grafana 通过 time series 面板组合历史与预测数据：支持 predict_linear() 线性预测、外部预测服务接入及内置 forecast 模式，需区分历史/预测样式、标注单位、设置阈值与图例。
配置 Grafana 图表展示历史趋势与预测，核心是组合时间序列查询 + 合适的可视化类型 + 可选的预测逻辑（通常由后端数据源或 PromQL 衍生实现）。Grafana 本身不原生做机器学习预测，但可通过 Prometheus 的 `predict_linear()` 函数、外部预测服务返回的数据，或 Grafana 9.1+ 的内置“Forecast”功能（需配合支持的时间序列数据源）来呈现。
选择支持趋势与预测的图表类型
优先使用 Time Series 面板（替代旧版 Graph），它专为时序数据优化，原生支持：
- 多系列叠加：可同时绘制原始指标（历史）、平滑曲线、预测线
- 自动时间轴缩放与对齐
- 内建 Forecast 模式（在面板右上角 Settings → Display → Forecast 中启用）
- 支持在 Tooltip 中显示预测值和置信区间（若数据源返回）
用 PromQL 实现简单线性预测（适用于 Prometheus 数据源）
在查询编辑器中，用 predict_linear() 函数基于最近窗口推算未来值。例如：
predict_linear(node_load1[1h], 3600)
含义：用过去 1 小时的 node_load1 数据拟合直线，预测未来 3600 秒（1 小时）的负载值。
建议搭配原始数据一起展示：
- 第一行查原始数据：
node_load1 - 第二行加预测：
predict_linear(node_load1[1h], 3600) - 在 Series Overrides 中为预测线设置虚线样式（
lineStyle.dash = [10,5]）和不同颜色
配置视觉区分：历史 vs 预测
避免混淆，必须明确划分时间边界：
- 在面板 Standard options → Unit 中为预测线添加单位标注，如
load (forecast) - 使用 Thresholds 设置动态参考线（如预测超阈值时变红）
- 开启 Fill below to（仅限 Time Series）对历史部分填充浅色背景，预测段保持透明
- 在 Legend 中自定义名称：
Actual/Predicted (1h)
接入外部预测结果（如 Python/ML 模型输出）
若已有预测服务（如通过 Loki 日志统计趋势、或调用 ML API 返回时间序列），可将其作为独立数据源接入：
- 配置 Prometheus 兼容接口（如 VictoriaMetrics、Thanos Query）暴露预测指标
- 或使用 JSON Datasource 插件直连 HTTP 接口，返回标准 Prometheus 格式 JSON
- 查询时直接引用该数据源的指标名，与原始指标并列绘制
此时可在 Tooltip 或面板注释中说明模型类型、训练周期、误差范围等上下文信息。
