat menentukan URL yang valid. |
| Selected OAuth Scopes (minimum requirements) | Akses dan Kelola data Anda (api). |
| Require Secret for Refresh Token Flow | Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan ini. |
## Menambahkan sumber data
1. Buka konsol Grafana di ruang kerja Grafana yang Dikelola Amazon dan pastikan Anda masuk.
1. Di menu samping di bawah **Konfigurasi** (ikon roda gigi), pilih **Sumber Data**.
1. Pilih **Tambahkan sumber data**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat link **Sumber Data** di menu samping Anda, itu berarti bahwa pengguna Anda saat ini tidak memiliki `Admin` peran.
1. Pilih **Salesforce** dari daftar sumber data.
1. Masukkan informasi berikut:
+ Untuk **Nama Pengguna**, masukkan nama pengguna untuk akun Salesforce yang ingin Anda gunakan untuk menghubungkan dan menanyakan Salesforce.
+ Untuk **Kata Sandi**, masukkan kata sandi untuk pengguna tersebut.
+ Untuk **Token Keamanan**, masukkan token keamanan untuk pengguna tersebut.
+ Untuk **Kunci Konsumen**, masukkan kunci Konsumen untuk terhubung ke Salesforce. Anda dapat memperoleh ini dari Aplikasi Salesforce Connected Anda.
+ Untuk **Rahasia Konsumen**, masukkan rahasia Konsumen untuk terhubung ke Salesforce. Anda dapat memperoleh ini dari Aplikasi Salesforce Connected Anda.
+ Untuk **Gunakan Sandbox**, pilih ini jika Anda ingin menggunakan kotak pasir Salesforce.
## Kueri sumber data Salesforce
Editor kueri mendukung mode Query Builder dan SOQL Editor. SOQL adalah singkatan dari [Salesforce](https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.soql_sosl.meta/soql_sosl/sforce_api_calls_soql.htm) Object Query Language.
### Pembuat Kueri (Pembuat SOQL)
Query Builder adalah antarmuka yang ramah pengguna untuk membangun kueri SOQL. Jika Anda tidak terbiasa menulis kueri SOQL, Anda dapat menggunakan mode ini untuk membangun SOQL untuk menanyakan objek Salesforce. **Bidang FROM di pembuat kueri mengacu pada entitas atau entitas di Salesforce.** Anda harus memilih bidang **FROM** sebelum operasi lain di pembuat kueri. Setelah Anda memilih bidang **FROM**, Anda harus memilih mode pembangun. SOQL Builder saat ini mendukung mode berikut.
+ `List`— Daftar item dengan bidangnya dari tabel/salesforce yang dipilih. Gunakan mode ini untuk mendapatkan hasil seperti, “Tunjukkan daftar peluang yang dibuat pada kuartal fiskal ini bersama dengan nama, nilai, dan tahapannya.”
+ `Aggregate`— Agregat item dalam suatu entitas. Gunakan mode ini untuk mendapatkan hasil seperti, “Hitung peluang yang dibuat pada bulan lalu.” atau “Berapa nilai total peluang yang dikelompokkan berdasarkan nama panggung mereka?”
+ `Trend`— Menampilkan hasil agregat dari waktu ke waktu. Gunakan mode ini untuk mendapatkan hasil seperti, “Hitung jumlah peluang dengan CreatedDate.” atau “Berapa jumlah total nilai yang dikelompokkan berdasarkan tanggal penutupan peluang.”
Setelah Anda memilih `Entity/FROM` dan **mode** di editor kueri, buat kueri Anda menggunakan opsi berikut.
| **Bidang** | **Dapat diterapkan ke** | **Deskripsi** |
| --- | --- | --- |
| SELECT | SEMUA | Pilih daftar bidang yang ingin Anda lihat. Untuk tampilan agregat atau tren, pilih juga bagaimana Anda ingin menggabungkan nilai. |
| WHERE | SEMUA | (Opsional) Tentukan kondisi filter. Hasilnya disaring berdasarkan kondisi yang Anda pilih. |
| ORDER BY | DAFTAR, AGREGAT | (Opsional) Pilih nama bidang dan urutan pengurutan yang Anda inginkan untuk hasilnya. |
| LIMIT | DAFTAR, AGREGAT | (Opsional) Batasi jumlah hasil yang dikembalikan. Secara default, nilainya adalah 100. |
| GROUP BY | AGREGAT | (Opsional) Pilih bidang jika Anda ingin membagi nilai agregat dengan bidang tertentu. |
| BIDANG WAKTU | KECENDERUNGAN | Tentukan bidang tanggal yang ingin Anda kelompokkan hasil Anda. Hasil disaring berdasarkan rentang pemilih waktu Grafana. |
Jika Anda mengonfigurasi bidang sebelumnya di editor kueri, Anda juga akan melihat pratinjau SOQL yang dihasilkan di bawah editor kueri. Jika Anda diblokir dengan batasan apa pun di pembuat kueri, Anda dapat dengan aman beralih ke Editor SOQL, di mana Anda dapat menyesuaikan kueri SOQL yang dihasilkan.
### Editor SOQL
Editor SOQL mentah menyediakan opsi untuk menanyakan objek Salesforce melalui kueri SOQL mentah. Editor SOQL memberikan saran pelengkapan otomatis, seperti entitas yang tersedia per tabel dan bidang yang sesuai. Gunakan Ctrl\$1Spasi setelah SELECT atau WHERE untuk melihat entitas yang tersedia per tabel. Anda dapat melihat bidang yang tersedia, jika Anda memasukkan titik setelah nama entitas.
**Pintasan**
Gunakan CTRL\$1SPACE untuk menunjukkan penyelesaian kode, yang menunjukkan opsi kontekstual yang tersedia.
CMD \$1S menjalankan kueri.
**Kueri sebagai deret waktu**
Buat kueri deret waktu dengan mengalihkan bidang tanggal ke waktu, dan bidang metrik ke metrik, lalu kelompokkan berdasarkan metrik dan tanggal. Berikut ini adalah contohnya:
```
SELECT sum(Amount) amount, CloseDate time, Type metric from Opportunity
group by Type, CloseDate
```
**Makro**
Untuk memfilter berdasarkan rentang waktu dasbor, Anda dapat menggunakan Makro dalam kueri SOQL Anda:
+ `$__timeFrom`— Akan diganti dengan dimulainya pemilihan waktu aktif yang saat ini dikonversi ke tipe `time` data.
+ `$__timeTo`— Akan diganti pada akhir pemilihan waktu aktif yang saat ini dikonversi ke tipe `time` data.
+ `$__quarterStart`— Awal kuartal fiskal (berasal dari Pengaturan Tahun SalesForce Fiskal).
+ `$__quarterEnd`— Akhir kuartal fiskal (berasal dari Pengaturan Tahun SalesForce Fiskal).
```
SELECT UserId, LoginTime from LoginHistory where LoginTime > $__timeFrom
```
## Template dan variabel
Untuk menambahkan variabel kueri Salesforce baru, lihat. [Menambahkan variabel kueri](variables-types.md#add-a-query-variable) Gunakan sumber data Salesforce Anda sebagai sumber data Anda. Anda dapat menggunakan kueri SOQL apa pun di sini.
Jika Anda ingin menggunakan name/value pasangan, misalnya id pengguna dan nama pengguna, kembalikan dua bidang dari kueri SOQL Anda. Bidang pertama akan digunakan sebagai ID. Lakukan ini ketika Anda ingin memfilter berdasarkan kunci (ID, dll) di editor kueri SOQL Anda.
Gunakan variabel dalam kueri SOQL Anda dengan menggunakan sintaks Variabel. Lihat informasi yang lebih lengkap di [Sintaks variabel](templates-and-variables.md#variable-syntax).
# Connect ke sumber data SAP HANA
[SAP HANA](https://www.sap.com/products/technology-platform/hana.html) adalah database dalam memori berkinerja tinggi yang mempercepat pengambilan keputusan dan tindakan real-time yang digerakkan oleh data. Ini dikembangkan dan dipasarkan oleh SAP. Plugin sumber data SAP HANA membantu Anda menghubungkan instance SAP HANA Anda dengan Grafana.
Dengan plugin SAP HANA Grafana Enterprise, Anda dapat memvisualisasikan data SAP HANA Anda bersama semua sumber data Anda yang lain di Grafana serta data log dan metrik dalam konteks. Plugin ini mencakup editor kueri bawaan, mendukung anotasi, dan memungkinkan Anda untuk mengatur ambang peringatan, mengontrol akses, mengatur izin, dan banyak lagi.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Fitur
+ **Editor kueri** - Plugin ini dilengkapi dengan editor kueri SQL bawaan dengan penyorotan sintaks yang memungkinkan Anda memvisualisasikan deret waktu atau data tabel dan secara otomatis melengkapi makro Grafana dasar.
+ **Izin sumber data** — Kontrol siapa yang dapat melihat atau menanyakan data SAP HANA di Grafana.
+ **Anotasi** — Hamparkan peristiwa atau data SAP HANA pada grafik Grafana apa pun untuk mengkorelasikan peristiwa dengan data grafik lainnya.
+ **Peringatan** - Atur toko metrik berbasis peringatan di SAP HANA.
+ **Variabel untuk kueri** — Buat variabel template di Grafana, yang didasarkan pada data SAP HANA, dan sertakan variabel dalam kueri SAP HANA untuk membuat dasbor interaktif.
