DeepFlow监控系统中Grafana仪表盘无数据问题分析与解决方案

DeepFlow监控系统中Grafana仪表盘无数据问题分析与解决方案

【免费下载链接】deepflow DeepFlow 是云杉网络 (opens new window)开发的一款可观测性产品，旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰（Zero Code）采集，并结合智能标签（SmartEncoding）技术实现了所有观测信号的全栈（Full Stack）关联和高效存取。使用 DeepFlow，可以让云原生应用自动具有深度可观测性，从而消除开发者不断插桩的沉重负担，并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。 项目地址: https://gitcode.com/DeepFlow/deepflow

问题现象

在DeepFlow监控系统的实际部署过程中，用户反馈在Grafana仪表盘中只能看到Clickhouse相关的统计数据，而Agent和Server相关的监控指标全部缺失。具体表现为：

1. Clickhouse监控面板显示正常
2. Server监控面板无任何数据
3. Agent监控面板同样无数据展示

根本原因分析

经过深入排查，发现问题根源在于环境时间与查询时间存在严重偏差：

• 当前系统实际时间为2025年6月
• 但Grafana查询面板默认显示的时间范围是最近15分钟
• 由于时间窗口不匹配，导致查询不到有效数据

解决方案

针对该问题，提供以下两种解决方式：

临时解决方案

在Grafana查询面板中手动调整时间范围，选择包含实际监控数据的时间段：

1. 点击Grafana右上角的时间选择器
2. 将时间范围调整为包含监控数据的时间段
3. 确认后即可正常显示监控指标

根本解决方案

确保DeepFlow部署环境的时间同步：

1. 在所有节点上配置NTP时间同步服务
2. 验证各节点时间一致性
3. 确保Grafana服务器时间与监控环境时间同步

DeepFlow离线部署最佳实践

针对该案例中涉及的DeepFlow离线部署过程，补充完整的技术实现方案：

环境准备

需要准备两台主机：

• 主机A：具备外网访问能力，用于下载所需资源
• 主机B：内网环境，实际部署DeepFlow

详细部署步骤

1. 资源下载阶段（主机A）

   • 添加DeepFlow Helm仓库
   • 下载最新版本Chart包
   • 下载所有依赖容器镜像

2. 配置修改

   • 修改values.yaml中的镜像拉取策略为IfNotPresent
   • 启用allInOneLocalStorage选项简化存储配置

3. 资源迁移

   • 打包所有容器镜像
   • 将Chart包和镜像传输到内网主机B

4. 镜像导入（主机B）

   • 使用nerdctl或docker导入所有镜像
   • 确保所有K8s节点都包含所需镜像

5. Helm安装

   • 使用修改后的Chart包进行安装
   • 确认所有Pod正常运行

6. 访问配置

   • 设置SSH隧道实现外部访问
   • 通过端口转发访问Grafana

经验总结

1. 时间同步至关重要：监控系统各组件时间必须保持同步，这是数据可视化的基础
2. 离线部署注意事项：
   • 必须预先下载所有依赖资源
   • 需要修改默认的镜像拉取策略
   • 多节点环境需确保镜像同步
3. 问题排查思路：
   • 首先确认组件运行状态
   • 检查数据时间范围是否匹配
   • 验证基础网络和时间配置

通过本文的分析和解决方案，用户不仅能够解决Grafana仪表盘无数据的问题，还能掌握DeepFlow系统的离线部署技巧和运维最佳实践。

【免费下载链接】deepflow DeepFlow 是云杉网络 (opens new window)开发的一款可观测性产品，旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰（Zero Code）采集，并结合智能标签（SmartEncoding）技术实现了所有观测信号的全栈（Full Stack）关联和高效存取。使用 DeepFlow，可以让云原生应用自动具有深度可观测性，从而消除开发者不断插桩的沉重负担，并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。 项目地址: https://gitcode.com/DeepFlow/deepflow