Grafana Helm Chart中Dashboard文件夹管理的最佳实践
2025-07-08 12:37:50作者:凌朦慧Richard
在使用kube-prometheus-stack部署监控系统时,Grafana的Dashboard管理是一个重要环节。本文将详细介绍如何通过Grafana Helm Chart实现Dashboard的文件夹分类管理,包括默认Dashboard分组和自定义Dashboard分类两种场景。
默认Dashboard的文件夹管理
kube-prometheus-stack部署时会自带多个预置Dashboard。要将这些Dashboard自动归类到指定文件夹,需要在values.yaml中配置以下参数:
sidecar:
dashboards:
folder: /tmp/dashboards
defaultFolderName: Kubernetes
这个配置会将所有默认Dashboard自动归类到"Kubernetes"文件夹下。其中:
folder
参数指定Dashboard文件在Pod中的存储路径defaultFolderName
参数指定Grafana中显示的文件夹名称
自定义Dashboard的文件夹管理
对于通过ConfigMap添加的自定义Dashboard,可以通过注解(annotation)方式指定目标文件夹:
sidecar:
dashboards:
folderAnnotation: grafana_folder
provider:
allowUiUpdates: true
foldersFromFilesStructure: true
配置说明:
folderAnnotation
定义了用于指定文件夹的注解名称- 在ConfigMap中添加注解
grafana_folder: <文件夹名称>
foldersFromFilesStructure
确保文件夹结构能被正确识别
常见配置错误
在实际配置过程中,容易出现以下问题:
- 重复定义
provider
参数导致配置覆盖 - 注解名称拼写错误
- 未启用
allowUiUpdates
导致无法更新Dashboard
正确的配置应该将相关参数组织在同一层级,避免重复定义。完整的推荐配置如下:
sidecar:
dashboards:
folder: /tmp/dashboards
defaultFolderName: Kubernetes
folderAnnotation: grafana_folder
provider:
allowUiUpdates: true
foldersFromFilesStructure: true
实现原理
Grafana的sidecar容器会:
- 监控指定目录下的Dashboard文件
- 根据
defaultFolderName
将默认Dashboard归类 - 检查ConfigMap的注解,将自定义Dashboard放入指定文件夹
- 通过API将Dashboard同步到Grafana服务
这种机制使得Dashboard管理更加灵活,特别适合在多团队协作环境中使用,不同团队可以通过注解将自己的Dashboard分类到专属文件夹。
总结
通过合理配置Grafana Helm Chart的文件夹管理参数,可以实现:
- 系统预置Dashboard的自动归类
- 自定义Dashboard的灵活分类
- 清晰的Dashboard组织结构
- 便于维护的配置方式
这种管理方式大大提升了Grafana Dashboard的可维护性,特别是在大规模部署场景下效果显著。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
- DDeepSeek-V3.1-TerminusDeepSeek-V3.1-Terminus是V3的更新版,修复语言问题,并优化了代码与搜索智能体性能。Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0270get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java00- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
AudioFly
AudioFly是一款基于LDM架构的文本转音频生成模型。它能生成采样率为44.1 kHz的高保真音频,且与文本提示高度一致,适用于音效、音乐及多事件音频合成等任务。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
149
1.95 K

deepin linux kernel
C
22
6

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
981
395

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

🎉 (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
932
555

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190

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
8
0

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
519

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0