## Menambahkan sumber data
1. Buka konsol Grafana di ruang kerja Grafana yang Dikelola Amazon dan pastikan Anda masuk.
1. Di menu samping di bawah **Konfigurasi** (ikon roda gigi), pilih **Sumber Data**.
1. Pilih **Tambahkan sumber data**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat link **Sumber Data** di menu samping Anda, itu berarti bahwa pengguna Anda saat ini tidak memiliki `Admin` peran.
1. Pilih **SAP HANA** dari daftar sumber data.
1. Di editor Config, masukkan informasi berikut:
+ Untuk **alamat Server**, Berikan alamat instance SAP HANA. Contoh:`xxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxx.hana.trial-us10.hanacloud.ondemand.com`.
+ Untuk **port Server**, sediakan port instance SAP HANA.
+ Untuk **Username**, masukkan nama pengguna yang akan digunakan untuk terhubung ke instance SAP HANA.
+ Untuk **Kata Sandi**, masukkan kata sandi untuk pengguna ini.
+ (Opsional) Aktifkan **Lewati verifikasi TLS** jika Anda ingin melewati verifikasi TLS.
+ (Opsional) Aktifkan **Auth Klien TLS** jika Anda perlu memberikan sertifikat dan kunci klien.
+ (Opsional) Aktifkan **Dengan sertifikat CA** jika Anda ingin mengaktifkan verifikasi Sertifikat TLS yang ditandatangani sendiri.
+ (Opsional) Untuk **skema Default**, masukkan skema default yang akan digunakan. Jika Anda menghilangkan ini, Anda harus menentukan skema di setiap kueri.
**Akses dan izin**
Untuk menghubungkan Grafana ke SAP HANA, gunakan kredensi khusus. Hanya berikan izin yang diperlukan kepada pengguna. Pertama, buat pengguna terbatas dengan nama pengguna dan kata sandi. Query berikut adalah contoh untuk membuat pengguna terbatas. Kueri ini juga menonaktifkan perubahan kata sandi paksa.
```
CREATE RESTRICTED USER PASSWORD NO FORCE_FIRST_PASSWORD_CHANGE;
```
Selanjutnya, izinkan pengguna untuk menghubungkan sistem melalui klien seperti Grafana dengan yang berikut:
```
ALTER USER ENABLE CLIENT CONNECT;
```
Terakhir, berikan pengguna akses ke tampilan, tabel, dan skema yang diperlukan.
```
ALTER USER GRANT ROLE PUBLIC;
GRANT SELECT ON SCHEMA TO ;
```
**Izin tingkat pengguna**
Batasi akses ke SAP HANA dengan mengklik tab Izin di halaman konfigurasi sumber data untuk mengaktifkan izin sumber data. Pada halaman izin, Admin dapat mengaktifkan izin dan membatasi izin kueri untuk Pengguna dan Tim tertentu.
## Editor kueri
Plugin SAP HANA Grafana dilengkapi dengan editor kueri SQL tempat Anda dapat memasukkan kueri HANA apa pun. Jika kueri Anda mengembalikan data timeseries, Anda dapat memformatnya sebagai timeseries untuk memvisualisasikannya dalam panel grafik. Editor kueri menyediakan penyelesaian otomatis untuk makro Grafana yang didukung dan penyorotan sintaks kueri SQL Anda.
## Anotasi
Anda dapat menggunakan kueri SAP HANA sebagai sumber anotasi Grafana. Kueri anotasi Anda harus mengembalikan setidaknya satu kolom waktu dan satu kolom teks. Untuk informasi selengkapnya tentang anotasi, lihat[Anotasi](dashboard-annotations.md).
**Untuk membuat anotasi dari SAP HANA**
1. Pilih ikon roda gigi **pengaturan Dasbor**.
1. Dari menu sebelah kiri, pilih **Anotasi**, **Baru**.
1. Dari menu drop-down **sumber data**, pilih instance sumber data SAP HANA Anda.
1. Di bidang **Query**, masukkan kueri SAP HANA yang mengembalikan setidaknya satu bidang waktu dan satu bidang teks.
1. Di menu tarik-turun **Format sebagai**, pilih **Seri Waktu**.
1. Untuk setiap anotasi, konfigurasikan bidang **Dari**.
## Template dan variabel
Untuk menambahkan variabel kueri SAP HANA baru, lihat[Menambahkan variabel kueri](variables-types.md#add-a-query-variable). Gunakan sumber data SAP HANA Anda sebagai sumber data Anda.
Contoh query berikut mengembalikan daftar yang berbeda `username` dari dari `users` tabel.
```
select distinct("username") from "users"
```
**catatan**
Pastikan untuk hanya memilih satu kolom dalam kueri variabel Anda. Jika query Anda mengembalikan dua kolom, kolom pertama akan digunakan sebagai nilai tampilan dan kolom kedua akan digunakan sebagai nilai aktual dari variabel. Jika kueri Anda mengembalikan lebih dari dua kolom, mereka akan ditolak.
### Template dan variabel
Anda dapat menggunakan variabel Grafana apa pun dalam kueri Anda. Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan variabel tunggal/multi dalam kueri Anda.
```
-- For example, following query
select * from "users" where "city" = ${city}
-- will be translated into
select * from "users" where "city" = 'london'
--- where you can see ${city} variable translated into actual value in the variable
```
Mirip dengan teks, variabel juga berfungsi untuk bidang numerik. Dalam contoh di bawah ini, `${age}` adalah variabel kotak teks di mana ia menerima angka dan kemudian membandingkan dengan bidang numerik dalam tabel.
```
select * from "users" where "age" > ${age}
--- wil be translated into
select * from "users" where "age" > '36'
```
Jika variabel Anda mengembalikan beberapa nilai, maka Anda dapat menggunakannya dalam `in` kondisi query SAP HANA seperti di bawah ini. Perhatikan tanda kurung yang mengelilingi variabel untuk membuat `where in` kondisi valid di SAP HANA.
```
select * from "users" where "city" in (${cities})
--- will be translated into
select * from "users" where "city" in ('london','perth','delhi')
--- where you can see ${cities} turned into a list of grafana variables selected.
--- You can also write the same query using shorthand notation as shown below
select * from "users" where "city" in ($cities)
```
### Makro
+ `$__timeFilter()`— Menerapkan rentang waktu Grafana ke kolom yang ditentukan saat digunakan dalam kueri mentah. Berlaku untuk kolom date/timestamp/long waktu.
+ `$__timeFilter(, )`Sama seperti di atas. Tetapi memberikan kemampuan untuk menentukan format time\$1column yang disimpan dalam database.
+ `$__timeFilter(, "epoch", )`— Sama seperti di atas tetapi dapat digunakan ketika kolom waktu Anda dalam zaman. format dapat menjadi salah satu dari 's', 'ms' dan 'ns'.
+ `$__fromTimeFilter()`— Sama seperti di atas tetapi dapat digunakan ketika kolom waktu Anda dalam zaman. format dapat menjadi salah satu dari 's', 'ms' dan 'ns'.
+ `$__fromTimeFilter(, )`— Sama seperti di atas tetapi dapat menentukan comparison\$1predicate.
+ `$__fromTimeFilter(, )`— Sama seperti di atas tetapi dapat menentukan format kolom waktu.
+ `$__fromTimeFilter(, , )`— Sama seperti di atas tetapi dapat menentukan comparison\$1predicate.
+ `$__toTimeFilter()`— Mengembalikan kondisi waktu berdasarkan grafana ke waktu melalui bidang waktu.
+ `$__toTimeFilter(, )`— Sama seperti di atas tetapi dapat menentukan comparison\$1predicate.
+ `$__toTimeFilter(, )`— Sama seperti di atas tetapi dapat menentukan format kolom waktu.
+ `$__toTimeFilter(, )`— Sama seperti di atas tetapi dapat menentukan comparison\$1predicate.
+ `$__timeGroup(, )`— Memperluas kolom waktu ke dalam kelompok interval. Berlaku untuk kolom date/timestamp/long waktu..
**\$1 \$1\$1TimeFilter () makro**
Contoh berikut menjelaskan `$__timeFilter()` makro:
```
- In the following example, the query
select ts, temperature from weather where $__timeFilter(ts)
--- will be translated into
select ts, temperature from weather where ts > '2021-02-24T12:52:48Z' AND ts < '2021-03-24T12:52:48Z'
--- where you can see the grafana dashboard's time range is applied to the column ts in the query.
```
**\$1\$1\$1TimeFilter (,) makro**
Dalam beberapa kasus, kolom waktu dalam database disimpan dalam format khusus. Contoh berikut menjelaskan `$__timeFilter(, )` makro, yang membantu memfilter stempel waktu khusus berdasarkan pemilih waktu grafana:
```
SELECT TO_TIMESTAMP("TS",'YYYYMMDDHH24MISS') AS METRIC_TIME , "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TS","YYYYMMDDHH24MISS") -- TS is in 20210421162012 format
SELECT TO_TIMESTAMP("TS",'YYYY-MON-DD') AS METRIC_TIME , "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TS","YYYY-MON-DD") -- TS is in 2021-JAN-15 format
```
Di makro, formatnya bisa menjadi salah satu format HANA yang valid yang cocok dengan kolom stempel waktu Anda. Misalnya, `YYYYMMDDHH24MISS` adalah format yang valid ketika data Anda disimpan dalam `20210421162012` format.
**\$1\$1\$1TimeFilter (, “epoch”) makro**
Dalam beberapa kasus, stempel waktu disimpan sebagai stempel waktu epoch di DB Anda. Contoh berikut menjelaskan `$__timeFilter(, "epoch" )` makro yang membantu menyaring stempel waktu epoch berdasarkan pemilih waktu grafana. Dalam makro, format bisa menjadi salah satu ms, s atau ns. Jika tidak ditentukan, s akan diperlakukan sebagai format default.
