In Grafana Cloud lassen sich nicht nur Ist-Werte darstellen – du kannst auch in die Zukunft blicken. Dank der integrierten Machine-Learning-Funktion „Metric Forecast“ prognostiziert Grafana automatisch zukünftige Werte. So erkennst du Abweichungen frühzeitig – bevor sie zu echten Problemen werden. (Link zur Dokumentation)
Warum sich Forecasts für dein Monitoring lohnen
- Erkenne Anomalien automatisch, sobald eine Metrik aus dem erwarteten Bereich ausschert, schlägt Grafana sofort Alarm.
- Plane vorausschauend: Trends und saisonale Muster wie Lastspitzen oder Wochenzyklen erkennt Grafana von selbst.
- Reduziere Fehlalarme: Der Vorhersagekorridor berücksichtigt natürliche Schwankungen und filtert unkritische Ausreißer heraus.1
Drei typische Einsatzszenarien im Alltag
- Eingehende SQS-Queues und API-Calls zuverlässig vorhersagen – zum Beispiel bei zeitkritischen Systemen wie Zuora-Callouts.
- Systemressourcen wie CPU-, Speicher- oder Netzwerkverbrauch frühzeitig abschätzen – bevor es zu Engpässen kommt.
- Geschäftsmetriken vorausschauend analysieren – etwa Verkäufe, Buchungen oder Conversion Rates, die durch dein digitales Angebot erzielt werden.
Wie funktioniert die Prognose mit Grafana?
Grafana analysiert historische Metrikdaten, erkennt Muster und erstellt daraus automatisch einen Vorhersagekorridorⓘ. Die aktuellen Messwerte werden kontinuierlich mit dieser Prognose verglichen.
Du kannst den Vorhersagekorridor gezielt anpassen, etwa über Parameter wie Uncertainty Interval Widthⓘ(Toleranzbereich), Trend Modeⓘ (Verlauf der Prognose) oder die Seasonalityⓘ-Einstellungen (wiederkehrende Muster). Hier findest du alle Konfigurationsmöglichkeiten.2
Zusätzlich berechnet Grafana kontinuierlich ein Anomalous-Signalⓘ, das Abweichungen vom Vorhersagekorridor anzeigt. Dieses Signal kannst du direkt zur Alarmierung nutzen, beispielsweise per Slack oder E-Mail.
Vorteile gegenüber statischen Alarmen
- Schluss mit starren Grenzwerten, die bei jedem Ausreißer Alarm schlagen.
- Deine Alarme passen sich automatisch an – egal ob bei Traffic-Spitzen oder Nutzungsänderungen.
- Funktioniert flexibel: für einzelne Events genauso wie für aggregierte Metriken.
So richtest du Forecasts in Grafana ein
Die Forecast-Funktion findest du in Grafana Cloud unter:
AI & Machine Learning → Metric Forecasts → New Forecast
Dort wählst du eine beliebige Zeitreihen-Metrik – z. B. eingehende SQS-Nachrichten – und Grafana erstellt automatisch eine Prognose samt Vorhersagekorridor.
In der Visualisierung erkennst du:
- die blaue Linie für die Vorhersage (Prediction)
- die grüne Linie für die Ist-Werte (Actual) und
- den blau schattierten Bereich als Vorhersagekorridor.
Rechts im Panel kannst du die Prognose gezielt anpassen:
- Uncertainty Interval Width: Legt fest, wie breit der Prognosebereich sein darf.
- Trend Mode: Entscheidet, ob der Trend automatisch erkannt oder manuell gesetzt wird.
- Seasonality: Definiert, ob tägliche oder wöchentliche Muster berücksichtigt werden sollen.
So lässt sich das Modell optimal auf das Verhalten deiner Metrik zuschneiden – ohne manuelles Schwellenwert-Tuning.3
Anomalien erkennen – und gezielt Alarm schlagen
Zusätzlich zur Prognose berechnet Grafana automatisch ein Anomalous-Signal. Es zeigt dir in Echtzeit, ob ein aktueller Messwert im erwarteten Bereich liegt oder signifikant davon abweicht.
Das Signal unterscheidet dabei drei Zustände:
0: innerhalb des Vorhersagekorridors1: oberhalb des Vorhersagekorridors-1: unterhalb des Vorhersagekorridors
Dieses Signal kannst du direkt zur Alarmierung verwenden. So kannst du gezielt nur auf kritische Abweichungen reagieren – etwa mit folgender Bedingung für eine Unterschreitung:
<metric_name>:anomalous() < 0
So vermeidest du unnötige Fehlalarme und konzentrierst dich auf echte Ausreißer.4
Fazit: Proaktiv statt reaktiv – mit Forecasts zur smarten Überwachung
Mit Grafana Metric Forecasts verlässt du die Welt starrer Schwellenwerte und reagierst nicht mehr erst dann, wenn es schon brennt. Du erkennst Abweichungen frühzeitig, passt deine Alarme dynamisch an – und vermeidest so unnötigen Stress durch Fehlalarme.
Ob technische Metriken oder geschäftskritische KPIs: Wenn du weißt, was „normal“ ist, kannst du alles andere gezielt beobachten und dort eingreifen, wo es wirklich zählt.
Kurz gesagt: Wer Forecasts nutzt, ist einen Schritt voraus.
Begriffserklärungen
- Vorhersagekorridor: Der Vorhersagekorridor beschreibt den Bereich um die prognostizierten Werte, in dem sich die tatsächlichen Messwerte natürlicherweise bewegen dürfen.
- Uncertainty Interval Width: Dieser Wert bestimmt die Breite des Vorhersagekorridors. Eine größere Breite bedeutet, dass stärkere natürliche Schwankungen in der Prognose akzeptiert werden.
- Trend Mode: Der Trendmodus legt fest, ob die Prognose von einem konstanten oder einem dynamischen Trendverlauf ausgeht.
- Seasonality: Seasonality erkennt wiederkehrende Muster in den Daten, zum Beispiel tägliche, wöchentliche oder saisonale Zyklen.
- Anomalous-Signal: Dieser automatisch berechnete Wert zeigt an, wenn aktuelle Messwerte außerhalb des erwarteten Bereichs liegen.
