
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句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。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。
Kibana是一款分析和可视化平台工具,主要用于可视化Elasticsearch数据。它支持将数据以图表、表格、地图等多种形式进行展示,帮助用户直观地分析和理解数据。
Kibana版本及对应标签信息如下:
从Dockerhub拉取镜像
通过以下命令从Dockerhub拉取镜像:
bashdocker pull prameswar/kibana
上述命令将安装latest版本(即5.0.0-alpha5)。
如需安装旧版本,可指定标签:
bashdocker pull prameswar/kibana:4.5
从源码构建镜像
也可克隆仓库并在本地构建镜像:
bashgit clone https://github.com/prameswar/kibana.git cd kibana/4.5 # 进入对应版本目录 docker build .
查看镜像
列出本地Docker镜像,确认Kibana镜像已安装:
bashdocker images
输出示例:
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE prameswar/kibana latest 1135b6dbcb49 7 days ago 356 MB
运行容器并配置
bashdocker run -d -ti --name kibana 1135b6dbcb49 # 替换IMAGE ID为实际镜像ID
bashdocker exec -ti kibana /bin/bash
在容器内,编辑Kibana配置文件/etc/kibana/kibana.yml进行相关配置。
http://localhost:5601 即可打开Kibana仪表盘。以下是 prameswar/kibana 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:
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。



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