```
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP") AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_second format 1257894000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP") AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","s") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_second format 1257894000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ms") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_ms format 1257894000000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000000000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ns") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_nanoseconds format 1257894000000000000
```
Alih-alih menggunakan argumen ketiga ke \$1\$1\$1timeFilter, Anda dapat menggunakan salah satu epoch\$1s, epoch\$1ms atau epoch\$1ns sebagai argumen kedua Anda..
```
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ms")
-- is same as
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch_ms")
```
**Makro \$1\$1\$1 fromTimeFilter () dan \$1\$1\$1 toTimeFilter ()**
`$__fromTimeFilter()`Makro berkembang ke kondisi selama bidang waktu berdasarkan pemilih waktu Grafana dari waktu.
Ini menerima tiga parameter. Parameter pertama adalah nama bidang waktu. Anda dapat meneruskan comparison\$1predicate atau format kolom waktu sebagai argumen kedua. Jika Anda ingin meneruskan keduanya, maka formatnya adalah parameter kedua dan gunakan comparison\$1predicate sebagai parameter ketiga Anda.
****Jika format tidak ditentukan, plugin akan mengasumsikan bahwa kolom waktu adalah timestamp/date tipe. Jika kolom waktu Anda disimpan dalam format lain selain stempel waktu/tanggal, maka berikan format sebagai argumen kedua. dapat berupa salah satu epoch\$1s, epoch\$1ms, epoch\$1ns atau format khusus lainnya seperti. YYYY-MM-DD
****parameter opsional. Jika tidak diteruskan, plugin akan menggunakan> sebagai predikat perbandingan. bisa menjadi salah satu dari =,\$1 =, <>, <, <=, >, >=
`$__toTimeFilter()`bekerja sama dengan \$1\$1\$1 fromTimeFilter (). Alih-alih menggunakan Grafana dari waktu ke waktu, itu akan digunakan untuk waktu. Juga predikat perbandingan default adalah <.
**\$1 \$1\$1TimeGroup (,)**
Misalnya, makro \$1\$1\$1TimeGroup (timecol,1h) diperluas ke SERIES\$1ROUND (“timecol”, 'INTERVAL 1 HOUR') dalam kueri.
Contoh berikut menjelaskan `$__timeGroup(, ) macro.`
```
SELECT $__timeGroup(timestamp,1h), "user", sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE $__timeFilter("timestamp")
GROUP BY $__timeGroup(timestamp,1h), "user"
ORDER BY $__timeGroup(timestamp,1h) ASC
```
Ini diterjemahkan ke dalam kueri berikut di `$__timeGroup(timestamp,1h)` mana diperluas ke`SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR')`.
```
SELECT SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR') as "timestamp", "user", sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE "timestamp" > '2020-01-01T00:00:00Z' AND "timestamp" < '2020-01-01T23:00:00Z'
GROUP BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR'), "user"
ORDER BY "timestamp" ASC
```
**catatan**
Saat menggunakan grup dengan makro \$1\$1\$1TimeGroup, pastikan bahwa pilihan Anda, urutkan menurut bidang mengikuti nama yang sama dengan grup Anda menurut bidang. Jika tidak, HANA mungkin tidak mengenali kueri.
Jika Anda tidak ingin membuat kode keras interval dalam fungsi \$1\$1\$1timeGroup (), maka Anda dapat menyerahkannya ke Grafana dengan menentukan \$1\$1\$1interval sebagai interval Anda. Grafana akan menghitung interval itu dari rentang waktu dasbor. Contoh kueri:
```
SELECT $__timeGroup(timestamp, $__interval), sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE $__timeFilter("timestamp")
GROUP BY $__timeGroup(timestamp, $__interval)
ORDER BY $__timeGroup(timestamp, $__interval) ASC
```
Kueri itu diterjemahkan ke dalam kueri followin berdasarkan rentang waktu dasbor.
```
SELECT SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE'), sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE "timestamp" > '2019-12-31T23:09:14Z' AND "timestamp" < '2020-01-01T23:17:54Z'
GROUP BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE')
ORDER BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE') ASC
```
### Peringatan
**Untuk mengatur peringatan SAP HANA di Grafana**
1. Buat panel grafik di dasbor Anda.
1. Buat kueri SAP HANA dalam format deret waktu.
1. Pilih tab **Alert** dan tentukan kriteria peringatan.
1. Pilih **Aturan Uji** untuk menguji kueri peringatan.
1. Tentukan penerima peringatan, pesan, dan penanganan kesalahan.
1. Simpan dasbor.
#### Peringatan tentang data non-timeseries
Untuk memperingatkan data non-timeseries, gunakan `TO_TIMESTAMP('${__to:date}')` makro untuk membuat metrik non-timeseries menjadi timeseries. Ini akan mengubah metrik Anda menjadi kueri deret waktu titik tunggal. Format kueri diberikan di bawah ini
```
SELECT TO_TIMESTAMP('${__to:date}'), FROM
```
Dalam contoh berikut, tabel memiliki empat bidang yang disebut nama pengguna, usia, kota, dan peran. Tabel ini tidak memiliki bidang waktu. Kami ingin memberi tahu ketika jumlah pengguna dengan peran dev kurang dari tiga.
```
SELECT TO_TIMESTAMP('${__to:date}'), count(*) as "count" FROM (
SELECT 'John' AS "username", 32 AS "age", 'Chennai' as "city", 'dev' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Jacob' AS "username", 32 AS "age", 'London' as "city", 'accountant' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Ali' AS "username", 42 AS "age", 'Delhi' as "city", 'admin' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Raja' AS "username", 12 AS "age", 'New York' as "city", 'ceo' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Sara' AS "username", 35 AS "age", 'Cape Town' as "city", 'dev' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Ricky' AS "username", 25 AS "age", 'London' as "city", 'accountant' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Angelina' AS "username", 31 AS "age", 'London' as "city", 'cxo' as "role" FROM dummy
) WHERE "role" = 'dev'
```
# Connect ke sumber ServiceNow data
Ini adalah sumber ServiceNow data yang digunakan untuk terhubung ke ServiceNow instance.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Fitur
+ Kueri
+ Kueri Stat API
+ Kueri API Tabel
+ Insiden, Perubahan, dan tabel lainnya
+ Pemberitahuan
+ Anotasi (fitur beta)
+ Variabel Template
## Konfigurasi
Pilih sumber data di panel kiri Grafana.
Pilih Tambahkan Sumber Data:
Masukkan **servicenow** untuk menemukan plugin sumber data:
Masukkan ServiceNow URL:
Pilih **Simpan & Uji**. Anda akan melihat pesan hijau dengan "ServiceNow Koneksi OK”.
### Contoh dasbor
Dasbor pra-dibuat disertakan dengan plugin dan dapat diimpor melalui halaman konfigurasi sumber data, di bawah tab dasbor.
## Penggunaan
Ada dua cara untuk mengembalikan data di editor kueri.
+ TableAPI
+ AggregateAPI
Pengguna saat ini dapat memilih antara menanyakan tabel yang telah ditentukan sebelumnya, seperti berikut ini:
+ Perubahan
+ Insiden
Atau, pada`v1.4.0`, daftar tabel dan bidang berbasis API menggunakan opsi **Lainnya (Tabel Kustom)**. Opsi ini akan memungkinkan Anda untuk menanyakan data yang ada di tabel apa pun yang tersedia bagi pengguna yang digunakan untuk mengatur sumber ServiceNow data.
Opsi **Tabel Kustom** harus mendukung semua fitur yang sama dengan daftar tabel yang telah ditentukan sebelumnya.
### Kueri TableAPI
TableAPI mengembalikan data yang cocok untuk ditampilkan di panel tabel. Ini memungkinkan pemilihan bidang yang diurutkan untuk ditampilkan ditambah opsi pemfilteran. Editor kueri juga menyediakan bidang untuk membatasi jumlah baris yang dikembalikan oleh kueri.
Contoh panel tabel yang menunjukkan hasil dari query sebelumnya.
#### Tampilkan
Baris *Tampilkan* menyediakan pemilih untuk bidang yang akan ditampilkan. Beberapa bidang juga dapat ditentukan. Bidang akan dikembalikan dalam urutan yang tepat yang ditentukan.
#### Nilai Tampilan
Flag *Nilai Tampilan* akan menyebabkan kueri mengembalikan nilai yang ramah manusia, atau menampilkan vaules, bukan nilai numerik.
Misalnya, tingkat keparahan `1` tanpa bendera ini hanya akan ditampilkan`1`. Jika bendera diaktifkan, nilai yang ditampilkan akan menjadi`1 - High`.
Menurut [dokumentasi ServiceNow API](https://developer.servicenow.com/dev.do#!/reference/api/orlando/rest/c_TableAPI), ini dapat memiliki dampak kinerja negatif.
**catatan**
[...] menentukan nilai tampilan dapat menyebabkan masalah kinerja karena tidak membaca langsung dari database dan dapat mencakup referensi bidang dan catatan lain.
#### Filter (umum)
Baris *Filter* memberikan kemampuan untuk mempersempit baris yang ditampilkan berdasarkan beberapa kriteria bidang dan nilai.
Semua filter digabungkan dengan operasi *AND* *atau OR*.
Bidang berikut tersedia saat tidak menggunakan tabel kustom (daftar ini akan diperluas di masa mendatang).
