Grafana OnCall插件在Grafana 10/11版本中的加载问题分析与解决方案
问题现象
在Grafana OnCall v1.9.8版本中,当用户升级Grafana到10或11版本后,插件无法正常加载。主要表现包括:
- 插件界面无法显示任何内容
- 网络请求中出现404错误,API调用路径不正确
- 在告警组视图中出现明显的错误提示
问题根源
经过分析,该问题主要源于以下技术原因:
-
路径解析问题:当Grafana部署在带有路径前缀(如/grafana)的反向代理后时,插件未能正确处理基础路径,导致API请求发送到错误的URL。
-
版本兼容性问题:Grafana 10和11版本对插件系统进行了架构调整,而早期版本的OnCall插件未能完全适配这些变更。
-
初始化流程变更:新版本Grafana对插件的初始化流程和配置方式进行了优化,需要采用新的配置方法。
解决方案
针对这一问题,Grafana OnCall团队在后续版本中进行了多项改进:
-
升级到最新版本:建议升级到v1.9.22或更高版本,这些版本包含了完整的修复方案。
-
启用必要功能开关:对于Grafana 11及更新版本,必须启用
externalServiceAccounts功能标记。这一设置在Docker Compose和Helm Chart中已默认配置。 -
新的插件配置方式:首次安装时需要采用API调用的方式进行配置,示例命令如下:
curl -X POST 'http://admin:admin@localhost:3000/api/plugins/grafana-oncall-app/settings' \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"enabled":true, "jsonData":{"stackId":5, "orgId":100, "onCallApiUrl":"http://engine:8080/", "grafanaUrl":"http://grafana:3000/"}}'
- 插件安装API调用:配置完成后,需要通过API调用完成安装:
curl -X POST 'http://admin:admin@localhost:3000/api/plugins/grafana-oncall-app/resources/plugin/install'
技术建议
-
部署架构考量:在反向代理环境中部署时,应确保所有相关服务(Grafana、OnCall引擎等)的路径配置一致。
-
版本升级策略:建议采用渐进式升级策略,先升级OnCall插件,再升级Grafana版本,以降低兼容性风险。
-
监控与日志:在升级过程中,应密切监控网络请求和系统日志,确保所有API调用路径正确无误。
-
测试环境验证:在生产环境部署前,建议在测试环境中完整验证插件的各项功能,特别是告警流程和通知功能。
总结
Grafana OnCall插件与Grafana主版本的兼容性问题是一个典型的前后端集成挑战。通过理解问题本质并采用正确的配置方法,用户可以顺利解决加载失败的问题。随着OnCall项目的持续发展,建议用户保持对最新版本的关注,以获得最佳的功能体验和稳定性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00