Grafana Dashboard Design: Wie Sie hybride IT-Landschaften wirklich steuerbar machen
- Oliver Groht
- vor 4 Tagen
- 6 Min. Lesezeit
Warum Dashboard-Design über den Erfolg Ihrer Observability-Strategie entscheidet
Hybride IT-Landschaften – also die Mischung aus Rechenzentrum, Private Cloud und Public Cloud – sind im Mittelstand längst Normalität. Viele Unternehmen nutzen Grafana bereits, um Metriken, Logs und Traces zu visualisieren. Der geschäftliche Nutzen scheitert aber häufig nicht an der Technik, sondern am Dashboard-Design.
Sind Dashboards überladen, unverständlich oder uneinheitlich, verlieren Führungskräfte schnell das Vertrauen in die Zahlen. Observability bleibt dann ein Werkzeug der IT – statt zum gemeinsamen Steuerungsinstrument von Management, Fachbereichen und Betrieb zu werden.
Dieser Artikel zeigt, wie Sie mit professionellem Grafana Dashboard Design Ihre hybride IT-Landschaft wirklich steuerbar machen – mit Fokus auf erfahrene Anwender, die bereits Dashboards betreiben und diese gezielt weiterentwickeln wollen.
Anforderungen an Dashboards in hybriden IT-Landschaften
Ein Dashboard für gemischte On-Premises- und Cloud-Umgebungen muss drei Ebenen verbinden:
Business-Ebene: Welche Services und Prozesse sind betroffen?
Plattform-Ebene: Welche Standorte und Plattformen liefern die Leistung?
Technische Ebene: Wo genau entstehen Engpässe oder Fehler?
Daraus ergeben sich zentrale Designprinzipien:
Fokus auf wenige, geschäftsrelevante Kennzahlen pro Sicht
Einheitliche Darstellung über Rechenzentrum, Private Cloud und Public Cloud hinweg
Klare visuelle Hinweise auf Abweichungen und Trends
Unterschiedliche Sichten für Management, Fachbereiche und IT-Betrieb
Grafana bietet dafür alles Nötige: flexible Panel-Layouts, Drill-downs, Variablen, wiederverwendbare Dashboard-Templates und mit Label Based Access Control (LBAC) eine fein abgestufte Zugriffskontrolle auf Datenquellen.
Wichtig ist: Sie nutzen diese Möglichkeiten nicht „featuregetrieben“, sondern entlang klarer Steuerungsfragen aus dem Geschäft.
Storytelling im Dashboard: Vom Überblick zur Ursache
In aktuellen Webinaren wie „Getting started with Grafana dashboard design“ und „Building advanced Grafana dashboard“ wird ein Kerngedanke betont: Gute Dashboards erzählen eine klare Geschichte.
Für hybride IT-Umgebungen hat sich folgende Struktur bewährt:
Oben: Business-Überblick
3–5 Kennzahlen zur Gesamtgesundheit der wichtigsten Services (z. B. ERP, Shop, Kundenportal), unabhängig davon, ob diese on-prem oder in der Cloud laufen.
Mitte: Plattform- und Standort-Sicht
Aufteilung nach Rechenzentrum, Private Cloud, Public Cloud, ggf. nach Region oder Mandant. Ziel: Engpässe lokalisieren.
Unten: Technische Detail-Sicht
Infrastruktur-Metriken (CPU, RAM, Storage, Netzwerk, Container, Cluster), gruppiert nach Standort oder Service.
Jede Ebene beantwortet eine andere Frage:
„Wie geht es unserem Geschäft?“
„Wo liegt das Problem – Standort, Plattform, Service?“
„Welche technische Ursache ist wahrscheinlich?“
Für erfahrene Anwender bedeutet das: Sie gestalten Dashboards bewusst als Drill-down-Kette, nicht als Sammlung einzelner Diagramme. Ein Management-Dashboard verweist gezielt auf Plattform- und Technik-Dashboards, statt alles in einer Ansicht zu vermischen.
Panel-Design: Klare Rollen, klare Fragen
Viele produktive Grafana-Installationen leiden unter Panel-Inflation. Für erfahrene Nutzer lohnt es sich, konsequent aufzuräumen und Rollen klar zu trennen.