```
Active
Asset
Group
Assigned To
Escalation
Issue Number
Description
Priority
State
Type
Change Risk
Change State
Start Date
End Date
On Hold
```
Saat memilih tabel kustom, bidang secara otomatis diisi dari Service Now API.
##### Filter tanggal
| Bidang Waktu | Operator | Nilai |
| --- | --- | --- |
| Dibuka di | Pada atau Sebelum Hari Ini Tidak Hari Ini Sebelum Pada atau Sebelum Setelah Pada atau Setelah | stempel waktu javascript:GS.Daysago (30) |
| Aktivitas Karena | | |
| Ditutup Pada | | |
| Tanggal Jatuh Tempo | | |
| Mulai yang Diharapkan | | |
| Waktu Dibuka Kembali | | |
| Diselesaikan Pada | | |
| Akhir Kerja | | |
| Mulai Kerja | | |
| Abaikan Waktu | | |
Untuk nilai tanggal tambahan, lihat: https://developer.servicenow.com/app.do\$1\$1/ api\$1doc? v=newYork&id=R\$1SGSYS-DateGenerate\$1s\$1s
##### Operator (umum, berbasis string)
+ Dimulai Dengan
+ Berakhir Dengan
+ Suka
+ Tidak Suka
+ Sama dengan
+ Tidak Sama Dengan
+ Kosong
##### Operator (berbasis waktu)
+ Hari ini
+ Tidak Hari Ini
+ Sebelum
+ Di atau Sebelum
+ Setelah
+ Pada atau Setelah
##### Nilai
Pemilihan nilai tergantung pada jenis filter yang dipilih.
+ Filter Boolean memiliki opsi True/False
+ Filter teks akan memungkinkan mengetik nilai apa pun
+ Eskalasi, Prioritas memiliki seperangkat nilai numerik yang tetap
#### Urutkan Berdasarkan
Baris *Sort By* memberikan kemampuan untuk mempersempit baris yang ditampilkan berdasarkan beberapa kriteria bidang dan nilai.
Semua filter digabungkan dengan operasi *AND*. Support untuk operator tambahan akan ditambahkan.
#### Kuota
Batas baris dapat ditentukan untuk mencegah pengembalian terlalu banyak data. Nilai default adalah 25.
#### Bidang Waktu
`Time Field`Inilah yang mengubah data kueri Anda menjadi deret waktu. Data Anda ditangani sebagai deret waktu berarti bahwa nilai dalam “bidang waktu” yang Anda pilih yang tidak termasuk dalam rentang waktu dasbor/panel Anda tidak akan ditampilkan.
Bidang waktu default yang digunakan adalah “Dibuka Pada”, tetapi dapat diubah ke bidang yang tersedia yang memiliki nilai waktu.
Nilai khusus “Abaikan Waktu” disediakan untuk memungkinkan hasil “sampai sekarang” dan juga untuk mengaktifkan filter untuk mengontrol data apa yang ditampilkan.
### Kueri AggregateAPI (Statistik)
AggregateAPI akan selalu menampilkan metrik, dengan agregasi berikut: avg, min, max, sum. Pemfilteran juga tersedia untuk mempersempit kueri.
#### Tampilkan
Baris *Tampilkan* menyediakan pemilih untuk metrik yang akan ditampilkan. Beberapa metrik juga dapat ditentukan.
#### Filter (umum)
*Filter* Agregat memberikan kemampuan untuk mempersempit metrik yang ditampilkan berdasarkan kriteria bidang dan nilai, mirip dengan opsi tabel.
Semua filter digabungkan dengan operasi *AND*. Support untuk operator tambahan akan ditambahkan.
Opsi filter stat sama dengan TableAPI.
#### Agregasi
Ada empat jenis agregasi metrik, ditambah “hitungan”:
+ Rata-rata
+ Minimum
+ Maksimum
+ Jumlah
+ Hitung - ini mengembalikan “nomor” metrik yang dikembalikan oleh kueri
##### Grup Oleh
Pemilih ini menyediakan kemampuan untuk membagi metrik menjadi agregat yang lebih kecil. Pengelompokan berdasarkan “prioritas” akan mengembalikan metrik dengan “tag” prioritas dan nilai unik dipisahkan.
### Templating
Alih-alih hardcoding nama dalam kueri Anda, Anda dapat menggunakan variabel di tempatnya. Variabel ditampilkan sebagai kotak pilih dropdown di bagian atas dasbor. Anda dapat menggunakan kotak dropdown ini untuk mengubah data yang ditampilkan di dasbor Anda.
Lihat contoh di bagian **Query Variable** tentang cara menambahkan variabel query dan referensi dengan nilai Template.
#### Variabel kueri
Jika Anda menambahkan variabel template dari jenisnya`Query`, Anda dapat menulis kueri yang dapat mengembalikan item seperti nama kategori, nama kunci, atau nilai kunci yang ditampilkan sebagai kotak pilih tarik-turun.
Misalnya, Anda dapat memiliki variabel yang berisi semua nilai `categories` dengan menentukan kueri seperti ini dalam pengaturan *kueri* variabel template.
Saat memilih pengaturan **Kueri**, bagian **Filter** ditampilkan, memungkinkan Anda memilih **Jenis** dan **Bidang**. Saat ini, **Jenis** terbatas pada Insiden dan Perubahan. Saat memilih jenis, Anda diberikan daftar bidang yang berlaku untuk Jenis tersebut. Setelah **Jenis** dan **Bidang** dipilih, pratinjau nilai akan ditampilkan di bagian bawah yang menunjukkan opsi yang tersedia untuk Jenis/Bidang itu. Nilai-nilai tersebut akan ditampilkan dalam daftar dropdown di Dashboard, yang dapat Anda gunakan bersama dengan Templating untuk memfilter data pada Panel Dasbor Anda.
Misalnya, jika Anda menambahkan *kategori* bernama Variabel lalu pilih Jenis = Insiden dan Bidang = Kategori, Anda akan melihat daftar opsi untuk Kategori. Jika Anda kemudian menambahkan Filter ke panel, dan pilih Category Equals \$1 \$1category\$1, data panel hanya akan menampilkan data untuk Kategori yang dipilih dari daftar dropdown Dashboard.
Impor dasbor **Insiden Berdasarkan Kategori** untuk melihat contoh.
#### Menggunakan variabel dalam kueri
Ada dua sintaks:
`$`Contoh dengan variabel template bernama`hostname`:
`[[varname]]`Contoh dengan variabel template bernama`hostname`:
## Peringatan
Peringatan Grafana standar didukung. Setiap kueri yang ditentukan dalam panel grafik dapat digunakan untuk menghasilkan peringatan.
Berikut ini adalah contoh query dan peringatan. Kueri ini akan mengembalikan grafik dari semua insiden prioritas tinggi kritis terbuka:
Peringatan ini akan dimulai ketika ada lebih dari lima insiden prioritas tinggi kritis terbuka:
Menguji aturan peringatan akan menampilkan output dari aturan peringatan, dan memilih riwayat status akan menampilkan transisi peringatan dari ok ke pending ke alert.
Tampilan grafik akan menunjukkan garis vertikal dan ikon hati di bagian atas akan berubah menjadi oranye saat peringatan tertunda.
Setelah kriteria peringatan terpenuhi, aturan beralih ke merah.
Pada tampilan grafik, garis vertikal merah akan muncul dan ikon hati di bagian atas akan berubah menjadi merah.
### Menulis insiden untuk peringatan
**Fitur beta**
+ Konfigurasikan Saluran Pemberitahuan untuk sumber ServiceNow data Anda.
Ini akan mengonfigurasi [Saluran Pemberitahuan Grafana](https://grafana.com/docs/grafana/latest/alerting/notifications/) yang menggunakan pengguna yang dikonfigurasi untuk membuat insiden pada ServiceNow instance untuk sumber data ini.
Tindakan ini mengharuskan pengguna sumber ServiceNow data memiliki izin untuk menulis insiden.
## Anotasi
Anotasi Grafana adalah **fitur beta** pada `v1.4.0` sumber data ini. Anotasi memberi Anda kemampuan untuk melapisi peristiwa pada grafik.
Kueri Anotasi mendukung opsi yang sama dengan editor kueri standar dengan beberapa perbedaan kecil:
+ Hanya satu kolom “Tampilkan” yang dapat dipilih. Ini kemungkinan akan diperbaiki dalam perbaikan masa depan.
+ Bidang waktu diperlukan.
## Pertanyaan yang Sering Diajukan
### Bagaimana jika kita tidak memiliki Plugin Peran ITSM?
**Akses administrator diperlukan untuk melakukan tindakan berikut**
Opsi 1: Berikan izin admin pengguna Grafana untuk mengizinkan akses ke semua tabel.
Opsi 2: Buat peran dan terapkan ACLs ke semua tabel yang harus diakses oleh Grafana.
Akses administrator diperlukan untuk melakukan tindakan berikut.
