Grafana 与 Kibana

以下是 Grafana 与 Kibana 的核心区别、适用场景及技术栈组合的详细对比分析：

一、核心区别

维度	Grafana	Kibana
核心定位	专注于时序指标监控，支持多数据源动态仪表盘展示，强于实时告警与性能分析	专为日志分析设计，深度集成 Elasticsearch，擅长非结构化数据检索与关联分析
数据模型	处理结构化时间序列数据（如 CPU 使用率、请求延迟）	处理非结构化或半结构化日志（如文本日志、JSON 数据）
查询语言	使用 PromQL（Prometheus）或数据源特定查询语言（如 InfluxQL）	支持 KQL（Kibana Query Language）和 Lucene 语法，适合复杂日志过滤
可视化类型	时序图、仪表盘、热力图、地理地图，支持插件扩展（如甘特图、链路图）	直方图、词云、地理空间分析，内置日志上下文关联分析功能
告警功能	原生支持阈值告警，集成 Alertmanager 实现多级通知（邮件、Slack 等）	依赖插件或 Elasticsearch Watcher，告警功能较弱
数据源支持	多数据源（Prometheus、MySQL、Loki 等），支持混合数据源仪表盘	仅支持 Elasticsearch，需通过 Logstash/Beats 接入其他数据

二、适用场景 Grafana

云原生监控
• 场景：Kubernetes 集群资源监控（CPU、内存、网络）、微服务链路追踪（集成 Jaeger）。

• 技术栈：Prometheus（指标采集）+ Grafana（可视化）+ Alertmanager（告警）。
IoT 设备监控
• 场景：传感器数据实时展示（如温度、压力时序数据）。

• 技术栈：InfluxDB（时序存储）+ Telegraf（数据采集）+ Grafana（展示）。
业务指标可视化
• 场景：电商平台实时交易量、用户活跃度仪表盘。

• 技术栈：MySQL（业务数据）+ Grafana（SQL 查询可视化）。

Kibana

日志故障排查
• 场景：分析 Nginx 错误日志定位 500 错误根源。

• 技术栈：Filebeat（日志采集） + Elasticsearch（存储） + Kibana（分析）。
安全分析与威胁检测
• 场景：通过日志关联分析识别 DDoS 攻击模式。

• 技术栈：Elastic Security（SIEM） + Kibana（可视化仪表盘）。
业务智能（BI）
• 场景：用户行为分析（如页面点击热力图）。

• 技术栈：Logstash（数据转换） + Elasticsearch（聚合） + Kibana（可视化）。

三、技术栈组合对比

工具	常用技术栈	典型使用场景
Grafana	Prometheus + Loki + Alertmanager	容器集群监控（实时指标 + 日志联动）
	InfluxDB + Telegraf + Kapacitor	工业设备时序数据监控（高频采样与存储）
	MySQL + Grafana	业务报表（如销售趋势、用户留存率）
Kibana	Elasticsearch + Logstash + Beats（ELK Stack）	全链路日志分析（从采集到可视化）
	Elasticsearch + APM（应用性能监控）	微服务性能瓶颈定位（请求链路追踪）
	Elasticsearch + Machine Learning（异常检测）	金融交易异常行为识别（如高频小额转账）

四、关键差异总结

五、选型建议 • 优先选择 Grafana：若需监控实时指标、构建跨数据源仪表盘，或需要强大的告警功能。

• 优先选择 Kibana：若核心需求是日志全文检索、非结构化数据分析，或已深度使用 ELK 技术栈。

• 互补使用：在统一监控平台中，Grafana 展示实时指标，Kibana 关联分析日志，通过超链接或嵌入式面板实现联动。

引用来源

上次更新: 2025/06/10, 09:18:05