Kibana는 Elastic Stack의 시각화 도구로서 Elasticsearch 데이터를 시각적으로 표현해줍니다. 파이썬을 사용하여 Kibana 시각화를 구현하면 데이터 분석 및 시각화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 대량의 데이터가 있는 경우 Kibana 시각화의 성능이 저하될 수 있습니다. 이러한 상황에서 퍼포먼스를 향상시키기 위해 몇 가지 기술과 팁을 알아보겠습니다.

1. Elasticsearch 인덱스 구조 최적화

• Elasticsearch 인덱스의 구조를 파이썬 코드에서 최적화하는 것은 Kibana 시각화의 성능 향상에 중요합니다.
• 필요한 필드만 선택하고, 필드 유형을 올바르게 정의하고, 필드 인덱싱을 설정하는 등의 최적화 작업이 필요합니다.
• PUT 요청을 이용하여 인덱스를 생성하거나 변경할 수 있습니다.

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 3,
      "refresh_interval": "5s"
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "keyword"
      },
      "field2": {
        "type": "text"
      },
      ...
    }
  }
}

2. Elasticsearch 집계 쿼리 최적화

• Kibana 시각화에서 사용되는 Elasticsearch 집계 쿼리를 최적화하여 전체적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 필요한 집계 및 필터링 작업만 수행하고, 큰 결과 집합을 반환하지 않도록 합니다.
• 집계 쿼리의 복잡성을 낮추고, 쿼리 성능에 직접적인 영향을 주는 파라미터를 조정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

GET /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "agg1": {
      "terms": {
        "field": "field1",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "agg2": {
          "avg": {
            "field": "field2"
          }
        }
      }
    }
  }
}

3. 인덱스 샤드 수 조정

• 인덱스의 샤드 수를 조정하여 Kibana 시각화 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 인덱스의 샤드 수는 데이터 볼륨 및 클러스터에 따라 다르며, 쿼리 처리 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
• 샤드 수를 조정하는 방법은 Elasticsearch 설정 파일 또는 API를 통해 변경할 수 있습니다.

PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "number_of_shards": 5
  }
}

위의 세 가지 퍼포먼스 튜닝 방법을 활용하면, 파이썬을 사용한 Kibana 시각화의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하여 더욱 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 퍼포먼스 튜닝 작업을 통해 Kibana를 조금 더 즐겁게 사용할 수 있습니다.

#Elasticsearch #Kibana