1. Administrator yang masuk perlu meningkatkan akses ke security\$1admin.
1. Di panel navigasi kanan atas, pilih ikon profil. Ikon profil memiliki indikator tanda sisipan dropdown.
1. Dari daftar dropdown, pilih **Elevate** Roles.
1. Dari modal yang ditampilkan, pilih kotak centang **security\$1admin**.
1. Pilih OK.
1. Buat peran baru dengan konvensi penamaan apa pun yang Anda inginkan.
1. Arahkan ke bagian peran di navigasi kiri Keamanan Sistem => Pengguna dan Grup => Peran
1. Pilih **Baru** di bagian atas.
1. Masukkan nama untuk peran dan deskripsi yang relevan.
1. Pilih **Kirim**.
1. Buat pengguna baru atau modifikasi pengguna yang sudah ada dengan peran yang diperlukan.
1. Peran yang Anda buat di Langkah 2
1. personalize\$1dictionary
1. personalize\$1choices
1. cmdb\$1read (ini akan memberikan akses baca ke semua tabel cmdb)
1. Buat Tabel ACLs untuk tabel dan bidang yang diperlukan.
1. Buat ACL untuk tabel sys\$1db\$1object.
1. Di kolom header pencarian kedua **Nama**, masukkan**sys\$1db\$1object**, dan tekan **Enter**.
1. Hasil yang disaring harus menunjukkan **Tabel**. Pilih **Tabel** untuk menavigasi ke catatan.
1. Pada bagian tab, pilih **Kontrol**.
1. Pada bagian bawah halaman, pastikan bahwa **Access Controls** adalah tab yang dipilih.
1. Pilih **Baru** untuk membuat ACL baru.
1. Ubah pilihan **Operasi** untuk membaca.
1. Di bagian **Memerlukan Peran** di bagian bawah layar, pilih (klik dua kali) **Sisipkan Baris Baru**, dan cari peran yang Anda buat.
1. Setelah Anda memilih peran yang Anda buat, pilih tanda centang hijau.
1. Pilih **Kirim** di bagian bawah layar untuk membuat ACL, lalu pilih **Lanjutkan** saat modal muncul.
1. Buat ACLs untuk bidang sys\$1db\$1object tertentu. Langkah-langkah berikut harus diulang untuk masing-masing bidang berikut: Nama, Label, Nama Tampilan, dan Memperpanjang tabel.
1. Saat masih dalam tampilan rekaman tabel untuk sys\$1db\$1object, pilih tab **Kolom** di grup tab yang paling dekat dengan bagian atas layar.
1. Temukan nama bidang dan pilih.
1. Di bagian tab bawah, pilih **Baru** di tab **Access Controls**.
1. Ubah operasi untuk membaca
1. Pilih (klik dua kali) sisipkan teks baris di bagian bawah tabel “Memerlukan peran”.
1. Cari peran yang Anda buat, dan pilih tanda centang hijau.
1. Pilih **Kirim**.
1. Pastikan Anda telah mengulangi langkah-langkah ini untuk semua bidang yang diperlukan: Name, Label, Display Name, dan Extends table.
1. Ulangi langkah-langkah dari 4.1 pada Perubahan, Insiden, dan tabel non-CMDB lainnya yang ingin Anda kueri dari Grafana. Jangan ulangi langkah-langkah dari 4.2; langkah itu hanya diperlukan untuk sys\$1db\$1object.
# Connect ke sumber data Snowflake
Dengan sumber data Snowflake Enterprise, Anda dapat memvisualisasikan data Snowflake Anda bersama semua sumber data Anda yang lain di Grafana serta data log dan metrik dalam konteks. Sumber data ini mencakup editor kueri tipe-depan yang kuat, mendukung anotasi kompleks, menetapkan ambang peringatan, mengontrol akses dan izin, dan banyak lagi.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Ikhtisar
### Apa itu Kepingan Salju?
Snowflake menawarkan layanan penyimpanan dan analisis data berbasis cloud, umumnya disebut “data warehouse-as-a-service” yang menawarkan solusi untuk pergudangan data, data lake, rekayasa data, ilmu data, pengembangan aplikasi data, dan berbagi data. Selama beberapa tahun terakhir, Snowflake telah mendapatkan popularitas besar karena kemampuannya untuk menyimpan dan menganalisis data dengan harga terjangkau menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak berbasis cloud; baru-baru ini berpuncak pada IPO perangkat lunak terbesar yang pernah ada. Saat ini, banyak perusahaan menggunakan Snowflake sebagai database utama mereka untuk menyimpan data aplikasi dan bisnis seperti jumlah transaksi, sesi pengguna aktif, dan bahkan deret waktu dan data metrik.
### Memanfaatkan Snowflake dan Grafana yang Dikelola Amazon
**Visualisasikan data Snowflake tanpa memindahkannya**: Arsitektur unik Grafana menanyakan data secara langsung di tempat tinggalnya daripada memindahkannya dan membayar penyimpanan dan konsumsi yang berlebihan.
**Buat panel dari berbagai sumber:** Dengan dasbor pra-bangun dan kustom, satukan data dari berbagai sumber data ke dalam satu panel kaca.
**Transformasi dan komputasi di tingkat pengguna**: Pengguna dapat mengubah data dan menjalankan berbagai perhitungan pada data yang mereka lihat, membutuhkan lebih sedikit persiapan data.
**Menggabungkan, menghitung, dan memvisualisasikan dalam panel: Buat panel** sumber data campuran yang menampilkan data terkait dari Snowflake dan sumber lainnya.
### Fitur
**Editor kueri: Editor** kueri adalah editor pelengkapan otomatis Smart SQL yang memungkinkan Anda memvisualisasikan deret waktu atau data tabel, menangani kesalahan sintaks SQL, dan melengkapi kata kunci SQL dasar secara otomatis.
**Izin sumber data**: Kontrol siapa yang dapat melihat atau menanyakan data Kepingan Salju di Grafana
**Anotasi:** Hamparkan peristiwa Kepingan Salju pada grafik Grafana apa pun, untuk mengkorelasikan peristiwa dengan data grafik lainnya
**Peringatan:** Setel toko metrik berbasis peringatan di Snowflake
**Variabel untuk kueri:** Buat variabel template di Grafana berdasarkan data Snowflake, dan sertakan variabel dalam kueri Snowflake untuk membuat dasbor interaktif.
**Kueri multi-metrik:** Tulis satu kueri yang mengembalikan beberapa metrik, masing-masing di kolomnya sendiri
## Memulai dengan plugin Snowflake
Berikut adalah lima langkah cepat untuk memulai plugin Snowflake di Grafana:
### Langkah 1: Siapkan Sumber Data Snowflake
Untuk mengkonfigurasi sumber data, pilih **Konfigurasi**, **Sumber Data**, **Tambahkan sumber data**, kepingan salju.
Tambahkan detail otentikasi Anda, dan sumber data siap untuk ditanyakan\$1
Bidang konfigurasi berikut tersedia.
| Nama | Deskripsi |
| --- | --- |
| Akun | Akun untuk Snowflake. |
| nama pengguna | Nama pengguna untuk akun layanan. |
| Kata Sandi | Kata sandi untuk akun layanan. |
| Skema (opsional) | Menetapkan skema default untuk kueri. |
| Gudang (opsional) | Menetapkan gudang default untuk kueri. |
| Database (opsional) | Menetapkan database default untuk query. |
| Peran (opsional) | Mengasumsikan peran untuk kueri. |
### Langkah 2: Tulis kueri untuk data Snowflake Anda
Buat panel di dasbor, dan pilih Sumber Data Kepingan Salju untuk mulai menggunakan editor kueri.
+ Tanggal/waktu dapat muncul di mana saja dalam kueri selama disertakan.
+ Kolom numerik harus disertakan. Ini bisa berupa agregasi atau int/float kolom.
+ Secara opsional, Anda dapat menyertakan kolom string untuk membuat seri data terpisah, jika data deret waktu Anda diformat untuk metrik yang berbeda.
#### Tata letak kueri Snowflake
```
select
,
,
,
<...>
from
where
$__timeFilter() // predefined where clause for time range
and $ = 1 // custom variables start with dollar sign
```
#### Format kueri SQL untuk grup deret waktu berdasarkan interval
```
select
$__timeGroup(created_ts, '1h'), // group time by interval of 1h
,
,
from
where
$__timeFilter() // predefined where clause for time range
and $ = 1 // custom variables start with dollar sign
group by
```
#### Format kueri SQL untuk tabel
```
select
, // optional if result format option is table
from
where
$__timeFilter(time_column) // macro for time range, optional if format as option is table
and $ = 1 // custom variables start with dollar sign
```
### Langkah 3: Buat dan gunakan Variabel Template
#### Menggunakan variabel template
Anda dapat menyertakan variabel template dalam query, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut.
```
select
from
WHERE column >= '$variable'
```
Contoh berikut menunjukkan menggunakan variabel multi-nilai dalam query.
```
select
from
WHERE regexp '${variable:regex}'
```
#### Menggunakan sumber data Snowflake untuk membuat variabel
Di pengaturan dasbor, pilih **Variabel**, dan pilih **Baru**.
Menggunakan tipe variabel “Query”, pilih sumber data Snowflake sebagai “Sumber data”.
**penting**
Pastikan untuk memilih hanya satu kolom dalam kueri variabel Anda.
Contoh:
```
SELECT DISTINCT query_type from account_usage.query_history;
```
akan memberi Anda variabel-variabel ini:
```
All DESCRIBE USE UNKNOWN GRANT SELECT CREATE DROP SHOW
```
### Langkah 4: Siapkan peringatan
Anda dapat mengatur peringatan pada metrik Snowflake tertentu atau pada kueri yang telah Anda buat.
Pilih tombol tab peringatan di dalam editor kueri, dan pilih **Buat Peringatan**.
### Langkah 5. Buat anotasi
Anotasi memungkinkan Anda untuk melapisi peristiwa pada grafik.
Untuk membuat anotasi, di pengaturan dasbor, pilih **Anotasi**, dan **Baru**, dan pilih Snowflake sebagai sumber data.
Karena anotasi adalah peristiwa, mereka memerlukan setidaknya satu kolom waktu dan satu kolom untuk menggambarkan peristiwa tersebut.
