вариант

cloud-integrations

grafana/skills grafana/skills

Настройка, конфигурирование и устранение неполадок интеграций Grafana Cloud с сервисами AWS, Azure и другими поставщиками облачных услуг. Используется в случаях, когда пользователь просит подключиться к AWS CloudWatch, настроить Azure Monitor, настроить функции отслеживания в Confluent Cloud, установить интеграцию Grafana, настроить хостинговые экспортеры, использовать AWS Firehose для обработки логов CloudWatch или устранять неполадки в интеграции с облаком. Активируется при упоминании таких терминов, как «AWS CloudWatch», «Azure Monitor», «интеграция Confluent», «интеграция с облаком», «хостинговый экспортер», «AWS Firehose», «установка».

...Расширить все
12
Обновлено время 25 августа 2026 г.

О интеграциях с облачными платформами

cloud-integrations помогает настраивать, конфигурировать и устранять неполадки интеграций Grafana Cloud с облачными провайдерами, позволяя подключать API мониторинга провайдеров к стеку Grafana без необходимости использования собственных экспортеров данных. Это решает проблему получения метрик и логов из облака в Grafana Cloud с помощью хостинговых экспортеров, которые собирают данные с API провайдеров от вашего имени и передают их в ваш стек, либо с использованием потоковой передачи для снижения задержек.

В документации описаны поддерживаемые хостинговые экспортеры: AWS CloudWatch (все пространства имен через YACE), Azure Monitor (через API Azure Monitor), Confluent Cloud (метрики Kafka через API Confluent Metrics) и универсальный HTTP-эндпоинт формата Prometheus, а также приемник AWS Firehose для получения метрик и логов CloudWatch в почти реальном времени через Kinesis Firehose. В документации приведена пошаговая инструкция по настройке: навигация в разделе Connections в Grafana Cloud, минимальная политика IAM для AWS (права GetMetricData, GetMetricStatistics, ListMetrics, tag:GetResources и EC2 describe), выбор между опциями опроса и потоковой передачи с использованием Terraform для потока метрик и потока доставки, создание сервисного принципала в Azure с ролью Monitoring Reader, а также создание ключа API Confluent Metrics с ролью MetricsViewer. Далее описывается процедура проверки — запрос меток задачи в разделе Explore, проверка поступления меток через эндпоинт Prometheus и анализ показателей работоспособности интеграции (последний успешный сбор данных, количество серий, уровень ошибок) — а также указываются готовые панели управления и оповещения. Все учетные данные (ключи доступа AWS, секреты клиента Azure, ключи Confluent, токены API) приводятся в виде стандартных инструкций с местами замены, с соблюдением принципа минимальных привилегий.

Документация предназначена для инженеров платформ, специалистов по SRE и команд, отвечающих за мониторинг, при внедрении телеметрии облаков в Grafana Cloud. Среди сценариев использования — подключение к AWS CloudWatch, настройка Azure Monitor, конфигурирование мониторинга в Confluent Cloud, выбор между опросом и потоковой передачей, а также устранение неполадок в работе интеграций.

Часто задаваемые вопросы

Какие облачные провайдеры и источники данных поддерживаются?

Поддерживаются хостинговые экспортеры для AWS CloudWatch (через YACE), Azure Monitor, Confluent Cloud и любого универсального HTTP-эндпоинта формата Prometheus, а также приемник AWS Firehose для получения метрик и логов CloudWatch в почти реальном времени через Kinesis Firehose.

Какие права IAM необходимы в AWS?

Требуется минимальная политика IAM, предоставляющая права cloudwatch:GetMetricData, GetMetricStatistics, ListMetrics, tag:GetResources, ec2:DescribeInstances и DescribeRegions, привязанная к пользователю IAM или роли межаккаунтового доступа.

В чем разница между хостинговым экспортером и приемником Firehose?

Хостинговый экспортер выполняет запросы к API CloudWatch примерно каждые 60 секунд с задержкой от 1 до 5 минут; приемник Firehose передает данные из потоков CloudWatch Metric Streams и логов через Kinesis Firehose, обеспечивая почти реальное время доставки с меньшими задержками.

Как проверить работоспособность интеграции?

Выполните запрос меток задачи интеграции в разделе Explore в Grafana (например, integrations/cloudwatch), проверьте поступление меток через эндпоинт Prometheus в стеке и ознакомьтесь с показателями работоспособности — последний успешный сбор данных в течение примерно 2 минут, количество стабильных серий, равное ненулевой величине, и уровень ошибок 0% — в разделе Connections > [Integration] > Status.

Какие учетные данные Azure и Confluent требуются?

Для Azure необходим сервисный принципал с ролью Monitoring Reader для целевых подписок (tenant, client ID, client secret). Для Confluent требуется ключ API Metrics (а не ключ Kafka) с ролью MetricsViewer.

