loudml/chronograf
loudml
支持开箱即用机器学习功能的Chronograf，用于监控数据可视化、时间序列异常模式发现及告警自动化规则创建。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：loudml仓库类型：镜像最近更新：6 年前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可：
请先阅读并遵守：https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
支持的标签及对应Dockerfile链接
- https://github.com/loudml/chronograf/blob/develop/Dockerfile
- https://github.com/loudml/chronograf/blob/master/Dockerfile
快速参考
- 问题提交地址：
https://github.com/loudml/chronograf/issues - 维护者：
Sébastien Léger - 支持的架构：(https://github.com/docker-library/official-images#architectures-other-than-amd64)
amd64
镜像概述
Chronograf是基于Go和React.js开发的开源Web应用，提供监控数据可视化、告警规则及自动化规则创建工具；Loud ML是Python编写的开源AI应用，无需高级AI知识即可发现时间序列数据中的异常与正常模式。本镜像整合两者，实现开箱即用的机器学习功能。
核心功能
- 监控数据可视化展示
- 快速创建告警与自动化规则
- 时间序列数据异常及正常模式智能发现（无需AI专业背景）
- 数据探索器中一键创建基线（Create Baseline）
使用场景
适用于IT系统监控、业务指标分析、设备状态监测等需要对时间序列数据进行可视化及异常检测的场景。
配置说明
运行容器
可使用参考https://github.com/regel/loudml/blob/master/docker/compose/docker-compose.yml示例启动所有依赖容器：
sh$ docker-compose pull $ docker-compose up
暴露端口
- 8888：Web UI端口
卷信息
var_loudml：Loud ML容器的状态与配置存储var_influxdb：InfluxDB容器的状态与配置存储var_kapacitor：Kapacitor容器的状态与配置存储var_chronograf：Chronograf容器的状态与配置存储
===END===
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 chronograf 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/loudml/chronograf:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull loudml/chronograf:<标签>
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oldzhang
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