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파이썬을 활용한 Kibana에서의 시계열 예측 결과 시각화 방법

Kibana는 Elastic Stack의 시각화 도구로, Elasticsearch에 저장된 데이터를 시각적으로 분석하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. Kibana를 사용하여 시계열 데이터의 예측 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. Elasticsearch에서 시계열 데이터 가져오기

Kibana에서 시계열 데이터를 시각화하려면 먼저 Elasticsearch에 데이터를 적재해야 합니다. 데이터를 Elasticsearch에 적재하는 방법은 다양합니다. 예를 들어, Logstash를 사용하여 로그 데이터를 적재하거나, Python의 Elasticsearch 모듈을 활용하여 데이터를 직접 삽입할 수도 있습니다.

from elasticsearch import Elasticsearch
import datetime

es = Elasticsearch()

# 예제 데이터 생성
data = [
    {"timestamp": "2022-01-01T00:00:00", "value": 10},
    {"timestamp": "2022-01-02T00:00:00", "value": 15},
    {"timestamp": "2022-01-03T00:00:00", "value": 20},
    ...
]

# 데이터 Elasticsearch에 적재
for record in data:
    es.index(index='time_series_data', body=record)

2. 시계열 예측 모델링 및 예측 결과 생성

시계열 데이터를 Elasticsearch에 적재한 후, Python을 사용하여 시계열 예측 모델을 구축하고 예측 결과를 생성할 수 있습니다. 예측 모델링에는 다양한 알고리즘을 사용할 수 있지만, 여기서는 간단한 ARIMA 모델을 활용하여 예측해보겠습니다.

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Elasticsearch에서 시계열 데이터 조회
response = es.search(index='time_series_data', size=10000, body={
  "query": {
    "match_all": {}
  }
})

# 시계열 데이터 추출
time_series_data = [float(hit['_source']['value']) for hit in response['hits']['hits']]

# ARIMA 모델 학습
model = ARIMA(time_series_data, order=(1, 0, 0))
model_fit = model.fit()

# 다음 7일간의 예측 결과 생성
forecast = model_fit.forecast(steps=7)

3. Kibana에서 예측 결과 시각화

Kibana에서 예측 결과를 시각화하려면, 시계열 데이터와 예측 결과를 Elasticsearch에 저장하고, Visualize 및 Dashboard 기능을 사용하여 시각화해야 합니다.

먼저, 예측 결과를 Elasticsearch에 저장합니다.

# 예측 결과 Elasticsearch에 적재
for i, forecast_value in enumerate(forecast):
    timestamp = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=i)
    record = {"timestamp": timestamp.isoformat(), "value": forecast_value}
    es.index(index='time_series_data', body=record)

다음으로, Kibana에서 데이터를 시각화하기 위해 Visualize를 생성하고, 예측 결과를 시계열 차트로 렌더링합니다. Kibana의 시계열 차트 관련 기능을 사용하여 시계열 데이터와 예측 결과를 겹쳐서 시각화할 수 있습니다.

마지막으로, 시각화된 데이터를 Dashboard에 추가하여 간편하게 예측 결과를 모니터링하고 공유할 수 있습니다.

이렇게하여 파이썬을 활용해 Kibana에서 시계열 예측 결과를 시각화할 수 있습니다.

참고 자료

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