Посмотреть на GitHub

Grafana Cloud Integrations connect cloud provider monitoring APIs to your Grafana stack withoutrunning your own exporters. Hosted exporters scrape cloud APIs on your behalf and push metricsto your Grafana Cloud stack.

Supported hosted exporters:

  • AWS CloudWatch - all CloudWatch namespaces via YACE (Yet Another CloudWatch Exporter)
  • Azure Monitor - Azure resource metrics via the Azure Monitor API
  • Confluent Cloud - Kafka cluster metrics via the Confluent Metrics API
  • Generic HTTP endpoint - any Prometheus-format /metrics endpoint behind auth

AWS Firehose receiver - ingests CloudWatch Logs and Metrics Streams pushed via KinesisFirehose (near real-time, lower latency than API scraping).

Step 1: Navigate to Connections

In Grafana Cloud: Connections > Add new connection (or Connections > Cloud Provider).

Available paths:

  • AWS CloudWatch - hosted exporter + optional Firehose receiver
  • Azure Monitor - hosted exporter
  • Confluent Cloud - hosted exporter
  • All integrations - full catalog including Linux, MySQL, Kubernetes, etc.

Step 2: AWS CloudWatch integration

Option A: Hosted exporter (polling)

The hosted exporter scrapes CloudWatch API every 60s. Latency: ~1-5 minutes.

Required IAM permissions (minimum):

{  "Version": "2012-10-17",  "Statement": [    {      "Effect": "Allow",      "Action": [        "cloudwatch:GetMetricData",        "cloudwatch:GetMetricStatistics",        "cloudwatch:ListMetrics",        "tag:GetResources",        "ec2:DescribeInstances",        "ec2:DescribeRegions"      ],      "Resource": "*"    }  ]}

Setup steps:

  1. Create an IAM user or role with the policy above
  2. Generate an access key pair (for IAM user) or configure cross-account role assumption
  3. In Grafana Cloud: Connections > AWS > Configure hosted exporter
  4. Enter: AWS Access Key ID, Secret Access Key, region(s), CloudWatch namespaces to scrape
  5. Grafana provisions the exporter and begins scraping within 2-3 minutes

Supported namespaces: EC2, RDS, ELB/ALB, S3, Lambda, ECS, SQS, SNS, ElastiCache,Kinesis, DynamoDB, and 50+ others.

Option B: AWS Firehose receiver (streaming)

Near-real-time metrics and logs via CloudWatch Metric Streams and CloudWatch Logs subscriptions.

Architecture:

CloudWatch Metric Streams → Kinesis Firehose → Grafana Cloud Firehose ReceiverCloudWatch Logs (subscription filter) → Kinesis Firehose → Grafana Cloud Firehose Receiver

Setup:

  1. In Grafana Cloud: Connections > AWS > Firehose receiver
  2. Grafana provides an HTTPS endpoint URL and access token
  3. In AWS, create a Kinesis Firehose delivery stream:
    • Destination: HTTP endpoint
    • Endpoint URL: (from step 2)
    • Access key: (from step 2)
    • Content encoding: GZIP
  4. Create a CloudWatch Metric Stream pointing at the Firehose stream:
    • Output format: OpenTelemetry 1.0
    • Namespaces: select or include all
  5. For logs: add a CloudWatch Logs subscription filter pointing at the Firehose stream

Terraform for Firehose setup:

resource "aws_cloudwatch_metric_stream" "grafana_cloud" {  name          = "grafana-cloud-metrics"  role_arn      = aws_iam_role.firehose_role.arn  firehose_arn  = aws_kinesis_firehose_delivery_stream.grafana.arn  output_format = "opentelemetry1.0"  # Optionally scope to specific namespaces  # include_filter { namespace = "AWS/EC2" }  # include_filter { namespace = "AWS/RDS" }}resource "aws_kinesis_firehose_delivery_stream" "grafana" {  name        = "grafana-cloud-stream"  destination = "http_endpoint"  http_endpoint_configuration {    url            = var.grafana_firehose_endpoint    access_key     = var.grafana_firehose_access_key    name           = "Grafana Cloud"    content_encoding = "GZIP"    s3_configuration {      role_arn   = aws_iam_role.firehose_role.arn      bucket_arn = aws_s3_bucket.firehose_backup.arn    }  }}

Step 3: Azure Monitor integration

Required Azure permissions:

Create a service principal with the Monitoring Reader role on the subscription(s) to monitor.

# Create service principalaz ad sp create-for-rbac --name grafana-cloud-monitoring \  --role "Monitoring Reader" \  --scopes /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID># Output: appId (client ID), password (client secret), tenant

Setup in Grafana Cloud:

  1. Connections > Azure > Configure hosted exporter
  2. Enter: Tenant ID, Client ID, Client Secret, Subscription IDs
  3. Select resource types to monitor (VMs, App Services, AKS, SQL, etc.)
  4. The exporter begins scraping within 2-3 minutes

Supported resource types: Virtual Machines, App Service Plans, AKS, Azure SQL, CosmosDB,Storage Accounts, Event Hubs, Service Bus, Application Gateway, and others.

