groundworkdevelopment/grafana-datasource

Grafana（集成Groundwork及其他数据源）

镜像概述和主要用途

本镜像基于Grafana构建，集成了Groundwork数据源及其他常用数据连接器，旨在提供一站式数据可视化、监控与分析解决方案。通过预配置的数据源集成，用户可快速连接各类数据存储系统，构建实时监控仪表板，实现对业务指标、IT基础设施及应用性能的集中可视化与分析。

核心功能和特性

• Grafana基础功能：支持丰富的图表类型（折线图、柱状图、热力图等）、告警配置、用户权限管理及仪表板共享
• Groundwork集成：原生支持Groundwork数据源连接，可直接获取Groundwork监控数据并可视化
• 多数据源支持：兼容Prometheus、InfluxDB、MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch等主流数据源
• 预配置组件：包含常用监控场景的仪表板模板，减少配置工作量
• 可扩展性：支持Grafana插件安装，可扩展功能以满足特定业务需求
• 容器化部署：轻量级容器设计，支持快速启动与水平扩展

使用场景和适用范围

• 企业级监控系统：整合多源监控数据，构建统一监控平台
• IT基础设施监控：可视化服务器、网络设备、云资源等运行状态
• 应用性能监控：分析应用响应时间、错误率等关键性能指标
• 业务数据洞察：将业务数据与监控数据结合，提供业务决策支持
• DevOps实践：支持CI/CD流程中的实时数据监控与告警

使用方法和配置说明

基本运行命令

bash
docker run -d -p 3000:3000 --name grafana-groundwork \
  -e GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123 \
  docker.xuanyuan.run/grafana-groundwork:latest

持久化数据存储

为确保配置和仪表板数据持久化，挂载数据卷：

bash
docker run -d -p 3000:3000 --name grafana-groundwork \
  -e GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123 \
  -v grafana-data:/var/lib/grafana \
  docker.xuanyuan.run/grafana-groundwork:latest

注：首次运行前需创建数据卷：docker volume create grafana-data

Docker Compose配置示例

yaml
version: '3'
services:
  grafana:
    image: docker.xuanyuan.run/grafana-groundwork:latest
    container_name: grafana-groundwork
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
      - GF_DASHBOARDS_DEFAULT_HOME_DASHBOARD_PATH=/var/lib/grafana/dashboards/home.json
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
      - ./dashboards:/var/lib/grafana/dashboards
    restart: unless-stopped

volumes:
  grafana-data:

环境变量配置

访问与配置

1. 启动容器后，通过 http://<主机IP>:3000 访问Grafana界面
2. 使用配置的管理员账号（默认用户名admin，密码为环境变量GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD值）登录
3. 在左侧菜单【Configuration】→【Data Sources】中添加/配置数据源（包含Groundwork及其他预支持数据源选项）
4. 导入预配置仪表板或创建自定义仪表板

数据源配置（Groundwork示例）

1. 进入【Data Sources】→【Add data source】→ 选择【Groundwork】
2. 配置参数：
   • URL：Groundwork API地址（如http://groundwork-server:8080/api）
   • Access：选择Server（服务器端访问）
   • Auth：配置Groundwork认证信息（Token或用户名密码）
3. 点击【Save & Test】验证连接