
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。
Helm是一个https://grafana.com/应用程序,允许用户使用来自OpenNMS® Horizon™和/或OpenNMS® Meridian™的故障管理(FM)和性能管理(PM)数据创建灵活的仪表板。
它是原始https://github.com/OpenNMS/grafana-opennms-datasource的继任者。
有关安装、配置和使用该应用程序的帮助,请查阅Helm文档。
灵活的告警过滤
使用自定义过滤器和条件隔离要显示的告警,可匹配超过150个不同字段。
可配置的显示
呈现与您和您的团队最相关的字段,以改进跟踪和分类。
告警交互
直接从仪表板确认、升级告警并为告警创建工单。
存储引擎无关性
检索存储在任何可用持久化引擎中的指标,即rrdtool、JRobin和https://github.com/OpenNMS/newts。
使用属于一组类别的所有节点填充模板变量,或利用完整的过滤语法。
使用内置系列过滤器去除异常值并执行趋势分析或预测。使用Java或https://www.r-project.org/开发您自己的过滤器。
使用https://commons.apache.org/proper/commons-jexl/reference/syntax.html表达式派生新系列。
我们在JIRA实例中使用Helm项目来跟踪与此项目相关的错误和增强功能。
bash# 拉取镜像 docker pull docker.xuanyuan.run/opennms/helm # 运行容器 docker run -d -p 3000:3000 --name opennms-helm docker.xuanyuan.run/opennms/helm # 配置Grafana以使用Helm插件 # 1. 访问http://localhost:3000 # 2. 登录Grafana (默认用户名/密码: admin/admin) # 3. 导航到插件页面并启用OpenNMS Helm # 4. 添加OpenNMS数据源并配置连接参数
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 opennms/helm 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: