Bitnami Kibana Helm Chart

镜像概述和主要用途

Kibana 是一个开源的、基于浏览器的分析和搜索仪表板，专为 Elasticsearch 设计。它旨在提供易于上手的使用体验，同时兼具灵活性和强大功能，用于可视化 Elasticsearch 中的数据并进行交互分析。

Bitnami Kibana Helm Chart 用于在 Kubernetes 集群上通过 Helm 包管理器快速部署和配置 Kibana，简化了在容器化环境中搭建 Elasticsearch 可视化平台的流程。

Kibana ***概述

商标说明：本软件包由 Bitnami 打包。所提及的商标分别归各自公司所有，使用这些商标并不意味着任何关联或认可。

核心功能和特性

• 与 Elasticsearch 深度集成：无缝连接 Elasticsearch 实例，实时可视化索引数据
• 自定义配置支持：通过 ConfigMap 挂载自定义 kibana.yml 或使用 extraConfiguration 添加额外配置项
• 安全通信：支持 TLS 加密，可通过自定义密钥或自动生成证书保护流量
• 监控集成：可与 Prometheus 集成，暴露原生监控指标（需安装 kibana-prometheus-exporter 插件）
• 插件扩展：部署时可指定插件列表，支持功能扩展
• 持久化存储：默认挂载持久卷（PV）存储配置和数据，支持动态卷供应
• 灵活的部署策略：支持滚动更新、副本数调整、资源请求与限制配置
• 环境变量管理：支持通过 ConfigMap/Secret 添加额外环境变量
• 初始化脚本：可挂载自定义初始化脚本，执行部署前准备操作
• 备份与恢复：兼容 Velero 工具，支持持久卷数据的备份与恢复

使用场景和适用范围

适用场景

• 开发环境：快速搭建 Kibana 实例，与本地或测试 Elasticsearch 集群配合进行功能验证
• 测试环境：模拟生产配置，测试可视化仪表板、插件兼容性及性能
• 生产环境：结合 Bitnami Secure Images（2025 年 8 月 28 日后提供），部署安全加固的 Kibana 实例，用于生产级数据可视化与分析

适用用户

• 需要对 Elasticsearch 数据进行实时可视化的开发人员和数据分析师
• 在 Kubernetes 环境中管理 Elastic Stack 的运维团队
• 寻求标准化、可配置化 Kibana 部署方案的企业用户

详细使用方法和配置说明

前提条件

• Kubernetes 集群版本 1.23+
• Helm 版本 3.8.0+
• 集群支持持久卷（PV）动态供应
• 如需扩展部署，需支持 ReadWriteMany 类型卷

快速部署（TL;DR）

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/kibana \
  --set elasticsearch.hosts[0]=<Elasticsearch实例主机名> \
  --set elasticsearch.port=<Elasticsearch端口>

生产环境建议：如需在生产环境使用，推荐尝试 VMware Tanzu Application Catalog，即 Bitnami 目录的商业版。

⚠️ 重要通知：Bitnami 目录即将变更

自 2025 年 8 月 28 日起，Bitnami 将升级其公共目录，通过新的 Bitnami Secure Images 计划 提供精选的安全加固镜像：

• 首次向社区用户开放流行容器镜像的安全优化版本
• Bitnami 将逐步弃用免费 tier 中的非加固 Debian 基础镜像，并从公共目录中移除非最新标签。社区用户将可访问数量减少的加固镜像，仅发布 "latest" 标签，适用于开发目的
• 自 8 月 28 日起，两周内所有现有容器镜像（包括旧版本标签，如 2.50.0、10.6）将从公共目录（docker.io/bitnami）迁移至 "Bitnami Legacy" 仓库（docker.io/bitnamilegacy），且不再接收更新
• 对于生产工作负载和长期支持，建议采用 Bitnami Secure Images，包含加固容器、更小***面、CVE 透明度（通过 VEX/KEV）、SBOM 及企业支持

这些变更旨在通过推广软件供应链完整性最佳实践和最新部署，提升所有 Bitnami 用户的安全态势。更多详情请参见 Bitnami Secure Images 公告。

安装 Chart

基础安装

使用发布名称 my-release 安装 Chart：

console
helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/kibana \
  --set elasticsearch.hosts[0]=<Elasticsearch实例主机名> \
  --set elasticsearch.port=<Elasticsearch端口>

注意：需替换占位符 REGISTRY_NAME 和 REPOSITORY_NAME 为实际的 Helm 仓库地址。例如，Bitnami ***仓库需使用 REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io 和 REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

此 Chart 依赖 Elasticsearch 实例（可使用现有实例）。上述命令将以默认配置在 Kubernetes 集群中部署 Kibana。可通过 参数 部分配置更多选项。

提示：使用 helm list 查看所有发布。

配置和安装细节

资源请求和限制

Bitnami Charts 允许为部署中的所有容器设置资源请求（requests）和限制（limits），通过 resources 参数配置（详见参数表）。生产环境中必须设置资源请求，并根据实际需求调整。

为简化配置，Chart 提供 resourcesPreset 参数，可根据预设自动填充 resources 部分（预设定义参见 bitnami/common chart）。但生产环境不建议依赖 resourcesPreset，需根据实际负载手动配置。更多信息参见 Kubernetes 容器资源管理文档。

滚动标签 vs 不可变标签

生产环境强烈建议使用不可变标签（immutable tags），确保部署不会因标签更新而自动变更。Bitnami 将在主容器更新、重大变更或存在严重漏洞时发布新 Chart 以更新容器镜像。

关于滚动标签的详细说明

更新凭证

Bitnami Charts 在首次启动时配置凭证，后续凭证变更需手动操作：

1. 按照 Elasticsearch ***文档 更新 Elasticsearch 用户密码
2. 使用新密码更新 Secret（替换 SECRET_NAME 和 PASSWORD）：

shell
kubectl create secret generic SECRET_NAME --from-literal=kibana-password=PASSWORD --dry-run -o yaml | kubectl apply -f -

Prometheus 监控

通过设置 metrics.enabled=true 可启用 Prometheus 集成，此时将暴露 Kibana 原生 Prometheus 端点，并添加自动发现注解。

重要：需安装 kibana-prometheus-exporter 插件才能启用监控。参见 安装插件 部分。

Prometheus 依赖

需提前部署 Prometheus 或 Prometheus Operator。可通过 Bitnami Prometheus Helm Chart 或 Bitnami Kube Prometheus Helm Chart 快速部署。

与 Prometheus Operator 集成

设置 metrics.serviceMonitor.enabled=true 可部署 ServiceMonitor 对象，实现与 Prometheus Operator 的集成。需确保集群中已安装 Prometheus Operator CustomResourceDefinitions，否则将报错：

text
no matches for kind "ServiceMonitor" in version "monitoring.coreos.com/v1"

可通过 Bitnami Kube Prometheus Helm Chart 安装所需 CRDs 和 Prometheus Operator。

更改 Kibana 版本

通过 image.tag 参数指定镜像标签，或 image.repository 参数指定镜像仓库，可修改部署的 Kibana 版本。

使用自定义配置

方法 1：挂载自定义 ConfigMap

创建包含 kibana.yml 的 ConfigMap：

yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: myconfig
data:
  kibana.yml: |-
    # 自定义配置内容
    server.port: 5601
    elasticsearch.hosts: ["[***]"]

安装时指定 ConfigMap 名称：--set configurationCM=myconfig。

方法 2：通过 extraConfiguration 添加额外配置

在默认配置基础上追加额外设置：

yaml
extraConfiguration:
  "server.maxPayloadBytes": ***  # 1MB
  "server.pingTimeout": 1500          # 1500ms

使用 TLS 加密流量

设置 tls.enabled=true 可启用 TLS。支持两种配置方式：

• 通过 tls.existingSecret 指定现有 TLS 密钥 Secret
• 设置 tls.autoGenerated=true 由 Chart 自动生成证书

添加额外环境变量

通过 extraEnvVars 添加额外环境变量：

yaml
extraEnvVars:
  - name: ELASTICSEARCH_VERSION
    value: "8"

也可通过 ConfigMap 或 Secret 注入环境变量，分别使用 extraEnvVarsCM 或 extraEnvVarsSecret 参数指定资源名称。

使用自定义初始化脚本

通过 initScriptsCM（普通脚本）或 initScriptsSecret（敏感脚本）挂载初始化脚本，脚本将被挂载至 /docker-entrypoint.init-db 目录并自动执行：

console
--set elasticsearch.hosts[0]=elasticsearch-host \
--set elasticsearch.port=9200 \
--set initScriptsCM=special-scripts \          # 普通脚本 ConfigMap
--set initScriptsSecret=special-scripts-sensitive  # 敏感脚本 Secret

安装插件

通过 plugins 参数指定部署时安装的插件列表：

console
--set elasticsearch.hosts[0]=elasticsearch-host \
--set elasticsearch.port=9200 \
--set plugins[0]=[***]

注意：确保插件版本与 Kibana 版本兼容。

导入保存对象（可视化/仪表板）

如需导入 NDJSON 格式的可视化或仪表板：

方法 1：通过 ConfigMap 导入

创建包含 NDJSON 文件的 ConfigMap，安装时指定 --set savedObjects.configmap=my-import。

方法 2：通过 URL 导入

指定 NDJSON 文件的 URL 列表：--set savedObjects.urls[0]=[***]。

使用 Sidecar 和 Init 容器

Sidecar 容器

通过 sidecars 参数添加额外容器（如监控代理、日志收集器）：

yaml
sidecars:
  - name: metrics-exporter
    image: my-exporter:latest
    imagePullPolicy: Always
    ports:
      - name: exporter-port
        containerPort: 9100

如需暴露 Sidecar 容器端口，使用 service.extraPorts：

yaml
service:
  extraPorts:
    - name: exporter
      port: 9100
      targetPort: exporter-port

注意：Chart 已包含 Prometheus 指标导出器的 Sidecar（需 --enable-metrics=true 激活），sidecars 参数仅用于添加额外容器。

Init 容器

通过 initContainers 参数添加初始化容器（部署前执行准备操作）：

yaml
initContainers:
  - name: pre-check
    image: busybox:latest
    command: ["sh", "-c", "until nslookup elasticsearch; do sleep 2; done"]

了解更多关于 Sidecar 容器 和 Init 容器。

示例：添加 Elasticsearch Sidecar（测试用）

测试环境中可通过 Sidecar 部署 Elasticsearch（生产环境建议使用独立 Elasticsearch Chart）：

console
--set elasticsearch.hosts[0]=localhost \
--set elasticsearch.port=9200 \
--set sidecars[0].name=elasticsearch \
--set sidecars[0].image=bitnami/elasticsearch:latest \
--set sidecars[0].imagePullPolicy=IfNotPresent \
--set sidecars[0].ports[0].name=http \
--set sidecars[0].ports[0].containerPort=9200

设置 Pod 亲和性

通过 affinity 参数自定义 Pod 亲和性规则（详见 Kubernetes 亲和性文档）。

也可使用 bitnami/common Chart 提供的预设亲和性配置，通过 podAffinityPreset、podAntiAffinityPreset 或 nodeAffinityPreset 参数启用。

备份与恢复

使用 Velero 工具备份和恢复 Helm 部署，需备份源部署的持久卷并将其附加到新部署。详见 Velero 使用指南。

持久化

Bitnami Kibana 镜像支持数据持久化，默认持久化路径为 /bitnami/kibana，通过动态卷供应创建 PV 并挂载。

添加额外卷

通过 extraVolumes 和 extraVolumeMounts 参数挂载额外卷（PVC、Secret 或 ConfigMap），可与自定义 Init 容器或 Sidecar 配合使用。

调整持久卷挂载点权限

由于镜像默认以非 root 用户运行，需确保持久卷的所有权可被容器用户写入。Chart 支持两种方式：

1. Kubernetes 安全上下文：默认通过 Security Context 自动调整卷所有权（部分 Kubernetes 发行版可能不支持）
2. Init 容器调整：设置 volumePermissions.enabled=true，通过 Init 容器提前调整卷权限

参数

全局参数

通用参数

Kibana 参数