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
Drittquelle · Wikidata (CC0)
Wikidata-Profil
Grafana
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
Historischer Vergleich zwischen Sudgängen
Alerts auf Temperatur-Drift
Mobile-Zugriff für Braumeister
Multi-Datenquelle
Dashboards für Schichtleiter
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'
Gärungsverlauf-Vergleich
Echtzeit-Alerts via Slack
Sudprotokolle automatisch
Strom-, Wasser-, CO2-Statistiken
Schicht-Übergabe-Dashboard
PDF-Berichte für Brauereiaufsicht
Mobile-PWA für den Braumeister
Kern-Funktionen von Grafana
Was als Plattform bietet — und welche dieser Funktionen im Brauerei-Setup besonders tragen.
200+ Daten-Quellen-Plugins
Drag-and-Drop Dashboard-Editor
Alerting mit Routing
User/Roles + Multi-Tenancy
REST-API für Custom-Embedding
Variables für dynamische Dashboards
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 {{ $value }}°C"
# → Alertmanager → Slack #brauerei-alertsGrafana-Stack mit InfluxDB-Datenquelle
services:
grafana:
image: grafana/grafana:13.0.1
container_name: grafana
restart: unless-stopped
ports: ["3000:3000"]
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
- ./provisioning:/etc/grafana/provisioning:ro
environment:
- GF_SERVER_ROOT_URL=https://dashboards.brauhaus-werder.de
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=${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: trueVerwandte Themen
Grafana ist die Visualisierung — was füttert sie?
zeigt Daten aus anderen Systemen an. Im Brauhaus-Setup: Sensor-Daten in InfluxDB, Sudplan in , Alarme via . Im klassischen IT-Monitoring: + :
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