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Grafana

Die Open-Source-Plattform für Dashboards, Metriken und Alerts. 200+ Datenquellen-Plugins, Drag-and-Drop-Editor, Alerting mit Routing — eine konkrete Alternative zu Power BI und Tableau für mit IoT-, Produktions- oder Sensordaten.

Projekt-Profil

Grafana

The open observability platform for everyone

Stand: 2. Juni 2026

GitHub-Sterne

74k

Forks

14k

Offene Issues

3.6k

Lizenz

AGPL-3.0

Aktuelle Version

v13.0.1

Sprache

TypeScript

Erstveröffentlichung
11. Dezember 2013
Letzter Commit
2. Juni 2026

Drittquelle · Wikidata (CC0)

Wikidata-Profil

Grafana

Q43399271

Lizenz

Apache-Lizenz, Version 2.0

Entwickler

Carl Bergquist

Was ist Grafana?

ist die seit über zehn Jahren etablierte Open-Source-Plattform für Dashboards, Visualisierungen und Alerting. Im Kern liest sie Daten aus über 200 Quellen (, InfluxDB, , MySQL, , Elasticsearch, MongoDB, REST-APIs, CSV-Dateien) und rendert sie als konfigurierbare Panels — Zeitreihen, Tabellen, Statistiken, Heatmaps, Karten.

ist AGPL-3.0-lizenziert — echtes OSI-Open-Source. Daneben gibt es Cloud (SaaS) und Enterprise (kommerzielle Lizenz mit zusätzlichen Features wie SAML, Reporting, Auditing). Für KMU-Eigenbetrieb reicht die Open-Source-Variante ohne Einschränkungen — Self-Hosting für eigene Nutzung ist AGPL-konform unproblematisch.

Warum eine Brauerei Grafana nutzt

In einer Privatbrauerei mit 8–15 Gärtanks läuft jeder Sud über mehrere Tage. , Druck, manchmal pH und Stammwürzedichte müssen kontinuierlich erfasst werden — historisch im Excel-Buch des Braumeisters, was abends mühsam aktualisiert wird. Sensor-Daten liegen oft schon vor (moderne Tanks haben sie eingebaut), aber niemand schaut hin.

macht aus den Sensor-Daten ein lebendiges Bild: Echtzeit-Gärungsverlauf pro Tank, Vergleich mit dem idealen Soll-Profil, Alerts auf Temperatur-Drift via Slack oder SMS. Plus: Sudprotokolle werden automatisch aus der Datenbank generiert — die handgeschriebene Brauerei-Buchhaltung wird zur audit-freudigen, durchsuchbaren Datenbasis.

Mandantenfall

Brauhaus Werder

Mittelgroße Privatbrauerei in Brandenburg, 18 Mitarbeitende — Braumeister + 6 Brauer + Schichten + Verwaltung + Vertrieb. 12 Gärtanks à 40 hl mit je 2–3 Sensoren (, Druck, optional pH und Dichte). Vor 16 Monaten Umstellung von Excel-Brauerei-Buch auf InfluxDB + . Heute: alle Sude sind durchsuchbar, Temperatur-Driften werden in Echtzeit erkannt, Sudprotokolle entstehen automatisch.

Echtzeit-Übersicht aller 12 Tanks

Ein Dashboard, das den Zustand aller 12 Gärtanks auf einen Blick zeigt — , Druck, Sudgang-Phase, restliche Zeit bis zur Schlauchung. Braumeister-Tagesblick: 30 Sekunden statt Rundgang durchs Tankhaus.

Historischer Vergleich zwischen Sudgängen

'Sud 2026-127 Pils läuft anders als sonst' — legt das aktuelle Gärungsprofil über die letzten 10 erfolgreichen Pils-Sude. Anomalien sichtbar in Sekunden, nicht erst beim Sensorik-Panel am Ende.