Kode contoh berikut menunjukkan kueri untuk membubuhi keterangan semua login yang gagal ke 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;
```
Dan
+ waktu: `TIME`
+ judul: `EVENT_TYPE`
+ teks: `CLIENT_IP`
Ini akan melapisi anotasi semua login yang gagal ke Snowflake di panel dasbor Anda.
## Fungsionalitas tambahan
### Menggunakan bidang Nama Tampilan
Plugin ini menggunakan bidang Nama Tampilan di tab Bidang panel Opsi untuk mempersingkat atau mengubah kunci legenda berdasarkan nama, label, atau nilainya. Sumber data lain menggunakan `alias` fungsionalitas khusus untuk memodifikasi kunci legenda, tetapi fungsi Nama Tampilan adalah cara yang lebih konsisten untuk melakukannya.
### Izin sumber data
Batasi akses ke Snowflake dengan memilih tab Izin di halaman konfigurasi sumber data untuk mengaktifkan **izin** sumber data. Pada halaman izin, Admin dapat mengaktifkan izin dan membatasi izin kueri untuk Pengguna dan Tim tertentu.
### Memahami data penagihan dan penggunaan Snowflake Anda
Dalam sumber data Snowflake, Anda dapat mengimpor dasbor penagihan dan penggunaan yang menunjukkan informasi penagihan dan penggunaan yang berguna.
Tambahkan dasbor di halaman konfigurasi Sumber Data Snowflake:
Dasbor ini menggunakan database ACCOUNT\$1USAGE, dan membutuhkan querier untuk memiliki peran ACCOUNTADMIN. Untuk melakukan ini dengan aman, buat sumber data Grafana baru yang memiliki pengguna dengan peran ACCOUNTADMIN. Kemudian pilih sumber data tersebut di variabel.
# Connect ke sumber data Splunk
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Konfigurasi
### Konfigurasi sumber data
Saat mengonfigurasi Sumber Data, pastikan bahwa bidang URL menggunakan `https` dan menunjuk ke port Splunk yang Anda konfigurasi. Titik API Splunk default adalah 8089, bukan 8000 (ini adalah port UI web default). Aktifkan *Basic Auth* dan tentukan nama pengguna dan kata sandi Splunk.
#### Mode akses browser (langsung) dan CORS
Grafana yang Dikelola Amazon tidak mendukung akses langsung browser untuk sumber data Splunk.
### Opsi lanjutan
#### Mode Streaming
Aktifkan mode streaming jika Anda ingin mendapatkan hasil pencarian saat tersedia. Ini adalah fitur eksperimental, jangan aktifkan sampai Anda benar-benar membutuhkannya.
#### Hasil Polling
Jalankan pencarian dan kemudian periksa hasilnya secara berkala. Di bawah tenda opsi ini menjalankan panggilan `search/jobs` API dengan `exec_mode` disetel ke`normal`. Dalam hal ini permintaan API mengembalikan pekerjaan SID, dan kemudian Grafana memeriksa status pekerjaan dari waktu ke waktu, untuk mendapatkan hasil pekerjaan. Opsi ini dapat membantu untuk kueri yang lambat. Secara default opsi ini dinonaktifkan dan Grafana disetel `oneshot` yang `exec_mode` memungkinkan pengembalian hasil pencarian dalam panggilan API yang sama. Lihat selengkapnya tentang titik akhir `search/jobs` API di dokumen [Splunk](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/RESTREF/RESTsearch#search.2Fjobs).
#### Cari interval pemungutan suara
Opsi ini memungkinkan untuk menyesuaikan seberapa sering Grafana yang Dikelola Amazon akan melakukan polling splunk untuk hasil pencarian. Waktu untuk jajak pendapat berikutnya memilih secara acak dari interval [min, max). Jika Anda menjalankan banyak pencarian berat, masuk akal untuk meningkatkan nilai-nilai ini. Tips: tingkatkan *Min* jika eksekusi pekerjaan pencarian membutuhkan waktu lama, dan *Max* jika Anda menjalankan banyak pencarian paralel (banyak metrik splunk di dasbor Grafana). Defaultnya adalah interval milidetik [500, 3000).
#### Pembatalan otomatis
Jika ditentukan, pekerjaan secara otomatis akan dibatalkan setelah beberapa detik tidak aktif ini (0 berarti tidak pernah membatalkan otomatis). Defaultnya adalah 30.
#### Ember status
Bucket status terbanyak untuk dihasilkan. 0 menunjukkan untuk tidak menghasilkan informasi garis waktu. Defaultnya adalah 300.
#### Mode pencarian bidang
Saat Anda menggunakan editor kueri visual, sumber data mencoba mendapatkan daftar bidang yang tersedia untuk jenis sumber yang dipilih.
+ cepat - gunakan hasil pertama yang tersedia dari pratinjau
+ penuh - tunggu pekerjaan selesai dan dapatkan hasil penuh.
#### Default waktu paling awal
Beberapa pencarian tidak dapat menggunakan rentang waktu dasbor (seperti kueri variabel template). Opsi ini membantu mencegah pencarian sepanjang waktu, yang dapat memperlambat Splunk. Sintaks adalah integer dan satuan waktu. `[+|-]` Sebagai contoh, `-1w`. [Satuan waktu](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/Search/Specifytimemodifiersinyoursearch) bisa`s, m, h, d, w, mon, q, y`.
#### Modus pencarian variabel
Mode pencarian untuk kueri variabel template. Kemungkinan nilai:
+ cepat - Penemuan lapangan dimatikan untuk pencarian acara. Tidak ada data peristiwa atau bidang untuk pencarian statistik.
+ smart - Penemuan lapangan untuk pencarian acara. Tidak ada data peristiwa atau bidang untuk pencarian statistik.
+ verbose - Semua data acara & bidang.
## Penggunaan
### Editor kueri
#### Mode editor
Editor kueri mendukung dua mode: mentah dan visual. Untuk beralih di antara mode ini pilih ikon hamburger di sisi kanan editor dan pilih *Toggle Editor* Mode.
#### Modus mentah
Gunakan `timechart` perintah untuk data deret waktu, seperti yang ditunjukkan pada contoh kode berikut.
```
index=os sourcetype=cpu | timechart span=1m avg(pctSystem) as system, avg(pctUser) as user, avg(pctIowait) as iowait
index=os sourcetype=ps | timechart span=1m limit=5 useother=false avg(cpu_load_percent) by process_name
```
Kueri mendukung variabel template, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut.
```
sourcetype=cpu | timechart span=1m avg($cpu)
```
Ingatlah bahwa Grafana adalah aplikasi berorientasi deret waktu dan pencarian Anda harus mengembalikan data deret waktu (stempel waktu dan nilai) atau nilai tunggal. [Anda dapat membaca tentang perintah [timechart](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/Timechart) dan menemukan lebih banyak contoh pencarian di Referensi Pencarian Splunk resmi](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/WhatsInThisManual)
#### Metrik Splunk dan `mstats`
Splunk 7.x menyediakan `mstats` perintah untuk menganalisis metrik. Agar grafik berfungsi dengan baik`mstats`, itu harus dikombinasikan dengan `timeseries` perintah dan `prestats=t` opsi harus diatur.
```
Deprecated syntax:
| mstats prestats=t avg(_value) AS Value WHERE index="collectd" metric_name="disk.disk_ops.read" OR metric_name="disk.disk_ops.write" by metric_name span=1m
| timechart avg(_value) span=1m by metric_name
Actual:
| mstats prestats=t avg(disk.disk_ops.read) avg(disk.disk_ops.write) WHERE index="collectd" by metric_name span=1m
| timechart avg(disk.disk_ops.read) avg(disk.disk_ops.write) span=1m
```
Baca lebih lanjut tentang `mstats` perintah di [Referensi Pencarian Splunk](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/Mstats).
#### Format sebagai
Ada dua mode format hasil yang didukung - *Deret waktu* (default) dan *Tabel*. Mode tabel cocok untuk digunakan dengan panel Tabel saat Anda ingin menampilkan data agregat. Itu bekerja dengan peristiwa mentah (mengembalikan semua bidang yang dipilih) dan fungsi `stats` pencarian, yang mengembalikan data seperti tabel. Contoh:
```
index="os" sourcetype="vmstat" | fields host, memUsedMB
index="os" sourcetype="ps" | stats avg(PercentProcessorTime) as "CPU time", latest(process_name) as "Process", avg(UsedBytes) as "Memory" by PID
```
Hasilnya mirip dengan tab *Statistik* di Splunk UI.
Baca lebih lanjut tentang penggunaan `stats` fungsi di [Referensi Pencarian Splunk](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/Stats).
#### Mode visual
Mode ini menyediakan pembuatan step-by-step pencarian. Perhatikan bahwa mode ini menciptakan pencarian `timechart` splunk. Cukup pilih indeks, jenis sumber, dan metrik, dan atur pemisahan menurut bidang jika Anda mau.
##### Metrik
Anda dapat menambahkan beberapa metrik untuk dicari dengan memilih tombol *plus* di sisi kanan baris metrik. Editor metrik berisi daftar agregasi yang sering digunakan, tetapi Anda dapat menentukan di sini fungsi lainnya. Cukup pilih segmen agg (secara `avg` default) dan ketik apa yang Anda butuhkan. Pilih bidang tertarik dari daftar dropdown (atau masukkan), dan atur alias jika Anda mau.
##### Dibagi dan Dimana
Jika Anda mengatur Split by field dan menggunakan mode *Time series*, Where editor akan tersedia. Pilih *plus* dan pilih operator, agregasi dan nilai, misalnya *Dimana rata-rata di 10 besar*. Perhatikan, klausa *Where* ini adalah bagian dari *Split by*. Lihat selengkapnya di dokumen [timechart](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/timechart#where_clause).
