Kibana는 Elasticsearch를 기반으로한 데이터 시각화 및 대시보드 구성을 위한 강력한 도구입니다. 일반적으로 제공되는 시각화 기능 외에도, 파이썬을 활용하여 사용자 정의 시각화를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 Kibana의 기능을 더욱 확장하고, 데이터를 더 다양하게 시각화할 수 있습니다.

Kibana에서 파이썬 사용하기

Kibana에서 파이썬을 사용하려면, Elasticsearch의 Scripted Metric Aggregation 기능을 활용해야 합니다. 이를 통해 파이썬 코드를 작성하고 Elasticsearch에서 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 정의한 파이썬 함수를 통해 데이터를 가공하고 원하는 형태로 시각화할 수 있습니다.

파이썬으로 사용자 정의 시각화 생성하기

파이썬을 활용한 사용자 정의 시각화를 생성하는 과정은 다음과 같습니다.

1. Elasticsearch에 파이썬 스크립트 업로드: 사용자가 작성한 파이썬 코드를 Elasticsearch에 업로드합니다.
2. 시각화 생성: Kibana에서 시각화를 생성하는 단계에서 “Scripted Metric Aggregation”을 선택합니다.
3. 스크립트 구성: 파이썬 코드를 실행할 스크립트로 설정하고, 필요한 파라미터를 설정합니다. 이를 통해 Elasticsearch에서 파이썬 스크립트를 실행하고, 결과를 반환받을 수 있습니다.
4. 결과 시각화: 스크립트 실행 결과를 가지고 Kibana에서 시각화를 생성합니다. 이를 통해 파이썬 코드를 기반으로 원하는 형태의 시각화를 구성할 수 있습니다.

예제 코드

아래는 파이썬을 활용한 사용자 정의 시각화의 예제 코드입니다.

def custom_visualization(params, _source):
    # 파이썬 코드 작성
    # params와 _source를 활용하여 데이터 가공

    return {
        "result": 결과값
    }

위의 예제 코드에서 params는 시각화 구성 시 설정한 파라미터를 전달받고, _source는 Elasticsearch에서 전달받은 데이터를 의미합니다. 사용자는 자신의 데이터 처리 로직을 작성하고 결과값을 반환해야 합니다.

결론

파이썬을 활용한 사용자 정의 시각화는 Kibana의 기능을 확장하고 데이터를 다양하게 시각화하는데 유용한 방법입니다. Elasticsearch의 Scripted Metric Aggregation 기능을 활용하여 파이썬 코드를 실행하고 결과값을 시각화할 수 있습니다. 사용자는 자신의 데이터 처리 로직을 구현하여 원하는 형태의 시각화를 생성할 수 있습니다.

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