Grafana
Grafana macht aus Messdaten Dashboards: Es zeigt und alarmiert — gespeichert wird in den Quellen, nicht in Grafana.
Das ist der Aufbau: drei Datenquellen links — InfluxDB, Prometheus und eine SQL-Datenbank. In der Mitte Grafana, rechts der Browser mit leerem Dashboard.
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Wie geht Grafana mit den Messdaten um?
In 30 Sekunden
Grafana ist eine Open-Source-Plattform, die Messdaten sichtbar macht: Temperaturen, Serverlast, Stückzahlen — als Linien, Balken oder Anzeigen auf einem Dashboard im Browser. Der wichtigste Punkt: Grafana speichert selbst keine Daten. Es verbindet sich mit Datenquellen wie InfluxDB, Prometheus oder einer SQL-Datenbank und fragt sie bei jedem Blick aufs Dashboard live ab. Dazu kommt Alerting: Überschreitet ein Wert einen Schwellwert, verschickt Grafana eine Benachrichtigung. Diese Kombination hat Grafana zum Quasi-Standard für Monitoring-Dashboards gemacht — vom Homelab bis zum Rechenzentrum.
Grafana ist wie die Anzeigetafel im Bahnhof: Sie zeigt Abfahrten, Gleise und Verspätungen übersichtlich an — aber die Fahrpläne selbst liegen im System der Bahn, nicht in der Tafel. Fällt ein Zug aus, springt die Anzeige um und macht darauf aufmerksam. Schaltet man die Tafel aus, sind die Fahrpläne trotzdem noch da — nur sichtbar sind sie gerade nicht.
Wo trifft man Grafana an?
IoT-Sensordaten
Der Klassiker im Smart Home und in der Werkhalle: Messwerte aus einer Zeitreihen-Datenbank wie InfluxDB. Beispiel: Temperatur und Luftfeuchte aller Räume der letzten 30 Tage auf einem Dashboard — mit einem Klick auf eine Woche gezoomt.
Server- und Container-Monitoring
Zusammen mit Prometheus der Standard-Stack im Rechenzentrum. Beispiel: CPU, Speicher und Antwortzeiten aller Docker-Hosts auf einen Blick — ein Panel pro Kennzahl, ein Dashboard pro Dienst.
Produktion und OT
Maschinendaten aus der Fertigung, aufbereitet für den Leitstand. Beispiel: Stückzahlen, Stillstände und Ausschuss der laufenden Schicht auf einem Grossbildschirm in der Halle.
Energie-Monitoring
Stromzähler, Photovoltaik und Wärmepumpe in einem Bild. Beispiel: Die PV-Erzeugung liegt als Kurve über dem Verbrauch — der Eigenverbrauchsanteil wird auf einen Blick sichtbar.
Log-Analyse
Mit der Datenquelle Loki werden auch Logmeldungen durchsuchbar. Beispiel: Neben der Fehlerraten-Kurve stehen die zugehörigen Logzeilen — beides im selben Zeitfenster.
Kennzahlen aus SQL-Datenbanken
Auch klassische Geschäftsdaten lassen sich anzeigen. Beispiel: Offene Aufträge und Lagerbestand aus der PostgreSQL-Datenbank des Betriebssystems der Firma, täglich aktuell im Führungs-Dashboard.
Gut geeignet für
- Für heterogene Landschaften, weil ein Dashboard Panels aus ganz verschiedenen Quellen mischen kann — InfluxDB neben Prometheus neben SQL, jedes Panel mit eigener Abfrage.
- Für Schwellwert-Alarme, weil das eingebaute Alerting Regeln laufend prüft und über E-Mail, Chat-Dienste oder Webhooks benachrichtigt.
- Für Betriebe mit Datenhoheits-Anforderungen, weil sich Grafana vollständig selbst hosten lässt — die Messdaten verlassen das eigene Haus nie.
- Für den typischen IoT-Stack, weil Grafana nahtlos auf InfluxDB oder Prometheus aufsetzt und Zeitreihen mit Zoom und Zeitbereichs-Wahl im Griff hat.
- Für Teams, weil Dashboards geteilt, versioniert und mit Variablen wiederverwendet werden können — ein Dashboard, viele Maschinen.
Weniger geeignet für
- Als Datenspeicher, weil Grafana grundsätzlich nichts speichert — ohne Quelle bleibt das Dashboard leer; die Daten gehören in InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB oder eine SQL-Datenbank.
- Für pixelgenaue Berichte und Business-Intelligence-Auswertungen mit Pivot-Tabellen, weil Grafana auf Live-Dashboards ausgelegt ist; besser passen Power BI oder Metabase.