Alerts auf Temperatur-Drift

Wenn die Tank-Temperatur mehr als 2 °C vom Soll-Profil abweicht und das länger als 10 Minuten: Slack-Alert in #brauerei-alerts. Braumeister bekommt es auch nachts mit — ein langsamer Drift kann den ganzen Sud kosten.

Mobile-Zugriff für Braumeister

Braumeister will am Smartphone schnell nach Tank 7 schauen — ohne Laptop, ohne VPN-Setup. läuft als responsive Web-App, mit PWA-Modus für Home-Screen-Icon und Push-Notifications.

Multi-Datenquelle

Sensor-Daten in InfluxDB, Sudplan und Mitarbeiter-Schichten in , Strom- und Wasserverbrauch in CSV. kombiniert alle drei Quellen in einem Dashboard — pro Sud die kompletten Kosten- und Verbrauchs-Daten.

Dashboards für Schichtleiter

Schichtleiter brauchen vereinfachte Dashboards: nur die Tanks ihrer Schicht, große Zahlen, klare Farb-Codierung (Grün/Gelb/Rot). Braumeister-Dashboard ist Detail-Edition mit Multi-Variable-Filtern.

Was die Brauerei konkret damit macht

Acht produktive Nutzungsmuster aus 16 Monaten Grafana-Praxis im Brauhaus Werder. Jeder Pattern hat eine handgeschriebene Brauerei-Tätigkeit oder eine 'na ja, das fällt uns hoffentlich auf'-Lücke ersetzt.

Master-Dashboard 'Tankhaus'

12 Kacheln, je eine pro Tank: aktuelle , Druck, Sudgang-Phase, geplante Schlauchung. Farbcodierung Grün (im Soll) / Gelb (Drift) / Rot (Alarm). Auf einem 27-Zoll-Monitor im Brauereiraum permanent eingeblendet.

Gärungsverlauf-Vergleich

Pro Tank ein Detail-Dashboard: aktuelle Sudkurve über die letzten 10 erfolgreichen Sude der gleichen Sorte gelegt. Sieht das Soll-Korridor auf einen Blick. Braumeister erkennt 'da läuft was anders' in 2 Sekunden statt nach 12 Stunden.

Echtzeit-Alerts via Slack

Alertmanager schickt Alerts (Temperatur-Drift, Drucksprung, Sensor-Ausfall) in #brauerei-alerts. Plus Slack-Push auf das Braumeister-Smartphone. Inhibition-Rules: wenn Sensor offline, keine 200 Folge-Alerts.

Sudprotokolle automatisch

Am Ende jedes Sudes generiert ein n8n-Workflow ein PDF-Sudprotokoll aus den Grafana-Daten: Gärungsverlauf, Schwellwert-Verstöße, Verbrauchs-Daten, Sensorik-Übersicht. Landet im DMS, ist 10 Jahre lang durchsuchbar.

Strom-, Wasser-, CO2-Statistiken

Drei Energie-Zähler liefern via Modbus an InfluxDB. zeigt Verbrauch pro Sudgang, pro Sorte, pro Monat. Brauerei sieht 'unser Pils 2026 verbraucht 8 % mehr Strom als 2025' — Argument für Effizienz-Investitionen.

Schicht-Übergabe-Dashboard

Schichtleiter öffnen morgens ein Übergabe-Dashboard: aktive Sude, Status, geplante Schlauchungen heute. Vorgänger-Schicht hat in einem Grafana-Text-Panel Notizen hinterlassen. Kein Zettel-Chaos mehr.

PDF-Berichte für Brauereiaufsicht

Beim Hessischen Bundesamt für die Statistik kommen quartalsweise Berichte rein — Mengen, Sorten, Hopfen-Einsatz. Grafana-Reporting (Open-Source-Plugin) generiert die Berichte aus der DB direkt als PDF. Bisher: 2 Tage Excel-Arbeit. Jetzt: 30 Minuten.

