GrafanaCONline 2021:您对Grafana实验室最新公告的指南bob电竞频道

•2021年6月8日•10分钟

除了社区成员关于他们的用例的精彩演讲之外，GrafanaCONline 2021将包括与Grafana团队关于Grafana的最新功能和用例的一些会议。在这一周内，我们将继续推出新功能，进行更深入的现场演示，并分享我们关于Grafana未来的计划。

从新的可视化和主要性能改进到最受欢迎的功能(如统一警报和细粒度访问控制)，有很多值得分享的内容。有这么多新的公告和功能要查看，我们希望确保您知道在哪里可以获得有关这些开发的更多详细信息。以下是Grafana实验室所有最新公告的指南。bob电竞频道

Grafana 8.0

对于Grafana 8.0，我们的目标是为用户提供新的和改进的可视化数据的方法，这样他们就可以更快地工作，并享受与仪表板的响应性更强的交互。这个版本包括全新的面板，插件更新，先进的安全和认证功能，改进的启动和加载性能，以及更多。

用面板可视化数据的新方法

从状态历史到柱状图，饼图到柱状图，Grafana 8.0包括快速灵活的可视化，允许您以任何您想要的方式可视化您的数据。

新的状态时间线面板

新的State时间轴面板显示了随时间变化的离散状态。使用字符串或布尔数据，用户可以将该面板与新的值映射特性结合起来，为每个值分配颜色，从而使状态转换更加明显。

该面板非常适合可观察性和工业用例，在这些用例中，用户需要可视化正常运行时间、SLA一致性、传感器读数或任何随时间处于离散状态的东西。

时间序列面板现在是默认的可视化

在Grafana 7.4中引入的时间序列图形面板现在已经结束了beta版和默认的可视化选项。它是一种高性能的可视化，为用户提供更好的性能、更一致的一致性以及自定义面板不同方面的能力。

库板

随着组织增加更多的用户和创建更多的仪表板，可能会有更多的用例在多个仪表板上包含相同的面板。虽然总是可以将面板复制到各种仪表板上，但不可能在多个仪表板中重用同一个面板，并在发生更改时在所有地方自动更新。

库面板允许用户构建可在多个仪表板中使用的面板，从而解决了这个问题。在原始面板上所做的任何更新都将自动应用于添加了该面板的所有仪表板。

新的面板编辑功能

通过所有这些额外的面板和可视化选项，我们想让用户更容易地探索和配置可视化。为了实现这一点，我们对Panel Edit UI做了一些改进。

新的面板编辑功能提供了更好的导航和可用面板选项的可发现性，用户现在可以搜索所有面板选项和覆盖。还有一个新的表视图切换，允许您在表视图中快速查看传递给可视化的数据。

通过插件扩展Grafana的更多方法

插件目录

用户现在可以利用插件目录轻松地安装和管理Grafana插件。

对于新用户来说，插件目录是浏览和安装一长串可用的插件的好地方。
当前的Grafana用户可以使用插件目录浏览其他插件，更新和卸载插件。

更方便的特性之一是:插件目录中的所有内容都可以在不需要重新启动服务器的情况下完成。

最近增加和改进的插件

添加和改进数据源插件是Grafana实验室承诺提供开放和可组合的可观测平台的关键元素。bob电竞频道数据源插件通过api连接到现有数据源，并实时呈现数据，而不需要迁移数据。

一定要看看一些最新的插件，包括:

Salesforce(测试版)
Jira
GitLab
Splunk基础设施监控(原SignalFx)

如果你已经在使用Grafana插件，请寻找以下插件的更新和改进:

安全性和身份验证

在8.0版本中，Grafana企业版用户可以通过一些新特性来增强安全性和用户控制，比如细粒度访问控制、查询缓存和改进的报表。

细粒度访问控制

Grafana Enterprise现在包括细粒度的访问控制，允许管理员决定谁可以做什么，以确保他们组织中的用户在整个Grafana中具有正确的访问级别。

具体来说，管理员可以添加或删除如下权限:

允许创建报表
允许读取统计数据或许可细节
拒绝创建本地用户

当您的权限模型不适合Grafana附带的标准角色时，这是非常棒的。

数据源查询缓存

Grafana现在将缓存后端数据源查询的结果，消除不必要的重复查询，减少仪表板加载时间——以及成本。

查询缓存将结果存储一段时间，以便下一个加载仪表板或运行查询的用户保存到数据源的往返。这意味着更灵活的仪表板、更低的成本以及更低的用户达到速率限制并为不必要的查询付费的可能性。这是全局或每个数据源都可以配置的，它可以与Redis, Memcached或内存缓存一起工作。

查询缓存对于使用以下功能的Grafana企业客户特别有用:

基于日志的度量;例如，Splunk, Elastic, Cloudwatch等。
来自Oracle和Postgres等SQL数据源的大型数据库查询
事件仪表板，被大量用户同时访问
频繁刷新的繁重查询

报告

Grafana企业客户将注意到一些新工具，这些工具使报告更加具体，并帮助各种报告接收者以更互动的方式探索数据。现在，有了Grafana Enterprise中的报告，用户可以:

为报表选择模板变量
将表面板导出为CSV文件
从报告链接到原始的Grafana仪表板
使用改进的UI更容易创建报表
在报告中包含重复的面板和行

了解更多并开始使用Grafana 8.0

加入我们6月9日9:00 PT, 12:00 ET, 16:00 UTCGrafana 8.0深潜会话查看演示并了解更多关于Grafana 8.0的信息。
阅读博客文章关于Grafana 8.0发行版。
看看v8中有什么新功能新的Grafana播放仪表板．
在云端下载或尝试Grafana 8.0今天。
指升级有关升级您的Grafana安装的更多信息。

报警

在过去的几年里，警报一直是Grafana社区最期待和要求的功能之一，这就是为什么我们很兴奋地分享全新的、统一的Grafana警报。

新的Grafana 8警报汇集了Prometheus警报和Grafana仪表板警报，将它们集中到一个页面中，以简化查看和管理，包括从同一界面更新和编辑警报的能力。这意味着不再需要在不同的警报和仪表板之间导航以查找正确的信息和更新-所有警报信息都在直观的、可搜索的视图中可用。

这些新的集中功能将适用于那些使用传统Grafana仪表盘警报以及更复杂的prometheus支持的警报的用户。

此外，Grafana警报现在为所有Grafana用户和数据源提供了一个公共警报-无论您使用的是开源版本还是Grafana实验室的企业和云堆栈。bob电竞频道

对于这个版本，Grafana仍然支持遗留的Grafana警报。为了使用新的警报体验，用户必须选择加入并启用功能切换来触发适当的迁移。阅读文档来学习如何启用此功能以及会发生什么变化。

了解更多并开始与Grafana警报

加入我们6月16日9:00 PT, 12:00 ET, 16:00 UTC在Grafana会话中警报的下一步是什么观看演示和了解更多关于Grafana警报。
阅读文档启用Grafana警报。
尝试格拉夫娜在云中发出警报今天。

跟踪

Tempo是1.0版的GA

在开幕主题演讲中，我们宣布了Grafana Tempo 1.0现已可用。Grafana Tempo于2020年10月在Grafana ObservabilityCON上发布，提供了一种全新的、完全不同的分布式跟踪，专注于仅使用对象存储的高效和可扩展的跟踪存储。

使用Grafana Tempo，用户能够更深入地研究他们的可观察性数据，并查明特定的痕迹，以回答诸如“为什么这个客户的查询慢?””“又出现了间歇性的故障。我能看到确切的痕迹吗?”通过日志和范例发现跟踪，并在Tempo中按ID存储跟踪，组织在减少基础设施支出的同时，获得了对其应用程序的更多可见性。

获得Grafana云痕迹，免费!

除了Tempo 1.0之外，我们还发布了Grafana Cloud Traces的通用版本，它将跟踪与指标、日志和仪表板集成在一起Grafana云可观测性堆栈．用户可以在Grafana Cloud的免费层免费分析高达50GB的痕迹。

了解更多信息并开始跟踪

加入我们6月10日9:00 PT, 12:00 ET, 16:00 UTC使用Grafana Tempo会话的开源分布式跟踪观看演示和了解更多关于Grafana Tempo。
阅读博客文章关于Tempo 1.0发行版。
注册一个Grafana Cloud帐户快速开始与Grafana云痕迹。

日志

Grafana的Explore中的先前日志视图将显示限制为查询返回的最大行数。没有办法要求更多的结果。如果没有找到要查找的内容，则必须调整查询。在Grafana 8.0中，我们为日志添加了分页，因此当您达到行数限制时，您可以单击到较旧或较新的日志。

了解更多信息并从日志开始

加入我们6月17日9:00 PT, 12:00 ET, 16:00 UTC获得更多和花较少与Grafana洛基日志会话观看演示并了解更多关于使用Grafana Loki登录的信息。
注册一个Grafana Cloud帐户快速开始使用Grafana云日志。

Grafana机器学习

在关于Grafana实验室机器学习的未来bob电竞频道，我们宣布了Grafana机器学习的早期访问计划。这个新产品使Grafana Cloud用户能够创建高级预测和自适应警报，自动化根本原因分析，并最终更好地了解他们的系统。

与当今市场上的其他AI和机器学习解决方案相比，Grafana machine leabob彩票中奖计划rning并不试图将机器学习应用于每一个指标，然后对其进行筛选以提取“见解”。相反，我们的重点是构建新的工具来帮助用户理解对他们重要的关键指标。

对于这些关键指标，我们使用最先进的机器学习模型轻松配置时间序列预测任务，并自动使这些模型与最新数据保持同步。有了稳定的训练过的模型，Grafana机器学习可以产生高质量的预测，根据历史表现告诉我们什么是“正常”，以及我们在未来可以期望什么。有了这些知识，我们可以创建动态警报，告诉我们什么时候现实世界的行为不正常，而不需要有人检查仪表板或维持静态阈值。