Da strumento di visualizzazione a ecosistema
Quando Grafana è apparso nel 2013, il suo ruolo era chiaro: visualizzare metriche provenienti da sorgenti dati diverse in dashboard componibili. Sette anni dopo, Grafana Labs ha costruito attorno a quel nucleo un ecosistema completo di osservabilità. Lo stack LGTM — Loki, Grafana, Tempo, Mimir — copre i tre pilastri dell’osservabilità moderna: log, tracing e metriche. Non si tratta di prodotti separati assemblati a posteriori, ma di componenti progettati con la stessa filosofia architetturale e integrati nativamente.
Loki: log senza indicizzazione del contenuto
Loki è il sistema di aggregazione dei log. A differenza di Elasticsearch, Loki non indicizza il contenuto completo dei messaggi di log: indicizza solo i metadati (label) e comprime il contenuto grezzo in chunk su object storage. Questa scelta riduce drasticamente i costi di storage e la complessità operativa. Le query utilizzano LogQL, un linguaggio ispirato a PromQL di Prometheus, che permette di filtrare per label e poi cercare nel contenuto. Il compromesso è esplicito: query full-text più lente in cambio di un sistema ordini di grandezza più economico da operare.
Tempo: tracing distribuito senza sampling
Tempo è il backend per il tracing distribuito. Supporta i formati OpenTelemetry, Jaeger e Zipkin, memorizzando le tracce complete su object storage senza richiedere sampling lato ingestion. La ricerca avviene tramite trace ID o attraverso le metriche derivate dalle tracce stesse (TraceQL). L’integrazione con Loki e Grafana permette di passare da un log a una traccia con un click, correlando eventi applicativi con il percorso completo della richiesta.
Mimir: metriche a lungo termine
Mimir è il backend per le metriche a lungo termine, compatibile con Prometheus. Riceve dati tramite remote write da istanze Prometheus esistenti e li archivia su object storage con compressione e deduplicazione. L’architettura è orizzontalmente scalabile: ogni componente — ingester, compactor, querier — può essere replicato indipendentemente. Per organizzazioni con centinaia di istanze Prometheus, Mimir risolve il problema della retention a lungo termine e della query cross-cluster.
Un’architettura comune
Il tratto distintivo dello stack LGTM è l’architettura condivisa. Loki, Tempo e Mimir utilizzano tutti object storage (S3, GCS, Azure Blob) come layer di persistenza primario, riducendo la dipendenza da dischi locali e semplificando le operazioni. Tutti supportano il deployment come singolo binario monolitico per ambienti piccoli o come microservizi separati per ambienti di produzione ad alto volume. Grafana orchestra la visualizzazione, permettendo di correlare log, tracce e metriche nella stessa interfaccia.
Link: grafana.com