Mobile-PWA für den Braumeister

ist als PWA installiert auf dem Braumeister-Smartphone und auf zwei Schichtleiter-Tablets. Push-Notifications für Alerts. Mobile-optimierte Dashboards (große Zahlen, weniger Detail). 24/7-Übersicht, auch von zuhause aus.

Kern-Funktionen von Grafana

Was als Plattform bietet — und welche dieser Funktionen im Brauerei-Setup besonders tragen.

200+ Daten-Quellen-Plugins

, InfluxDB, , MySQL, MongoDB, , Elasticsearch, REST-APIs, CSV, MQTT, Modbus — fast jedes denkbare Datenformat hat ein Grafana-Plugin. Multi-Datenquelle pro Dashboard ohne ETL-Layer.

Drag-and-Drop Dashboard-Editor

Panel hinzufügen, Datenquelle wählen, Query schreiben, Visualisierung wählen — alles in der Browser-UI. Templates für gängige Anwendungsfälle (System-Monitoring, IoT, Business-KPIs). Wiederverwendung von Panels via Variablen.

Alerting mit Routing

Alerts werden in definiert (auf Query-Resultaten), Alertmanager kümmert sich um Routing (Slack, E-Mail, ). Silencing für Wartungsfenster, Inhibition für Folgealarme, Per-Team-Routing für große Setups.

User/Roles + Multi-Tenancy

Vorgegebene Rollen (Admin, Editor, Viewer) plus Custom-Permissions pro Dashboard/Folder. Multi-Tenancy via Folder-Strukturen: Brauerei sieht Brauerei-Folder, Vertrieb sieht Vertrieb-Folder, keine Cross-Sicht.

REST-API für Custom-Embedding

Komplette für Dashboards, Datasources, Alerts. Dashboards als JSON exportierbar, in Git versionierbar, via Provisioning automatisch deploybar. Embed-Snippets für Iframe-Einbau in eigene Apps.

Variables für dynamische Dashboards

Statt 12 Dashboards für 12 Tanks: ein Dashboard mit Variable 'tank', Dropdown zur Auswahl. Beim Wechsel werden alle Queries automatisch neu evaluiert. Skaliert auf hunderte Datenpunkte ohne Dashboard-Explosion.

Alternativen ehrlich verglichen

Wenn Grafana nicht passt — was sonst?

Drei Alternativen mit unterschiedlichen Stärken. ist der breite Standard für Self-Hosted-Dashboards. Die Konkurrenz hat eigene Schwerpunkte.

Microsoft-Stack

Power BI

Microsoft, proprietär

  • + Tiefe MS-365- und Azure-Integration
  • + Sehr starkes Excel-/SQL-Server-Setup
  • − 10 €/Nutzer/Monat (Pro)
  • − MS-Cloud, Self-Hosting nur via Report-Server

Enterprise-BI

Tableau

Salesforce, proprietär

  • + Sehr ausgereifte BI-Plattform
  • + Starke Datenvisualisierung
  • − 70 $/Nutzer/Monat Creator-Lizenz
  • − US-Cloud, Self-Hosting kompliziert

Open-Source-BI

Metabase

Metabase Inc., AGPL-3.0

  • + Self-Hosted, einfacher Einstieg
  • + Sehr gut für SQL-zentrische Daten
  • − Weniger Datenquellen als Grafana
  • − Schwächer bei Zeitreihen und IoT

Faustregel: Wer Self-Hosting will, IoT-/Sensor-/Server-Daten visualisiert und mit Multi-Datenquellen arbeitet, ist mit am besten unterwegs. Power BI ist die richtige Wahl in Microsoft-Häusern mit MS-365-Lizenz. Tableau lohnt sich bei reinen Business-Analytics-Use-Cases mit teurer Lizenz-Toleranz. Metabase ist eine schöne Alternative für SQL-zentrische mit weniger Zeitreihen.

Pricing

AGPL-3.0. Self-Hosted. Keine Per-Seat-Lizenz.