- Zum Steuern von Anlagen, weil Grafana nur liest und anzeigt — Schreiben und Schalten sind nicht sein Auftrag; besser passen SCADA-Systeme oder ein Node-RED-Dashboard.
- Für einmalige Ad-hoc-Analysen kleiner Datenmengen, weil das Aufsetzen von Quelle und Dashboard dafür zu viel Aufwand ist; besser passt eine Tabellenkalkulation oder ein Notebook.
Fakten
- Open-Source-Plattform für Visualisierung und Alerting
- Grafana Labs
- 2014 (Torkel Ödegaard)
- AGPLv3 (bis 2021 Apache 2.0)
- Backend in Go, Oberfläche in TypeScript/React
- Webbrowser, Standard-Port 3000
- Prometheus, InfluxDB, MySQL/PostgreSQL, Elasticsearch, Loki u. v. m.
- OSS (selbst gehostet) · Grafana Cloud · Enterprise
Im Detail
Das Grundprinzip: anzeigen, nicht speichern
Grafana ist bewusst nur das Schaufenster. Jedes Panel auf einem Dashboard enthält eine Abfrage (Query), die beim Anzeigen live gegen die Datenquelle läuft — die Antwort wird gezeichnet und wieder verworfen. Wer den Zeitbereich wechselt oder das Dashboard neu lädt, löst neue Abfragen aus. Das hat zwei Konsequenzen: Die Quelle bleibt die einzige Wahrheit, und Grafana selbst braucht kaum Speicher — es merkt sich nur Dashboards, Benutzer und Einstellungen.
Datenquellen: anbinden statt importieren
Eine Datenquelle wird einmal konfiguriert — Adresse, Zugangsdaten, fertig. Danach steht sie allen Dashboards zur Verfügung. Grafana bringt Anbindungen für Dutzende Systeme mit: Zeitreihen-Datenbanken wie InfluxDB, Monitoring-Systeme wie Prometheus, klassische SQL-Datenbanken, Log-Systeme wie Loki und viele mehr. Jede Quelle behält ihre eigene Abfragesprache; Grafana stellt dafür passende Editoren bereit.
Panels und Dashboards
Ein Panel ist eine einzelne Anzeige: Liniendiagramm, Balken, Zahl, Tabelle oder Zeigerinstrument. Ein Dashboard ordnet mehrere Panels auf einem Raster an — und darf dabei munter Quellen mischen: Die Temperatur kommt aus InfluxDB, die Serverlast aus Prometheus, die Stückzahl aus PostgreSQL. Für den Betrieb praktisch: Dashboards lassen sich als JSON exportieren, versionieren und auf anderen Grafana-Installationen wieder einspielen.
Zeitbereich und Variablen
Oben rechts sitzt der Zeitbereichs-Wähler: letzte Stunde, letzte Woche, frei gewählter Zeitraum — jede Änderung gilt für alle Panels gleichzeitig und löst frische Abfragen aus. Variablen machen Dashboards wiederverwendbar: Ein Auswahlfeld «Maschine» oben am Dashboard, und dieselben Panels zeigen wahlweise Presse 1 oder Presse 2 — ohne das Dashboard zu kopieren.
Alerting: vom Schwellwert zur Benachrichtigung
Alert-Regeln prüfen Abfragen in festen Abständen: Liegt die Temperatur länger als fünf Minuten über 80 Grad? Dann wechselt die Regel in den Alarmzustand und Grafana verschickt Benachrichtigungen — per E-Mail, an Chat-Dienste wie Slack oder Teams, oder als Webhook an ein beliebiges System. So wird aus dem passiven Dashboard ein aktiver Wächter, der sich meldet, bevor jemand aufs Dashboard schaut.
Der typische IoT-Stack
In IoT-Projekten hat sich eine Kette bewährt: Sensoren publizieren per MQTT, ein Sammler wie Telegraf schreibt die Werte in InfluxDB, Grafana zeigt sie an und alarmiert. Jedes Glied macht genau eine Sache — der Broker verteilt, die Datenbank speichert, Grafana visualisiert. Fällt Grafana aus, gehen keine Daten verloren; die Anzeige holt nach dem Neustart einfach alles wieder aus der Quelle.
Grafana gibt es in drei Formen: als selbst gehostete Open-Source-Version (AGPLv3), als gehostete Grafana Cloud und als Enterprise-Version mit zusätzlichen Funktionen wie Berichten und erweiterten Rechten. Für die meisten Projekte — vom Homelab bis zum Werks-Leitstand — reicht die Open-Source-Version vollständig aus.