Bewährte Regeln für das Layout:
Maximal 6–8 Panels im sichtbaren Bereich ohne Scrollen
Pro Rolle ein eigenes Dashboard (Management, Fachbereich, Operations), statt „One size fits all“
Konsistente Farblogik: Grün = unkritisch, Gelb = Warnung, Rot = kritisch – über alle Dashboards hinweg
Einheitliche Zeitfenster pro Dashboard, z. B. standardmäßig „letzte 24 Stunden“ mit Schnellwahl für „letzte 7 Tage“
Gezielter Einsatz der Panel-Typen:
Stat- und Gauge-Panels für Kern-KPIs wie Verfügbarkeit, Fehlerrate, Antwortzeiten
Time series-Panels für Trends, Saisonalitäten und „Vorwarnindikatoren“
Table-Panels für Listenansichten (Top-N-Fehler, langsamste Services, auffällige Hosts)
Bar- oder Pie-Charts nur dort, wo Anteile und Vergleiche in Prozent wirklich entscheidungsrelevant sind
Jedes Panel sollte eine eindeutige Frage beantworten, etwa:
„Wie verfügbar war das Kundenportal in den letzten 24 Stunden?“
„Welche Region verursacht aktuell die meisten Fehler?“
„Welche Proxmox-Cluster laufen dauerhaft über 80 % CPU-Auslastung?“
Wenn sich diese Frage nicht klar formulieren lässt, gehört das Panel in ein separates Technik-Dashboard oder ganz entfernt. So entsteht eine Oberfläche, die Entscheider intuitiv lesen können – ohne technische Detailkenntnisse.
Datenquellen in hybriden Umgebungen sinnvoll kombinieren
In hybriden IT-Landschaften entstehen Daten aus Monitoring im Rechenzentrum, Cloud-Metriken, Virtualisierungsplattformen wie Proxmox, Container-Umgebungen und Log-Systemen. Grafana erlaubt, diese Quellen in einem gemeinsamen Dashboard zusammenzuführen – die Kunst liegt in der Vereinheitlichung.
Best Practices für erfahrene Anwender:
Gemeinsame Kennzahlen definieren
Beispielsweise „Service-Verfügbarkeit“ oder „Antwortzeit“ konsistent über alle Plattformen, statt pro Tool eine eigene Definition.
Labels und Namenskonventionen standardisieren
Einheitliche Labels wie env=prod|test, location=dc1|cloud, service=crm|shop, tenant=… erleichtern Filter, Variablen und LBAC.
Umgebungen visuell unterscheiden
Produktion, Test und Entwicklung klar trennen, z. B. durch Farbschemata, Panel-Gruppierungen oder eigene Dashboards.
Einsteiger-Tutorials – etwa zum Einrichten eines ersten Grafana-Dashboards auf Basis eines Radxa ROCK 3A im Umfeld von OKdo und DesignSpark – zeigen gut, wie Sie mit einer kleinen, klar umrissenen Datenquelle beginnen. Für hybride Produktivlandschaften sollten Sie diesen Ansatz erweitern: mit Vorlagen, die sich an offiziellen Beispielen und Import-Dashboards aus der Dokumentation von Grafana Labs für Plattformen wie Proxmox orientieren.
Der geschäftliche Mehrwert entsteht, wenn diese technischen Datenquellen in eine gemeinsame Servicesicht übersetzt werden: statt „CPU-Last Cluster 1“ sehen Fachbereiche „Risiko für Bestellabwicklung im Online-Shop“.
LBAC: Zugriff auf Datenquellen gezielt steuern
Mit wachsender Verbreitung von Observability steigen die Anforderungen an Governance. Besonders in hybriden Umgebungen mit mehreren Mandanten, Ländern oder sensiblen Systemen reicht eine einfache Rollen- oder Ordnerlogik oft nicht mehr aus.
Hier setzt Label Based Access Control (LBAC) for data sources in Grafana an. Zugriffe werden nicht nur über Rollen, sondern über Labels an Datenquellen und Datensätzen gesteuert.
Vorteile von LBAC in der Praxis:
Feingranulare Trennung nach Abteilung, Mandant, Land oder Kritikalität
Bessere Unterstützung von Compliance-Vorgaben und Audit-Anforderungen
Reduzierter Bedarf an Datenexporten, weil Dashboards gezielt zugeschnitten werden können
Typische Umsetzungsschritte:
Datenquellen mit Labels versehen, z. B. department=finance|production|it, criticality=high|medium|low, tenant=A|B.
Dashboards so aufbauen, dass Panels diese Labels als Filter nutzen – etwa über Variablen oder fest definierte Filter.
Benutzerrollen erhalten Zugriff auf bestimmte Label-Kombinationen, nicht auf alle Datenquellen.
So kombinieren Sie Transparenz mit kontrolliertem Zugang – ein wichtiger Baustein, damit Grafana-Dashboards auch außerhalb der IT breit genutzt werden können. Für Führungskräfte bedeutet das: Sie erhalten genau die Einblicke, die sie benötigen, ohne unnötige Detaildaten oder Compliance-Risiken.
Import, Templates und schrittweiser Ausbau
Viele Teams starten mit einem einfachen Setup und wachsen dann in Richtung hybrider Observability. Für erfahrene Anwender lohnt es sich, von Anfang an skalierbar zu denken.
