이번 포스트에서는 Kibana와 파이썬을 사용하여 IoT 데이터 흐름을 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Kibana 소개

Kibana는 Elasticsearch와 함께 사용되는 오픈 소스 데이터 시각화 및 대시보드 도구입니다. Kibana를 사용하면 Elasticsearch에 저장된 데이터를 검색, 분석, 시각화 할 수 있습니다.

2. 파이썬을 이용한 데이터 수집

먼저, 파이썬을 사용하여 IoT 데이터를 수집해야합니다. 이를 위해 MQTT나 RESTful API와 같은 통신 프로토콜을 사용할 수 있습니다. 데이터는 Elasticsearch에 저장하기 위해 데이터를 JSON 형식으로 변환해야합니다.

import requests
import json
import time

# 데이터 수집
def collect_data():
    # 데이터를 수집하는 코드 작성

    # 데이터를 JSON 형식으로 변환
    data = {
        'timestamp': int(time.time()),
        'value': 10
    }
    json_data = json.dumps(data)
    
    return json_data

# Elasticsearch로 데이터 전송
def send_data(json_data):
    url = 'http://localhost:9200/iot-data/_doc'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_data)
    
    if response.status_code == 201:
        print('Success')
    else:
        print('Failed')

# 데이터 수집 및 전송
while True:
    data = collect_data()
    send_data(data)

    time.sleep(1)

3. Kibana에서 데이터 시각화

데이터를 Elasticsearch에 저장했으므로 이제 Kibana에서 데이터를 시각화 할 수 있습니다.

1. 브라우저에서 Kibana에 접속합니다.
2. “Management”를 클릭한 다음 “Index Patterns”를 선택합니다.
3. Elasticsearch에 생성된 인덱스 패턴을 선택합니다.
4. “Discover”를 클릭하여 데이터를 검색하고 확인합니다.
5. “Visualize”를 클릭하여 시각화를 생성합니다.
6. 원하는 시각화 유형을 선택하고 필요한 필드 및 집계를 구성합니다.

마무리

이렇게 Kibana와 파이썬을 사용하여 IoT 데이터 흐름을 시각화할 수 있습니다. Kibana의 다양한 시각화 도구를 활용하여 데이터를 쉽게 분석하고 인사이트를 얻을 수 있습니다.

#Kibana #파이썬