在Dashy项目中通过网页界面配置Widgets的完整指南
2025-05-10 10:40:20作者:傅爽业Veleda
Dashy是一款优秀的开源仪表盘工具,它允许用户通过直观的网页界面或配置文件来定制个性化仪表盘。本文将详细介绍如何通过Dashy的网页界面来配置Widgets组件,帮助用户快速构建功能丰富的监控面板。
理解Widgets配置基础
在Dashy中,Widgets是仪表盘的核心功能组件,它们可以显示各种实时数据,如系统监控信息、网络状态、天气预报等。配置Widgets有两种主要方式:
- 通过网页界面可视化配置
- 通过修改配置文件直接编写代码
对于大多数用户来说,网页界面配置更为直观和友好。Dashy的交互式编辑器位于界面右上角,通过它可以轻松添加和调整各个组件。
通过网页界面配置Widgets的步骤
-
进入编辑模式:点击Dashy界面右上角的"交互编辑器"按钮
-
创建新区域:
- 选择"添加新区域"选项
- 设置区域名称和图标
- 配置显示参数(行数、列数、排序方式等)
-
添加Widget组件:
- 在新建的区域中,选择"添加Widget"
- 从可用Widget列表中选择所需类型
- 填写必要的配置参数
Widget配置示例解析
以下是一个CPU历史使用率Widget的典型配置示例:
{
"name": "CPU History",
"icon": "",
"displayData": {
"sortBy": "default",
"rows": 1,
"cols": 2,
"collapsed": false,
"hideForGuests": false
},
"widgets": [
{
"type": "gl-cpu-history",
"options": {
"hostname": "http://192.168.1.1:61208",
"limit": "300"
}
}
]
}
在这个配置中:
type指定了Widget的类型,这里是CPU历史图表options包含了Widget的具体参数,如监控服务的地址和数据点数量限制displayData控制Widget在界面上的显示方式
配置技巧与最佳实践
-
合理规划布局:
- 根据监控内容的重要性分配不同大小的区域
- 关键指标可以使用较大的显示空间
- 相关指标可以分组显示
-
性能优化:
- 对于频繁更新的Widget,适当调整刷新间隔
- 限制历史数据点的数量以避免性能问题
-
安全性考虑:
- 敏感信息Widget可以设置
hideForGuests为true - 确保监控服务的访问权限设置正确
- 敏感信息Widget可以设置
常见问题解决
如果在配置过程中遇到问题,可以尝试以下方法:
- 检查Widget类型名称是否正确
- 确认所有必填参数都已提供
- 验证监控服务的可访问性
- 查看浏览器控制台是否有错误信息
通过掌握这些配置方法,用户可以轻松构建出功能强大、信息丰富的个性化仪表盘,满足各种监控和展示需求。Dashy的灵活性使得它既适合技术爱好者,也能满足企业级监控场景的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
476
3.54 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
223
94
暂无简介
Dart
726
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
317
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19