Grafana Assistant : L'IA au service de l'observabilité

Publié le : 10/05/2026 à 10:00

1. Qu'est-ce que Grafana Assistant ?

Introduction à l'intelligence artificielle dans Grafana Cloud.

Un copilote pour l'observabilité

Grafana Assistant est un outil propulsé par l'intelligence artificielle (utilisant des LLMs avancés) et intégré nativement dans Grafana Cloud. Faisant partie de la suite Machine Learning de Grafana, il agit comme un véritable copilote pour les ingénieurs DevOps et SRE. Plutôt que de naviguer à travers des documentations complexes, il leur permet d'interagir avec leurs données de télémétrie en utilisant simplement le langage naturel. Son objectif principal est de réduire drastiquement la courbe d'apprentissage des langages de requêtage tels que PromQL (pour les métriques) ou LogQL (pour les logs), et d'accélérer le temps moyen de résolution des incidents (MTTR) en fournissant un contexte immédiat et des suggestions de remédiation.

2. Fonctionnalités principales

Génération, explication de requêtes et analyse contextuelle.

Ce que l'Assistant peut faire pour vous

L'une des forces majeures de l'Assistant est sa capacité à comprendre le contexte de votre infrastructure et à générer des requêtes complexes :

• Génération de requêtes : Demandez en langage naturel, par exemple : "Montre-moi le taux d'erreur HTTP 500 par service sur les 5 dernières minutes". L'IA générera automatiquement une requête PromQL optimisée telle que :

  sum(rate(http_requests_total{status="500"}[5m])) by (service)

• Explication de code : Vous héritez d'un vieux tableau de bord avec une requête illisible et surchargée de regex ? L'Assistant peut la décomposer et vous l'expliquer étape par étape, en détaillant le rôle de chaque agrégation.
• Analyse d'incidents : En cas de pic d'erreurs, l'Assistant peut résumer l'état global d'un tableau de bord, analyser les pics sur les graphiques, et suggérer de pivoter vers les logs (via LogQL) ou les traces (via TraceQL) associés au problème en cours.

3. Bien utiliser l'Assistant (Prompting)

Adopter les bonnes approches pour obtenir des résultats pertinents.

Optimiser ses interactions avec l'IA

Pour tirer le meilleur parti de Grafana Assistant, il est important de comprendre comment interagir avec le modèle d'IA et de le guider avec le bon contexte. Voici quelques conseils pour optimiser vos prompts :

• Utilisez les mentions @ : Ciblez précisément vos sources de données (ex: @Prometheus, @Loki, @Tempo) pour donner du contexte immédiat à l'IA.
• Soyez spécifique : Mentionnez explicitement les noms des métriques, les labels souhaités (ex: env="production") ou les types d'agrégation pour améliorer l'efficacité de vos requêtes.
• Reformulez au besoin : L'IA est itérative. Si la première réponse n'est pas parfaite, affinez votre requête en ajoutant des détails ou en la reformulant.

Bonne Pratique : Plus le contexte est riche et précis, plus la requête générée sera exacte du premier coup. L'utilisation combinée des mentions @ et de noms de métriques précis est la clé.

Erreur Courante : Exécuter aveuglément une requête générée par l'IA sur un environnement très chargé sans l'avoir vérifiée. Une requête LogQL mal filtrée générée par l'Assistant peut s'avérer très gourmande en ressources et ralentir vos requêtes. Vérifiez toujours les filtres temporels et la présence des labels indexés avant exécution.

4. Partie pratique : Accéder et interagir avec l'Assistant

Comment utiliser Grafana Assistant depuis l'interface, les tableaux de bord et l'explorateur.

Accéder à l'Assistant

Grafana Assistant est accessible à plusieurs endroits stratégiques de l'interface : via le menu principal (souvent représenté par une icône d'étincelles ✨), directement dans l'interface Explore pour l'aide à la création de requêtes, ou depuis vos Dashboards.

Intégration depuis un Tableau de Bord

Sur n'importe quel panneau (panel) de votre tableau de bord, vous pouvez invoquer l'Assistant pour interagir avec les données affichées. Cliquez sur le menu du panneau (les trois points) puis sélectionnez l'Assistant. Vous pourrez alors lui demander d'expliquer la requête sous-jacente, de suggérer des optimisations, ou d'analyser une éventuelle anomalie détectée sur la période temporelle affichée.

Utilisation dans Explore

Dans l'onglet Explore, vous pouvez utiliser la zone de texte de l'Assistant pour formuler vos besoins en langage naturel. Au lieu de lutter avec la syntaxe LogQL, tapez simplement : "Affiche les logs contenant 'error' ou 'exception' pour l'application frontend". L'Assistant va pré-remplir la zone avec une requête comme :

{app="frontend"} |= "error" or "exception"

Vous pouvez ensuite itérer, ajouter des parsers JSON, ou affiner la requête avant de l'exécuter.

5. Sécurité et Confidentialité

Comment vos données sont traitées par le modèle d'IA.

Protection des données de télémétrie

L'utilisation de l'Intelligence Artificielle soulève légitimement des questions de confidentialité, en particulier pour les données d'entreprise. Grafana Labs s'engage sur la sécurité : les données de vos tableaux de bord, le résultat de vos requêtes et vos logs ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles de base (LLMs) d'entités tierces. L'Assistant s'appuie sur le contexte que vous lui fournissez de manière éphémère et sécurisée, strictement isolé au sein de votre instance Grafana Cloud.

6. Disponibilité

Grafana Assistant disponible pour toutes les éditions.

Ouverture à OSS et Enterprise

Depuis les annonces de GrafanaCON 2026, Grafana Assistant n'est plus limité à Grafana Cloud. L'outil est désormais disponible de manière globale pour toutes les éditions : Grafana Cloud, Grafana OSS (Open Source) et Grafana Enterprise. Cela permet à toutes les équipes de bénéficier de la puissance de l'IA générative directement dans leur environnement local (on-premise) ou hybride pour piloter leur observabilité en langage naturel.

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