Step 4: Confluent Cloud integration

Required Confluent API credentials:

  1. In Confluent Cloud: Environment > API Keys (or Cloud API Keys for organization-level)
  2. Create a Metrics API key (not a Kafka API key) with MetricsViewer role
  3. Note the API Key and Secret

Setup in Grafana Cloud:

  1. Connections > Confluent > Configure hosted exporter
  2. Enter: Confluent API Key, API Secret, Environment ID(s), Cluster ID(s)
  3. The exporter scrapes the Confluent Metrics API every 60s

Available metrics: Consumer lag, broker request rates, partition counts, replication lag,active controller count, and cluster-level health metrics.

Step 5: Verify the integration is working

# Check in Grafana Explore — query for the integration's job label# For AWS:{job="integrations/cloudwatch"}# For Azure:{job="integrations/azure-monitor"}# Check metric arrival (replace with your stack's Prometheus endpoint)curl -s -H "Authorization: Bearer <USER>:<API_KEY>" \  "https://prometheus-prod-XX-XX-X.grafana.net/api/prom/api/v1/labels" | \  jq '.data | map(select(startswith("aws_") or startswith("azure_")))'

The integration status is also visible in: Connections > [Integration name] > Status

Integration health indicators:

  • Last successful scrape - should be within the last 2 minutes
  • Series count - should be non-zero and stable
  • Error rate - should be 0%

Step 6: Pre-built dashboards and alerts

Every integration installs a set of pre-configured dashboards and alert rules automatically.

Find installed dashboards:

  • Dashboards > Browse > folder named after the integration (e.g. "AWS CloudWatch")

Find installed alert rules:

  • Alerting > Alert rules > filter by datasource or folder

Modify without losing updates:

  1. Do not edit the provisioned dashboards directly (they may be overwritten on updates)
  2. Duplicate the dashboard (Dashboard settings > Save as copy)
  3. Edit the copy

Step 7: Troubleshoot integration failures

Hosted exporter not receiving data:

# Check the integration status via Grafana Cloud APIcurl -s -H "Authorization: Bearer <STACK_ID>:<API_TOKEN>" \  "https://integrations-api.grafana.net/api/v1/integrations" | \  jq '.integrations[] | {name, status, lastScrapeTime, errorMessage}'

Common errors:

ErrorCauseFix
AccessDenied (AWS)IAM policy missing permissionsAdd required actions to the IAM policy
AuthorizationFailed (Azure)Service principal missing roleGrant Monitoring Reader on the subscription
401 Unauthorized (Confluent)Wrong API credentialsRe-enter credentials; confirm Metrics API key (not Kafka key)
No metrics foundWrong namespace/resource type selectedAdd the namespace in integration settings
Scrape timeoutNetwork restrictionEnsure Grafana Cloud's IPs can reach the cloud provider API

AWS-specific: CloudWatch API rate limiting

CloudWatch GetMetricData has a rate limit. If you have many resources, enable Metric Streams(Option B) instead of API polling to avoid throttling.

Step 8: Reduce costs with metric filtering

Hosted exporters scrape all metrics by default. Filter to reduce series count and cost.

AWS - select specific namespaces:In integration settings, switch from "All namespaces" to specific ones (e.g. EC2, RDS only).

AWS - filter by resource tags:

# In exporter configuration, add tag filtersdiscovery:  - type: AWS/EC2    filters:      - key: Environment        values: ["production"]

Azure - select specific resource types:Only enable the resource types you actually have dashboards for.

Use Adaptive Metrics to aggregate away unused label dimensions:See the grafana-cloud/adaptive-metrics skill.

References

  • Grafana Cloud Connections documentation
  • AWS CloudWatch integration
  • Azure Monitor integration
  • YACE (Yet Another CloudWatch Exporter)
  • CloudWatch Metric Streams

Все файлы

0 файлов

Установить cloud-integrations

Скачайте файлы с навыками и извлеките их в папку .claude/skills/.

Скачать ZIP

Клонируйте репозиторий и скопируйте файлы навыка в свой проект.

git clone https://github.com/grafana/skills/blob/main/skills/grafana-cloud/cloud-integrations/SKILL.md # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory

Копировать Копировать
Быстрая настройка: Скопируйте папку с навыком в .claude/skills/ — Claude автоматически обнаружит её и начнёт использовать.
Репозиторий grafana/skills

Похожие навыки

Cloudflare Manager
Обновлено время 29 июня 2026 г.
pinecone
Обновлено время 29 июня 2026 г.
sentry-architecture-variants
Обновлено время 29 июня 2026 г.
azure-setup-guide
Обновлено время 29 июня 2026 г.
OR