#### Opsi
Untuk mengubah opsi timechart default, pilih **Opsi di baris** terakhir.
Lihat selengkapnya tentang opsi ini di dokumen [timechart](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/timechart).
#### Pencarian splunk yang dirender
Pilih huruf target di sebelah kiri untuk menciutkan editor dan menampilkan pencarian splunk yang diberikan.
### Anotasi
Gunakan anotasi jika Anda ingin menampilkan peringatan atau peristiwa Splunk pada grafik. Anotasi dapat berupa peringatan Splunk yang telah ditentukan sebelumnya atau pencarian splunk biasa.
#### Peringatan splunk
Tentukan nama peringatan, atau kosongkan bidang untuk mendapatkan semua peringatan yang diaktifkan. Variabel template didukung.
#### Pencarian splunk
Gunakan pencarian splunk untuk mendapatkan acara yang dibutuhkan, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut.
```
index=os sourcetype=iostat | where total_ops > 400
index=os sourcetype=iostat | where total_ops > $io_threshold
```
Variabel template didukung.
Opsi **bidang Peristiwa sebagai teks** cocok jika Anda ingin menggunakan nilai bidang sebagai teks anotasi. Contoh berikut menunjukkan teks pesan kesalahan dari log.
```
Event field as text: _raw
Regex: WirelessRadioManagerd\[\d*\]: (.*)
```
Regex memungkinkan untuk mengekstrak bagian dari pesan.
### Variabel template
Fitur variabel template mendukung kueri Splunk yang mengembalikan daftar nilai, misalnya dengan `stats` perintah.
```
index=os sourcetype="iostat" | stats values(Device)
```
Query ini mengembalikan daftar nilai `Device` bidang dari `iostat` sumber. Kemudian Anda dapat menggunakan nama perangkat ini untuk kueri atau anotasi deret waktu.
Ada dua kemungkinan jenis kueri variabel yang dapat digunakan di Grafana. Yang pertama adalah query sederhana (seperti yang disajikan sebelumnya), yang mengembalikan daftar nilai. Tipe kedua adalah query yang dapat membuat key/value variabel. Query harus mengembalikan dua kolom yang diberi nama `_text` dan`_value`. Nilai `_text` kolom harus unik (jika tidak unik maka nilai pertama digunakan). Opsi dalam daftar dropdown akan memiliki teks dan nilai sehingga Anda dapat memiliki nama ramah sebagai teks dan ID sebagai nilainya.
Misalnya, pencarian ini mengembalikan tabel dengan kolom `Name` (nama wadah Docker) dan `Id` (id wadah).
```
source=docker_inspect | stats count latest(Name) as Name by Id | table Name, Id
```
Untuk menggunakan nama kontainer sebagai nilai yang terlihat untuk variabel dan id sebagai nilai sebenarnya, kueri harus dimodifikasi, seperti pada contoh berikut.
```
source=docker_inspect | stats count latest(Name) as Name by Id | table Name, Id | rename Name as "_text", Id as "_value"
```
#### Variabel multi-nilai
Dimungkinkan untuk menggunakan variabel multi-nilai dalam kueri. Pencarian yang diinterpolasi akan tergantung pada konteks penggunaan variabel. Ada beberapa konteks yang didukung plugin. Asumsikan ada variabel `$container` dengan nilai yang dipilih `foo` dan`bar`:
+ Filter dasar untuk `search` perintah
```
source=docker_stats $container
=>
source=docker_stats (foo OR bar)
```
+ Filter nilai lapangan
```
source=docker_stats container_name=$container
=>
source=docker_stats (container_name=foo OR container_name=bar)
```
+ Filter nilai bidang dengan operator dan fungsi `IN` `in()`
```
source=docker_stats container_name IN ($container)
=>
source=docker_stats container_name IN (foo, bar)
source=docker_stats | where container_name in($container)
=>
source=docker_stats | where container_name in(foo, bar)
```
#### Variabel multi-nilai dan kutipan
Jika variabel dibungkus dalam tanda kutip (baik ganda atau tunggal), nilainya juga akan dikutip, seperti pada contoh berikut.
```
source=docker_stats container_name="$container"
=>
source=docker_stats (container_name="foo" OR container_name="bar")
source=docker_stats container_name='$container'
=>
source=docker_stats (container_name='foo' OR container_name='bar')
```
# Connect ke sumber data Pemantauan Infrastruktur Splunk
Memberikan dukungan untuk Pemantauan Infrastruktur Splunk (sebelumnya SignalFx).
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Menambahkan sumber data
1. Buka konsol Grafana di ruang kerja Grafana yang Dikelola Amazon dan pastikan Anda masuk.
1. Di menu samping di bawah **Konfigurasi** (ikon roda gigi), pilih **Sumber Data**.
1. Pilih **Tambahkan sumber data**.
**catatan**
Jika Anda tidak melihat link **Sumber Data** di menu samping Anda, itu berarti bahwa pengguna Anda saat ini tidak memiliki `Admin` peran.
1. Pilih **Pemantauan Infrastruktur Splunk** dari daftar sumber data.
1. Masukkan informasi berikut:
+ Untuk **Access Token**, masukkan token yang dihasilkan oleh SignalFx akun Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Token Otentikasi](https://docs.signalfx.com/en/latest/admin-guide/tokens.html).
+ **Realm** Penerapan mandiri yang menampung organisasi Anda. Anda dapat menemukan nama ranah Anda di halaman profil Anda saat masuk ke antarmuka SignalFx pengguna.
## Menggunakan editor kueri
Editor kueri menerima [ SignalFlow](https://dev.splunk.com/observability/docs/signalflow/)program/kueri.
Untuk label, label Signalflow `publish(label = 'foo')` diterapkan sebagai metadata ke hasil: **“**label” :"foo”
Untuk variabel template tipe kueri, tidak ada bidang **Query**. Sebagai gantinya, Anda memilih salah satu jenis kueri berikut:
+ Dimensi
+ Metrik-metrik
+ Tag
Filter ad-hoc didukung, memungkinkan filter global menggunakan dimensi.
Anotasi Grafana didukung. Saat Anda membuat anotasi, gunakan kueri SignalFlow Peringatan atau Peristiwa.
Contoh mendapatkan peringatan untuk detektor:
```
alerts(detector_name='Deployment').publish();
```
Contoh mendapatkan Acara khusus berdasarkan jenis:
```
events(eventType='simulated').publish();
```
# Connect ke sumber data Wavefront (VMware Tanzu Observability by Wavefront)
Sumber data Wavefront (VMware Tanzu Observability by Wavefront) memungkinkan pengguna Grafana yang Dikelola Amazon untuk menanyakan dan memvisualisasikan data yang mereka kumpulkan langsung dari Wavefront dan dengan mudah memvisualisasikannya bersama metrik, log, penelusuran, atau sumber data lainnya. Tampilan panel tunggal yang fleksibel ini memudahkan untuk melacak masalah kesehatan dan debug sistem.
**catatan**
Sumber data ini hanya untuk Grafana Enterprise. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola akses ke plugin Enterprise](upgrade-to-enterprise-plugins.md).
Selain itu, di ruang kerja yang mendukung versi 9 atau yang lebih baru, sumber data ini mungkin mengharuskan Anda untuk menginstal plugin yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perluas ruang kerja Anda dengan plugin](grafana-plugins.md).
## Apa itu Wavefront?
[Wavefront](https://www.wavefront.com) adalah alat pemantauan dan analitik cloud yang dikembangkan oleh. VMware Wavefront adalah layanan yang dihosting cloud tempat Anda mengirim data deret waktu (metrik) — dari CollectD, StatSD, JMX, logger Ruby, atau alat lainnya. AWS Dengan Wavefront, pengguna dapat melakukan operasi matematika pada seri tersebut, membuat grafik untuk melihat anomali, melacak KPIs, dan membuat peringatan.
## Memaksimalkan tumpukan teknologi Anda dengan Wavefront dan Grafana
Sementara di permukaan, Grafana dan Wavefront terdengar serupa, banyak organisasi menggunakan Wavefront dan Grafana sebagai bagian penting dari alur kerja observabilitas mereka.
**Visualisasikan tanpa Memindahkan Sumber Data:** Arsitektur unik Grafana menanyakan data secara langsung di tempat tinggalnya daripada memindahkannya dan membayar penyimpanan dan konsumsi yang berlebihan.
**Buat Panel dari Berbagai Sumber** Dengan dasbor pra-bangun dan kustom, satukan data dari berbagai sumber data ke dalam satu panel kaca.
**Transform dan Compute di Tingkat Pengguna:** Pengguna dapat mengubah data dan menjalankan berbagai perhitungan pada data yang mereka lihat, membutuhkan lebih sedikit persiapan data.
**Gabungkan, Hitung, dan Visualisasikan dalam Panel: Buat panel** sumber data campuran yang menampilkan data terkait dari Waveferont dan sumber lain, seperti Prometheus dan InfluxDB.
## Dokumentasi
### Fitur
+ Visualisasi Timeseries
+ Visualisasi Tabel
+ Visualisasi Heatmap
+ Visualisasi Stat Tunggal
+ Editor Kueri Terpandu
+ Editor Kueri WQL Mentah
+ Anotasi untuk data acara
+ Variabel Template
+ Filter Ad-Hoc
+ Peringatan
### Konfigurasi
Mengkonfigurasi sumber data Wavefront relatif mudah. Hanya ada dua bidang yang diperlukan untuk menyelesaikan konfigurasi: `API URL` dan`Token`.
