Kibana와 파이썬을 이용한 스마트 팩토리 데이터 시각화하기

스마트 팩토리에서 생성되는 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 운영 및 개선에 매우 중요한 요소입니다. 이번 포스트에서는 Elasticsearch와 Kibana를 사용하여 스마트 팩토리 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다. 또한, 파이썬을 이용하여 Kibana와 연동하여 데이터를 가져와 시각화하는 방법도 함께 소개하겠습니다.

Kibana란?

Kibana는 Elasticsearch와 함께 사용되는 오픈소스 데이터 시각화 도구입니다. Kibana를 사용하면 Elasticsearch에 저장된 데이터를 쉽게 시각화하고 인사이트를 얻을 수 있습니다. Kibana는 지도, 그래프, 대시보드 등 다양한 시각화 도구를 제공하며, 사용자 친화적인 대시보드를 통해 데이터를 모니터링하고 분석할 수 있습니다.

Kibana 설치 및 설정

  1. Elasticsearch 설치: Kibana는 Elasticsearch에 연결하여 데이터를 가져옵니다. 따라서 Kibana를 사용하기 전에 Elasticsearch를 설치해야 합니다. Elasticsearch의 공식 홈페이지에서 Elasticsearch를 다운로드하고 설치합니다.

  2. Kibana 설치: Kibana를 다운로드하고 설치합니다. 설치 후 config/kibana.yml 파일을 열어서 Elasticsearch 호스트 및 포트를 설정해야합니다.

  3. Kibana 실행: Kibana를 실행하여 브라우저에서 Kibana 대시보드에 접속할 수 있습니다. 기본적으로 localhost:5601에서 실행됩니다.

Kibana를 통한 데이터 시각화

  1. Kibana 대시보드 생성: Kibana 대시보드에서 시각화할 데이터를 선택하여 대시보드를 생성합니다. 대시보드에는 다양한 시각화 도구(지도, 그래프, 표 등)를 추가할 수 있습니다.

  2. 필터링 및 집계 설정: 대시보드에 추가한 시각화 도구에 필터링 및 집계를 설정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 팩토리에서 생성된 센서 데이터를 시간대별로 그래프로 표현하고 싶다면, “날짜” 필드를 기준으로 필터링하고 “값” 필드를 집계하여 그래프로 표현할 수 있습니다.

  3. 대시보드 공유 및 저장: 완성된 대시보드를 공유하고 저장할 수 있습니다. 다른 사용자와 대시보드를 공유하여 팀 간 협업을 할 수도 있습니다.

파이썬을 이용한 Kibana 데이터 가져오기

파이썬을 사용하여 Kibana와 연동하여 데이터를 가져올 수도 있습니다. Elasticsearch 패키지를 사용하여 Kibana의 데이터를 쿼리하고 가져올 수 있습니다. 이를 활용하여 데이터를 Python 환경에서 처리하거나 다른 시각화 도구와 연동할 수 있습니다.

from elasticsearch import Elasticsearch

# Kibana에 연결
es = Elasticsearch(hosts=[{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 데이터 쿼리
result = es.search(index='팩토리 데이터 인덱스', body={
  "query": {
    "match_all": {}
  }
})

# 결과 출력
for hit in result['hits']['hits']:
  print(hit['_source'])

위 코드는 파이썬에서 Elasticsearch 패키지를 사용하여 Kibana의 데이터를 가져오는 예제입니다. Elasticsearch 클래스로 Kibana에 연결하고, search 메서드를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 결과로 받은 데이터를 처리하거나 다른 곳에 활용할 수 있습니다.

결론

Kibana와 파이썬을 이용하여 스마트 팩토리 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Kibana를 사용하여 대시보드를 생성하고, 파이썬에서 Elasticsearch 패키지를 활용하여 데이터를 가져오는 방법을 배웠습니다. 이를 통해 스마트 팩토리의 데이터를 효과적으로 분석하고 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

참고 자료:

#스마트팩토리 #데이터시각화