FlyFish:3分钟搭建专业数据大屏的终极开源神器
还在为制作数据大屏而烦恼吗?FlyFish作为一款开源的数据可视化编码平台,能够让你在极短时间内创建出专业级的数据可视化解决方案!🚀 通过简单的拖拽操作,快速生成一套完整的数据大屏应用,真正实现"所见即所得"的开发体验。
为什么选择FlyFish?
传统的数据可视化开发往往需要编写大量代码,耗费数天甚至数周时间。而FlyFish通过以下核心优势,彻底改变了这一现状:
🎯 核心优势
零代码拖拽开发 - 无需编程基础,通过可视化界面即可完成复杂的数据大屏制作
丰富组件生态 - 内置数十种专业可视化组件,覆盖各种业务场景需求
实时数据更新 - 支持动态数据源,实现数据的实时监控与展示
企业级部署 - 支持Docker部署,轻松实现生产环境快速上线
快速上手:3分钟搭建你的第一个数据大屏
环境准备
确保你的系统满足以下基础要求:
| 环境依赖 | 版本要求 | 说明 |
|---|---|---|
| CentOS | 7.6+ | 推荐使用稳定版本 |
| Node.js | 14.19.3 | LTS长期支持版本 |
| Nginx | 1.20.1+ | 用于前端静态资源代理 |
| MySQL | 5.7.X+ | 数据存储与管理 |
一键部署步骤
- 获取源码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlyFish
- 前端部署
- 进入
lcapWeb目录执行npm install - 运行
npm run build完成打包 - 配置Nginx代理前端资源
- 后端服务启动
- 使用Maven构建后端服务
- 配置数据库连接
- 一键启动服务
核心功能体验
可视化组件库 - 平台提供丰富的组件模板,包括图表类、指标类、业务场景类等
低代码编辑 - 通过配置面板快速调整组件样式和数据绑定
多场景适配 - 支持IT监控、业务看板、运维大屏等多种应用场景
实际应用场景
企业级监控大屏 - 如IT基础设施监控、业务系统监控等
数据展示看板 - 实时展示关键业务指标和数据分析结果
运维管理平台 - 为运维团队提供直观的数据监控界面
技术架构亮点
FlyFish采用模块化架构设计,主要包含:
- lcapWeb - 前端可视化编辑平台
- flyfishServer - 核心后端服务
- flyfishDevServer - 组件开发服务
- lcapCodeServer - 代码编辑环境
部署验证
完成部署后,访问 http://你的IP:8089 即可进入FlyFish平台:
- 初始账号:
admin - 初始密码:
utq#SpV!
为什么FlyFish是数据可视化的最佳选择?
✅ 开发效率提升10倍 - 从数天缩短到数小时
✅ 零学习成本 - 无需专业编程技能
✅ 专业视觉效果 - 媲美商业软件的数据大屏
✅ 完全开源免费 - 无任何功能限制
✅ 持续更新维护 - 活跃的开源社区支持
立即开始你的数据可视化之旅
无论你是数据分析师、产品经理还是开发工程师,FlyFish都能帮助你快速实现专业的数据大屏制作。告别复杂的代码编写,拥抱直观的可视化开发!
💡 小贴士:建议使用最新版本的Chrome浏览器访问FlyFish平台,以获得最佳的使用体验。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust051
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00