+ `API URL`akan menjadi URL yang Anda gunakan untuk mengakses lingkungan wavefront Anda. Contoh:`https://myenvironment.wavefront.com`.
+ `Token`harus dibuat dari akun pengguna atau akun layanan.
1. **Untuk membuat token berbasis akun pengguna, masuk ke lingkungan Wavefront Anda, pilih roda gigi di sudut kanan atas halaman, pilih nama pengguna Anda (misalnya,`me@grafana.com`), pilih tab **Akses API** di bagian atas halaman pengguna, lalu salin kunci yang ada atau pilih buat.**
1. Untuk membuat token berbasis akun layanan, masuk ke lingkungan Wavefront Anda, pilih roda gigi di sudut kanan atas halaman, pilih manajemen akun. Pada navigasi kiri, pilih **Akun, Grup, & Peran**, pilih tab **Akun Layanan** di bagian atas, lalu pilih **Buat Akun Baru**. Masukkan nama untuk akun layanan. Ini bisa apa pun yang Anda inginkan. Salin token yang disediakan di bawah bagian **Token**.
1. Langkah terakhir adalah memastikan bahwa kotak centang **Akun, Grup, & Peran** dipilih di bawah **Izin**.
Setelah Anda memiliki token, tambahkan itu ke bidang `Token` konfigurasi dan Anda harus disetel\$1
Halaman konfigurasi akhir akan terlihat mirip dengan ini:
### Penggunaan
#### Menggunakan editor kueri
Editor kueri Wavefront memiliki dua mode: **Query Builder** dan **Raw** Query. Untuk beralih di antara keduanya, gunakan pemilih di kanan atas formulir kueri:
Dalam mode **Query Builder**, Anda akan disajikan dengan empat pilihan untuk membuat:
1. Metrik apa yang ingin Anda kueri?
1. Agregasi apa yang ingin Anda lakukan pada metrik itu?
1. Bagaimana Anda ingin memfilter hasil dari kueri metrik itu?
1. Apakah Anda ingin menerapkan fungsi tambahan pada hasilnya?
Pemilih metrik adalah hierarki yang dikategorikan. Pilih kategori, lalu pilih lagi untuk menelusuri subkategori. Ulangi proses ini sampai Anda mencapai metrik yang Anda inginkan.
Setelah memilih metrik, filter dan nilai filter yang tersedia akan diisi secara otomatis untuk Anda.
Dalam mode **Raw Query**, Anda akan melihat satu bidang berlabel **Query**. Ini memungkinkan Anda menjalankan kueri [WQL](#wavefront-references) apa pun yang Anda inginkan.
#### Menggunakan filter
Plugin Wavefront akan secara dinamis menanyakan filter yang sesuai untuk setiap metrik.
Untuk menambahkan filter, pilih **\$1** di sebelah label **Filter** pada editor kueri Wavefront, pilih bidang mana yang ingin Anda filter, dan pilih nilai yang akan difilter.
#### Menggunakan fungsi
Fungsi menyediakan cara tambahan untuk mengumpulkan, memanipulasi, dan melakukan perhitungan pada data respons metrik. Untuk melihat fungsi yang tersedia, pilih daftar dropdown dengan label fungsi pada **Query** Builder. Berdasarkan fungsi yang Anda pilih, Anda akan dapat melakukan tindakan lebih lanjut seperti mengatur grup berdasarkan bidang atau menerapkan ambang batas. Pengguna dapat menghubungkan beberapa fungsi bersama-sama untuk melakukan perhitungan lanjutan atau manipulasi data.
#### Menambahkan variabel template kueri
1. Untuk membuat variabel template Wavefront baru untuk dasbor, pilih roda pengatur di bagian kanan atas dasbor.
1. Di panel di sebelah kiri, pilih **Variabel**.
1. Di kanan atas halaman Variabel, pilih **Baru**.
1. Masukkan **Nama** dan **Label** untuk variabel template yang ingin Anda buat. **Nama** adalah nilai yang akan Anda gunakan di dalam kueri untuk referensi variabel template. **Label** adalah nama yang ramah manusia untuk ditampilkan untuk variabel template pada panel pilih dasbor.
1. Pilih tipe **Query** untuk bidang tipe (harus dipilih secara default).
1. Di bawah judul **Query Options**, pilih **Wavefront** di daftar **dropdown Sumber data**.
1. Lihat [Struktur Kueri Variabel Template](#template-variable-query-structure) untuk detail tentang apa yang harus dimasukkan ke dalam bidang **Query**.
1. Jika Anda ingin memfilter salah satu nilai yang dikembalikan dari kueri Anda, masukkan ekspresi reguler di bidang input **Regex**.
1. Terapkan preferensi pengurutan apa pun yang mungkin Anda miliki dengan memilih jenis pengurutan di daftar dropdown **Sort**.
1. Setelah memverifikasi konfigurasi, pilih **Tambah** untuk menambahkan variabel template, lalu pilih **Simpan dasbor** di panel navigasi sebelah kiri untuk menyimpan perubahan Anda.
#### Struktur kueri variabel template
daftar metrik: metrik: ts (...)
daftar sumber: sumber: ts (...)
daftar tag sumber: sourceTags: ts (...)
daftar tag sumber yang cocok: matchingSourceTags: ts (...)
daftar nama tag: tagNames: ts (...)
daftar nilai tag: tagValues (): ts (...)
**Catatan**
+ S di akhir setiap jenis kueri adalah opsional
+ Support untuk semua huruf kecil. Anda dapat menggunakan tagname atau tagNames, tetapi tidak TAGNAMES.
+ Menggunakan spasi di sekitar: adalah opsional
**PERINGATAN**
`Multi-value`dan saat `Include All option` ini tidak didukung oleh plugin Wavefront.
#### Menggunakan variabel template
Setelah menyelesaikan langkah-langkah untuk [menambahkan variabel template baru](#wavefront-adding-a-query-template-variable-1), Anda sekarang siap untuk menggunakan variabel template dalam panel dashboard Anda untuk membuat visualisasi dinamis.
1. Tambahkan panel dasbor baru menggunakan ikon panel\$1di sudut kanan atas dasbor Anda.
1. Pilih agregat yang ingin Anda gunakan untuk kueri Anda.
1. Pilih ikon\$1di samping label **Filter** dan pilih jenis kunci yang cocok dengan variabel template Anda. `host=`untuk filter host, misalnya.
1. Masukkan nama variabel template yang Anda buat di bidang input **Nilai** filter.
1. Simpan dasbor.
Anda sekarang harus dapat menelusuri nilai yang berbeda dari variabel template Anda dan memiliki panel Anda diperbarui secara dinamis\$1
#### Menggunakan filter Ad-Hoc
Untuk menggunakan filter ad-hoc, kita harus membuat dua variabel template. Yang pertama adalah variabel pembantu yang akan digunakan untuk memilih metrik sehingga filter add-hoc dapat diisi untuk nama metrik tersebut. Yang lainnya akan menjadi variabel filter ad-hoc yang sebenarnya.
**penting**
Variabel pembantu yang diperlukan harus diberi nama`metriclink`. Ini bisa berupa variabel kustom dengan daftar metrik yang ingin Anda gunakan atau variabel berbasis kueri menggunakan [Struktur Kueri Variabel Template](#template-variable-query-structure). Jika Anda ingin mengisi bidang filter ad-hoc hanya dengan nilai dari satu metrik, Anda dapat menyembunyikan variabel template. `metriclink`
Setelah membuat `metriclink` variabel, Anda sekarang dapat menambahkan filter ad-hoc dengan mengikuti langkah-langkah yang sama yang dirinci dalam [Menambahkan Variabel Template Kueri](#wavefront-adding-a-query-template-variable-1). Perbedaannya adalah Anda akan memilih **Filter Ad Hoc** sebagai **Jenis** dan tidak ada input yang diperlukan untuk kueri.
#### Menambahkan anotasi
1. Untuk membuat anotasi Wavefront baru untuk dasbor, pilih roda pengatur di bagian kanan atas dasbor.
1. Di panel di sebelah kiri, pilih **Anotasi**.
1. Di kanan atas halaman Anotasi, pilih **Baru**.
1. Masukkan nama untuk anotasi (ini akan digunakan sebagai nama sakelar di dasbor).
1. Pilih **sumber data** dari Wavefront.
1. Secara default, anotasi memiliki batas 100 peristiwa peringatan yang akan dikembalikan. Untuk mengubahnya, atur bidang **Limit** ke nilai yang Anda inginkan.
1. Pilih **Tambahkan**.
#### Menggunakan anotasi
Saat anotasi diaktifkan, Anda sekarang akan melihat peristiwa peringatan dan masalah yang berkorelasi dengan periode waktu tertentu.
Jika Anda menjeda di bagian bawah bagian beranotasi visualisasi, jendela pop-up akan ditampilkan yang menunjukkan nama peringatan dan menyediakan tautan langsung ke peringatan di Wavefront.
#### Menggunakan bidang Nama Tampilan
Sumber data ini menggunakan bidang Nama Tampilan di tab Bidang panel Opsi untuk mempersingkat atau mengubah kunci legenda berdasarkan nama, label, atau nilainya. Sumber data lain menggunakan `alias` fungsionalitas khusus untuk memodifikasi kunci legenda, tetapi fungsi Nama Tampilan adalah cara yang lebih konsisten untuk melakukannya.
### Referensi
+ [WQL (Wavefront Query Language)](https://docs.wavefront.com/query_language_reference.html)