Apache SkyWalking 与 Grafana 11 兼容性问题解析
问题背景
Apache SkyWalking 作为一款优秀的应用性能监控系统,其与 Grafana 的集成一直是监控可视化的重要方案。近期随着 Grafana 11 的发布,用户在使用过程中发现了一个关键的兼容性问题:在 Grafana 11 中,基于 Prometheus 数据源的仪表盘变量查询功能无法正常工作。
技术细节分析
查询机制的变化
在 Grafana 10 及更早版本中,当用户使用 label_values 查询仪表盘变量时,系统会向 SkyWalking OAP 服务器发送 POST 请求到 /resources/api/v1/series 接口。这种机制在 SkyWalking 的 Prometheus 数据源实现中得到了良好支持。
然而,Grafana 11 改变了这一行为,转而发送 GET 请求到类似 /api/v1/label/service/values 的端点,并附带时间范围参数。这一变化源于 Grafana 内部对 Prometheus API 兼容性的改进,旨在更好地遵循 Prometheus 的官方 API 规范。
兼容性影响
这种查询方式的改变直接导致了以下现象:
- 仪表盘变量下拉列表无法显示可选值
- 基于变量的查询无法正常工作
- 用户无法通过常规方式筛选和过滤监控数据
临时解决方案
对于急需使用 Grafana 11 新特性的用户,可以采用以下临时解决方案:
-
调整数据源配置:
- 将 Prometheus 类型设置为"Prometheus"
- 将 Prometheus 版本设置为"2.23.x 以下"
-
降级使用 Grafana 10: 如果新特性不是必须的,暂时回退到 Grafana 10 版本可以完全避免此问题。
长期解决方案展望
从技术架构角度看,最理想的解决方案是在 SkyWalking 中实现对 Prometheus /api/v1/label/<label_name>/values API 端点的支持。这将:
- 完全兼容 Grafana 11 的新查询机制
- 遵循 Prometheus 官方 API 规范
- 为未来版本提供更好的扩展性
最佳实践建议
对于生产环境用户,建议:
- 在测试环境充分验证 Grafana 11 的兼容性
- 关注 SkyWalking 官方对此问题的修复进展
- 考虑使用中间件或代理层进行 API 适配,如果急需 Grafana 11 的新特性
总结
Grafana 11 的发布带来了许多令人期待的新特性,但也带来了与 SkyWalking 集成的兼容性挑战。理解这一问题的技术本质,采取适当的临时解决方案,并期待官方的长期修复,是当前最合理的应对策略。随着两大开源项目的持续发展,我们有理由相信这一问题将得到妥善解决。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00