Grafana调研和Superset对比

Grafana调研

安装

使用Docker安装

注意事项:

  1. 启动时需要设置数据库,否则Grafana会使用嵌入式数据库sqlite3。

支持图表

官方文档,只有四种类型分别为Graph,Singlestat,Table,Heatmap

项目引入

方式一:Dashboard snapshot

分享整个Dashboard,不需要额外的权限设置。

方式二:Share Panel-Embed Panel

设置AUTH_ANONYMOUS_ENABLEDtrue允许anonymous访问。即可单独分享每一个graph panel

Dashboard市场

Grafana有把Dashboard配置通过JSON文件导入/导出功能,同时官方建立了一个在线的市场,方便大家交流。但是因为数据源的差异性,实际用途不大。

目前市场是下载比较的多的配置,是一些基于通用数据源的配置。例如prometheus,实际上Prometheus也把Grafana当作自己的图形解决方案。

插件安装

Grafana提供了通过插件扩展控能,例如安装饼图插件支持饼图设置,安装数据源插件增加支持的数据源。

代码分析

进行中

MongoDB连接

待测试,MongoDB connect BI插件理论上可行

对比分析

Grafana star 29.2k+ 有企业版(收费)Live Demo

Superset star 24.7k+

开源许可证都为apache-2.0

Superset

优点:
采用D3图表库初始支持的图表类型就十分丰富

Grafana

优点:

1. 支持插件方便社区为其提供扩展能力  
2. 项目引入简单,不需要二次开发

总结&建议

经过初步的了解,我的建议是使用Grafana。原因有以下几点:

  1. 目前的流行程度Grafana略微占优,正在使用的企业数量似乎更多(superset没有找到相关数据)。
  2. Grafana有独立的公司在开发维护,并且同时就在提供商业服务。商业成熟度上远远领先Superset。
  3. Grafana的插件设计模式更加优秀,方便社区提供能量。

Grafana的潜在缺点:

没有选择类似D3的库作为图形上的支持,我觉得有长期的运营打算在其中,也许是在为今后的按图表插件来收费的模式做准备。这样的模式没什么不好,但是长期来看通过自研要做出和D3同样水平的图表库需要很长的时间,最终能否达到同样的水平很难说。


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