Empfohlener Vorgehensweg:
Mit einem klar umrissenen System starten (z. B. ein Proxmox-Cluster oder eine zentrale Business-Anwendung)
Offizielle oder community-basierte Dashboards – etwa aus der Dokumentation von Grafana Labs – importieren und analysieren
Diese Dashboards konsequent vereinfachen: überflüssige Panels entfernen, Farben und Zeiträume vereinheitlichen, KPIs auf das eigene Unternehmen zuschneiden
Aus gereiften Dashboards Templates machen, die für weitere Standorte, Cluster oder Mandanten wiederverwendet werden können
So entsteht Schritt für Schritt ein konsistenter Dashboard-Katalog, statt eines unübersichtlichen Wildwuchses. Gleichzeitig sinkt der Aufwand für Rollouts: Neue Standorte oder Mandanten erhalten ein bewährtes Set an Sichten, das nur noch feinjustiert werden muss.
Typische Designfehler – und wie Sie sie vermeiden
Auch erfahrene Grafana-Anwender tappen immer wieder in ähnliche Fallen:
Zu technischer Fokus ohne Business-Kontext
Unklare oder widersprüchliche Bezeichnungen für Services und Systeme
Unterschiedliche Farblogiken in verschiedenen Dashboards
Fehlende Governance: Jeder baut isoliert, gemeinsame Standards fehlen
Gegenmaßnahmen:
Gemeinsam mit Fachbereichen 5–10 Kernkennzahlen pro Service definieren
Namenskonventionen und Label-Standards festlegen und dokumentieren
Eine kleine, fachübergreifende „Dashboard-Owner“-Runde etablieren
Webinare wie „Getting started with Grafana dashboard design“ und „Building advanced Grafana dashboard“ gezielt als Grundlage für interne Schulungen nutzen
So wird Dashboard-Design zu einem wiederkehrenden Gestaltungsprozess – nicht zu einem einmaligen Projekt, das nach der Einführung veraltet.
Fazit: Grafana als Cockpit für hybride IT – und was Sie jetzt tun sollten
Grafana ist längst mehr als ein Werkzeug für Systemadministratoren. Mit professionellem Dashboard-Design wird es zum Cockpit für Ihre hybride IT-Landschaft – und damit zu einem strategischen Steuerungsinstrument.
Entscheidend sind:
eine klare Story vom Business-Überblick bis zur technischen Ursache,
konsequente Reduktion auf wesentliche Kennzahlen je Rolle,
einheitliche Labels und Konventionen über alle Datenquellen,
und ein kontrollierter Zugriff über Label Based Access Control.
Für mittelständische Unternehmen bedeutet das konkret:
Bessere Entscheidungsqualität: Management sieht auf einen Blick, welche Services kritisch sind und wo Handlungsbedarf besteht.
Schnellere Störungsbehebung: Betriebsteams navigieren strukturiert vom Symptom zur Ursache, statt sich durch Einzeldiagramme zu klicken.
Höhere Akzeptanz im Geschäft: Fachbereiche erleben Dashboards als verständliches Steuerungsinstrument – nicht als rein technisches Monitoring.
Wenn Sie Observability bereits eingeführt haben, liegt der nächste Hebel selten in noch mehr Metriken, sondern in besserem Design. Starten Sie mit einem geschäftskritischen Service, überprüfen Sie Ihre Dashboards entlang der beschriebenen Prinzipien – und etablieren Sie daraus Ihren unternehmensweiten Standard.
So verwandeln Sie Grafana-Dashboards von einer IT-Spielwiese in ein messbares Wettbewerbsinstrument für Ihr gesamtes Unternehmen.
Über die Arkcanis Consulting
Die Arkcanis Consulting GmbH ist die spezialisierte Beratungseinheit der Arkcanis Gruppe. Wir entwickeln skalierbare Prozess- und Datenarchitekturen für Airlines, AOCs, Operator und technologiegetriebene Unternehmen – mit einem klaren Fokus auf Aviation Engineering, Leon-Integrationen, Atlassian-Architekturen, ETL-Pipelines und Echtzeit-Dashboards.
Als Gründer der catworkx GmbH, einem der größten Atlassian-Partner im DACH-Raum, verfügt Oliver Groht über mehr als 25 Jahre Erfahrung in Jira- & Confluence-Architekturen, Prozessberatung und organisationsweiter Skalierung. Er verbindet diese Expertise heute mit tiefem technischem Know-how in Leon GraphQL, Data Engineering, Grafana und Flight Ops-Workflows.
Das Ergebnis: messbare, transparente und belastbare Strukturen, die operative Exzellenz ermöglichen und strategische Entscheidungen auf Management- und C-Level stärken.
