Grafana: o que é, como funciona e como criar dashboards
Autor: Pedro Tebaldi PM do KeepGreen
Revisão técnica: Ednilson Correa SREQuando uma aplicação começa a degradar às 2h da manhã, a velocidade com que o time identifica a causa raiz depende diretamente de como os dados de observabilidade estão organizados e visualizados.
O Grafana se tornou o padrão de facto para esse momento crítico: é a plataforma open source de visualização de métricas, logs e traces mais usada em ambientes de produção no mundo, com mais de 35 milhões de usuários, número informado pela Grafana Labs em fevereiro de 2026.
Sua proposta é simples e poderosa: conectar qualquer fonte de dados e transformar os dados em dashboards interativos, alertas precisos e painéis de correlação que reduzem o tempo de diagnóstico. Não é uma ferramenta de coleta: é a camada de visualização e análise que se posiciona na frente do seu pipeline de telemetria.
Neste guia técnico, você vai entender o que é Grafana, como funciona sua arquitetura, as principais integrações e como ele se encaixa em uma estratégia de observabilidade moderna.
O que é Grafana?
Grafana é uma plataforma open source de visualização, análise e monitoramento que permite criar dashboards interativos conectados a múltiplas fontes de dados simultaneamente. Foi lançado em janeiro de 2014 por Torkel Ödegaard, com a interface inicialmente baseada no Kibana 3 e o foco em métricas. Depois evoluiu para suportar logs, traces e alertas em um único painel.
O projeto é mantido pela Grafana Labs, que também desenvolve o ecossistema LGTM: Loki (logs), o próprio Grafana (visualização), Tempo (traces) e Mimir (métricas em escala). Esse ecossistema oferece uma alternativa open source completa ao stack de observabilidade proprietário de fornecedores como Datadog ou New Relic.
A documentação oficial do projeto cobre instalação, configuração de data sources e alertas.
Arquitetura do Grafana: como funciona
Data Sources
O Grafana não armazena dados: ele se conecta a fontes externas via data sources. Cada data source é um plugin que define como a plataforma consulta e interpreta os dados de um backend específico.
Os data sources nativos cobrem as principais ferramentas do mercado: métricas via Prometheus, Graphite e InfluxDB; logs via Loki e Elasticsearch; traces via Tempo, Jaeger e Zipkin; dados de bancos via PostgreSQL, MySQL e outros.
Essa arquitetura de plugins torna a ferramenta agnóstica de fornecedor: a mesma instalação pode visualizar dados de Prometheus, Elasticsearch e InfluxDB simultaneamente no mesmo dashboard. Vale a ressalva de que conectores para plataformas proprietárias, como o do Datadog, são plugins Enterprise e exigem licença paga.
Conectar uma fonte exige apenas o tipo e o endereço do backend. A tela abaixo mostra o Prometheus ligado a uma instalação local, com o endereço apontando para o serviço dentro da rede do Docker.
Dashboards e painéis
Um dashboard Grafana é composto por painéis (panels): cada painel é uma visualização independente com sua própria query, tipo de gráfico e configurações de estilo. Os tipos de painel incluem: Time series (série temporal), Bar chart, Stat (valor único com tendência), Table, Heatmap, Logs, Traces e Node Graph.
A ferramenta usa uma linguagem de query específica por data source. Para Prometheus, a query usa PromQL. Para Loki, usa LogQL. Para Elasticsearch, usa a Query DSL. O Grafana transforma essas queries em visualizações sem que o engenheiro precise escrever código de frontend.
O editor de painel reúne os três elementos numa tela só: a fonte de dados, a consulta e a prévia do resultado. No exemplo abaixo, uma consulta PromQL de uso de CPU é escrita no modo Code e o gráfico responde a cada alteração.
No OpCast #05, Miguel Moraes mostra como o design de um dashboard no Grafana muda a leitura do painel e onde a IA entra na criação.
Alertas
O sistema de alertas unificado da plataforma (módulo Alerting) permite definir alertas baseados em qualquer data source. Um alerta é uma regra que avalia uma query periodicamente e dispara uma notificação quando uma condição é satisfeita, por exemplo quando o P95 de latência supera 300ms por mais de 5 minutos.
A plataforma suporta múltiplos canais de notificação: PagerDuty, Opsgenie, Slack, email e webhooks. Integrado a uma estratégia de escalonamento de alertas, ele se torna o ponto central de disparo de incidentes.