Lizenz

AGPL-3.0 — echte OSI-Open-Source-Lizenz mit Strong-Copyleft. Für KMU-Eigenbetrieb ohne Re-Distribution keine Auflagen. Daneben gibt es Grafana Enterprise (kommerziell, Zusatz-Features SAML/Reporting/Auditing) und Grafana Cloud (SaaS) — für Self-Hosting nicht relevant.

Laufende Kosten

Ein Container auf bestehendem Docker-Host. RAM-Bedarf ca. 256 MB für 5–20 Dashboards. Plus die Datenbank, die ohnehin läuft (InfluxDB/PostgreSQL). Keine Per-Seat-Lizenz, keine Cloud-Gebühren.

Aufwand

Installation: 30 Minuten (Container starten, Admin-Passwort). Erstes Dashboard mit Variablen: 2–3 Stunden Lernkurve. Komplett-Setup für Brauerei (InfluxDB-Anbindung, 12-Tank-Dashboard, Alerts, Mobile-PWA, Sudprotokoll-Workflow): 5–8 Beratungstage.

hat eine sehr aktive Maintainer-Community und seit 2014 stabile Releases (aktuell v13). Die AGPL-3.0-Lizenz bedeutet: bei Eigennutzung keinerlei Auflagen, bei Re-Distribution als SaaS-Konkurrenz muss der eigene Code unter AGPL veröffentlicht werden. Für 99 % der KMU-Setups ist das irrelevant.

Alert-Regel: Temperatur-Drift in einem Gärtank

# Grafana Alert Rule (YAML, provisioning)
apiVersion: 1
groups:
  - orgId: 1
    name: braumeister-alerts
    folder: Brauerei
    interval: 30s
    rules:
      - uid: tank-temp-drift
        title: Tank-Temperatur weicht vom Soll ab
        condition: B
        data:
          - refId: A
            datasourceUid: influxdb-tanks
            model:
              query: |
                from(bucket: "tanks")
                  |> range(start: -15m)
                  |> filter(fn: (r) =>
                    r._measurement == "temperature" and
                    abs(r.actual - r.target) > 2.0)
                  |> mean()
          - refId: B
            type: threshold
            settings:
              expression: A > 0
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
          team: braumeister
        annotations:
          summary: "Tank {{ $labels.tank }} driftet um {{ $value }}°C"
        # → Alertmanager → Slack #brauerei-alerts
Wenn die Tank-Temperatur länger als 10 Minuten mehr als 2°C vom Soll-Profil abweicht, Slack-Alert an den Braumeister. Sudgang wird nicht abgebrochen, aber sofort bemerkt. Quelle: Eigene Praxis, MIT-Snippet.

Grafana-Stack mit InfluxDB-Datenquelle

services:
  grafana:
    image: grafana/grafana:13.0.1
    container_name: grafana
    restart: unless-stopped
    ports: ["3000:3000"]
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./provisioning:/etc/grafana/provisioning:ro
    environment:
      - GF_SERVER_ROOT_URL=https://dashboards.brauhaus-werder.de
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=${GRAFANA_ADMIN_PASS}
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=false
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-piechart-panel
    networks: [observability, frontend]

  influxdb:
    image: influxdb:2.7
    container_name: influxdb
    restart: unless-stopped
    environment:
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=admin
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD=${INFLUX_ADMIN_PASS}
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=brauhaus-werder
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=tanks
      - DOCKER_INFLUXDB_INIT_RETENTION=90d
    volumes:
      - influxdb_data:/var/lib/influxdb2
    networks: [observability]

volumes:
  grafana_data:
  influxdb_data:

networks:
  observability:
  frontend:
    external: true
Zwei Container: Grafana für Dashboards und InfluxDB als Time-Series-Datenbank für Sensor-Messwerte. Sensoren posten via HTTP oder MQTT in InfluxDB, Grafana visualisiert. Quelle: docs.grafana.com, AGPL-3.0.

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