Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Grafana MCP serverでなんかし隊 / Try Grafana MCP server
Search
kohbis
June 13, 2025
Technology
0
910
Grafana MCP serverでなんかし隊 / Try Grafana MCP server
ゆるSRE勉強会 #11 〜AI × SREの知見が聞きたい!〜
https://yuru-sre.connpass.com/event/353153/
kohbis
June 13, 2025
Tweet
Share
More Decks by kohbis
See All by kohbis
Kubernetes環境周りの責任範囲をいい機会なので考える / Taking the Opportunity to Clarify Kubernetes Responsibilities
kohbis
2
330
『家族アルバム みてね』におけるAmazon EKSコストとの向き合い方 / Optimizing Amazon EKS Costs: The FamilyAlbum Case
kohbis
3
1.5k
潜在的課題探索活動の近況報告 / Exploration of latent challenges
kohbis
2
130
いま、あらためて考えてみるアカウント管理 with IaC / Account management with IaC
kohbis
3
1k
〜『世界中の家族のこころのインフラ』を目指して”次の10年”へ〜 SREが導いたグローバルサービスの信頼性向上戦略とその舞台裏 / Towards the Next Decade: Enhancing Global Service Reliability
kohbis
4
5.8k
Custom Prometheus Exporterによる オブザーバビリティ拡張 / Extending observability with Custom Prometheus Exporter
kohbis
1
240
データベースで見る『家族アルバム みてね』の変遷 / The Evolution of Family Album Through the Lens of Databases
kohbis
5
1.5k
SREコミュニティイベントとわたし / Me and SRE community events
kohbis
2
290
サクッと試すNew Relic Kubernetes APM auto-attach / New Relic Kubernetes APM auto-attach
kohbis
0
540
Other Decks in Technology
See All in Technology
開発チームとQAエンジニアの新しい協業モデル -年末調整開発チームで実践する【QAリード施策】-
qa
0
290
Datadog で実現するセキュリティ対策 ~オブザーバビリティとセキュリティを 一緒にやると何がいいのか~
a2ush
0
130
データマネジメント戦略Night - 4社のリアルを語る会
ktatsuya
1
230
欠陥分析(ODC分析)における生成AIの活用プロセスと実践事例 / 20260320 Suguru Ishii & Naoki Yamakoshi & Mayu Yoshizawa
shift_evolve
PRO
0
390
テストプロセスにおけるAI活用 :人間とAIの共存
hacomono
PRO
0
160
Phase09_自動化_仕組み化
overflowinc
0
1.7k
_Architecture_Modernization_から学ぶ現状理解から設計への道のり.pdf
satohjohn
2
770
Phase01_AI座学_基礎
overflowinc
0
3.9k
20260323_データ分析基盤でGeminiを使う話
1210yuichi0
0
180
「コントロールの三分法」で考える「コト」への向き合い方 / phperkaigi2026
blue_goheimochi
0
150
Phase11_戦略的AI経営
overflowinc
0
1.5k
DMBOKを使ってレバレジーズのデータマネジメントを評価した
leveragestech
0
260
Featured
See All Featured
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
200
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
500
Side Projects
sachag
455
43k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
120
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
64
52k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
8.4k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9.2k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.7k
Design in an AI World
tapps
0
180
Transcript
Grafana MCP serverで なんかし隊 @kohbis ゆるSRE勉強会 #11 2025/06/13
お話しすること • オブザーバビリティ with AI • オブザーバビリティ with MCP server
• Grafana MCP server
オブザーバビリティ with AI(1/2) 異常検出( Anomaly Detection) • 機械学習と統計により「通常と異なる推移」のメトリクスを検出 • 機械学習とパターン分析により「通常と異なる形式や値」のログを検出
自然言語クエリ生成( Natural Language Query Generation) • サービスごとに(やたらクセがある)クエリを自動生成 自然言語要約( Natural Language Summarization) • ログやメトリクスまたはそれらのダッシュボードを自動要約 etc.
オブザーバビリティ with AI(2/2) AI 周り「そのもの」のオブザーバビリティ • リソース使用率 / モデルの出力評価 リクエスト数
/ レイテンシー / セキュリティ etc. • 各サービスやツールの対応 ◦ Monitoring the performance of Amazon Bedrock ◦ Cloud Monitoring metrics for Vertex AI ◦ Datadog LLM Observability ◦ OpenTelemetry for Generative AI
オブザーバビリティ with MCP Server うれしいこと • サービスや担当者の習熟度に依存せず、誰でも再現性のある調査が可能に • エージェントとの連携により、収集したデータを開発のワークフローに統合 •
(サービス、ツール連携、認証認可、出力整形をMCP Serverが一括して担える) 各サービスの対応 • AWS MCP Servers • Datadog MCP Server • Sentry MCP Server
Grafana MCP Server Grafana • “The open-source platform for monitoring
and observability” • 複数のデータソースをクエリ、可視化、アラート設定、検索できる MCP Serverでできること(一部) • Dashboardの取得、作成、更新、パネルデータの取得 • Datasourceへのクエリ ◦ Prometheus(Metrics)、Loki(Log)をサポート ◦ Tempo(Trace)やPyroscope(Profile)は未対応 • Alertingの取得(更新は未対応) ※ ほかできることはREADME参照。PR#156 まで記載されていたものはIssueが起票されているのでそのうち対応されそう
なんかしたい 🤔 ゆるSREのLTに応募したものの • ただGrafanaダッシュボードを一覧するだけは楽しくない • PromQL(Prometheus)やLogQL(Loki)を書いてくれるのはうれしいがなんかパッ としない • なんかトラシューっぽいことができたらよさそう?
「おうちK8sクラスタがあるけど、そんないい感じの変化はないよな〜」
いい感じだった
調査開始 Copilot Chat (Claud Sonnet 4) on VSCode + Grafana
MCP server
ダッシュボード一覧 最初に利用するダッシュボードを選 択する 今回は準備しておいたHome Clusterというダッシュボードを使う
ダッシュボード詳細
なげぇ😇
ダッシュボード詳細
直近7日間の傾向
メモリ/CPU増加の原因を調査させる 👈 めっちゃ頑張ったCopilotくん • ノードごとのPod数変化に着目し、特 定の時間から該当ノードで Pod数 が増えている ことに気づく •
この挙動から「システム全体のロー リングアップデート」 が行われた可 能性を提示
正解👏
リソース使用率が増えた時間帯にやっていたこと K8sクラスタのアップグレード • リソース使用率が減少したノード ◦ アップグレードするため 稼働しているPodを退避した • リソース使用率が増加したノード ◦
👆の退避された Podが 稼働するように なった Grafana MCP serverを活用した 自然言語のみでトラブルシューティング に成功 🎉
ところで
ずっと異なる発生時刻を表示し続けていた • 発生時刻は2025年6月6日1時頃 ◦ Grafana MCP serverで取得した メトリクスも該当時間のUNIX time ◦
調査でクエリするときも 👆のUNIX timeを使用している • Copilot Chatの回答だけ 2025年6月7日15時頃と表示される 何らかの理由で誤ったコンテキストを 保持し続けてしまった? なにもわからないので詳しい方教えてください🙇
さいごに
いろいろできそう • エディタ(VSCode)でMCP serverを利用して コード修正まで Agentにお任せ ◦ 例)今回特定した問題の修正 ▪ リスケジューリング設定
▪ リソース調整 • ダッシュボード要約によるモニタリング業務の効率化 • アラート閾値に達しない範囲、中長期での傾向変化
ありがとうございました