A tela da regra mostra o ciclo inteiro: a consulta que alimenta a avaliação, o limite configurado e o estado atual. Enquanto a condição se mantém pelo período definido, a regra passa de Pending para Firing e a notificação sai.
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Grafana e Prometheus: a integração fundamental
A combinação Grafana + Prometheus é o stack de monitoramento mais comum em ambientes Kubernetes e cloud-native. O Prometheus é responsável pela coleta e armazenamento de métricas via scraping; a ferramenta é responsável pela visualização e alertas sobre essas métricas.
O fluxo de trabalho é: aplicações expõem métricas no formato Prometheus via endpoint /metrics. O Prometheus coleta (scrape) essas métricas periodicamente. A plataforma consulta o Prometheus via PromQL e renderiza os dashboards.
O resultado desse fluxo é um painel como o abaixo, montado sobre um Prometheus que coleta um node exporter. O degrau no gráfico de CPU corresponde a uma carga real aplicada ao host durante a coleta, não a um dado de exemplo.
Para times que usam OpenTelemetry, o pipeline se expande: as aplicações exportam métricas via OTLP para o OTel Collector, que as converte para o formato Prometheus ou as envia diretamente para Mimir. Em qualquer um dos caminhos, o Grafana visualiza os dados da mesma forma.
Grafana no contexto da observabilidade moderna
O posicionamento correto do Grafana em uma arquitetura de observabilidade é o de camada de visualização unificada. Ele não substitui Prometheus, Loki, Tempo ou Jaeger: conecta os quatro em uma experiência única de navegação.
A funcionalidade mais poderosa desse posicionamento é a correlação entre pilares: a partir de um spike de latência em um gráfico de métricas, é possível navegar diretamente para os logs do serviço no mesmo período (via Loki) e depois para os traces da requisição afetada (via Tempo), tudo dentro do mesmo dashboard, sem trocar de ferramenta.
Essa correlação é o que materializa a observabilidade end-to-end na prática operacional diária.
Vale corrigir um ponto que gera confusão frequente: o Grafana não é um projeto da CNCF. Desde 2021 ele é licenciado em AGPLv3, enquanto a fundação exige Apache 2.0 nos projetos que hospeda. Quem está na CNCF é a camada de coleta ao lado dele, como o Prometheus, graduado em 2018.
Grafana Cloud vs. Grafana self-hosted
O Grafana pode ser implantado de duas formas. O Grafana self-hosted é instalado na infraestrutura própria, disponível como binário, container Docker ou chart Helm para Kubernetes. É a opção escolhida por times que têm restrições de compliance ou preferem controle total da plataforma.
O Grafana Cloud é a versão gerenciada SaaS da Grafana Labs, com tier gratuito (10 mil séries de métricas ativas, 50 GB de logs, 50 GB de traces e 14 dias de retenção) e planos pagos por uso. Inclui alertas, dashboards e integrações pré-configuradas para as principais plataformas cloud.
Para times que estão iniciando uma estratégia de dashboards de observabilidade, o Grafana Cloud no tier gratuito é o ponto de partida mais rápido: não requer infraestrutura própria e já inclui Loki, Tempo e Mimir configurados.
Logs, métricas e traces unificados para diagnóstico em profundidade.
Instrumentamos aplicações corporativas com OpenTelemetry para correlacionar eventos e acelerar a análise de causa raiz em produção.
Conclusão
O Grafana é hoje a camada de visualização padrão para estratégias de observabilidade modernas. Sua capacidade de conectar múltiplas fontes de dados (Prometheus, Loki, Tempo, Elasticsearch e dezenas de outras) em dashboards unificados com correlação entre métricas, logs e traces o torna indispensável para times de SRE e DevOps que precisam diagnosticar incidentes rapidamente.
A combinação Grafana + Prometheus + OpenTelemetry representa o stack open source mais adotado para observabilidade em ambientes cloud-native. Para estruturar sua estratégia de observabilidade e integrar a plataforma ao seu ambiente de produção, fale com nossos especialistas.
Perguntas Frequentes
O que é Grafana?
Qual a diferença entre Grafana e Prometheus?
Grafana é gratuito?
Como o Grafana se integra com OpenTelemetry?
O que é o stack LGTM do Grafana Labs?
