Kibana와 Grafana: 차이점, 역사, 사용 사례와 시계열 데이터 처리

 

 

 

키바나와 가장 자주 비교되는 시각화 도구로 키바나를 포크해서 만든 그라파나에 대해서 정리하게 되었습니다. 간단하게 키바나는 엘라스틱에서 실행되는 로그메세지 분석에 사용되고 그라파나는 시스템 관점 CPU, IO 등 사용율과 같은 메트릭 시각화하는데 특화된걸로 인지하고 있지만 좀 더 자세하게 정리하기 위해 글을 남기게 되었습니다.

 

 

1. Grafana와 Kibana 개요

Grafana와 Kibana는 데이터 시각화 도구이지만, 처리하는 데이터 유형과 목적이 다릅니다.

기능	Grafana 🟠	Kibana 🔵
주요 역할	메트릭 데이터 모니터링	로그 및 이벤트 분석
데이터 소스	Prometheus, InfluxDB, MySQL 등 다양한 지원	Elasticsearch 전용
시각화 유형	시계열 그래프, 게이지, 테이블 등	로그 테이블, 히스토그램, 지도 등
필터링 기능	기본적인 필터링 지원	강력한 필터링 및 검색 기능
실시간 대시보드	O	O
알람 설정	O (Prometheus 등과 연동)	X (Elasticsearch 자체 알람 필요)
사용 사례	서버, 네트워크, IoT 모니터링	애플리케이션 로그 분석, 보안 이벤트 분석

 

 

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2. Kibana와 Grafana의 역사

 

Kibana의 역사

• 2013년: Rashid Khan이 Elasticsearch 데이터를 시각화하기 위해 개발
• 2015년: Elastic Stack의 일부로 공식 채택됨
• 현재: Elasticsearch 기반의 로그 분석 및 시각화 도구로 널리 사용됨

 

Grafana의 역사

• 2014년: Torkel Ödegaard가 개발하여 오픈소스로 공개
• 2015년: Grafana Labs 설립
• 현재: Prometheus, InfluxDB, Graphite 등 다양한 데이터 소스와 통합 가능하며, 모니터링 도구의 표준으로 자리 잡음

 

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3. Kibana와 Grafana의 사용 사례

 

Kibana 사용 사례

- 애플리케이션 로그 분석 (ex. HTTP 500 에러 로그 추적)

- 보안 이벤트 분석 (ex. 사용자 로그인 실패 기록, 이상 트래픽 감지)

- Elasticsearch 기반 검색 및 데이터 분석

 

Grafana 사용 사례

- 서버 및 네트워크 성능 모니터링 (CPU, 메모리, 디스크 사용량 등)

- 애플리케이션 메트릭 분석 (API 응답 시간, 트래픽, 오류율 등)

- IoT 데이터 시각화 (센서 데이터, 온도, 습도, 기기 상태 등)

 

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4. 시계열 데이터 처리란?

• 시계열 데이터(Time-Series Data)는 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 의미합니다.
• 서버의 CPU 사용률, 네트워크 트래픽, 주식 시장 가격 변동, IoT 센서 데이터 등이 시계열 데이터에 해당
• Grafana 및 Prometheus, InfluxDB와 같은 툴을 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 시각화

 

시계열 데이터의 특징

1. 시간이 중요한 요소 → timestamp(타임스탬프)가 모든 데이터에 포함됨
2. 주기적으로 수집 → 실시간 모니터링 및 분석 가능
3. 대량의 데이터 발생 → 효과적인 저장 및 분석이 필요
4. 트렌드 분석 및 이상 탐지에 유용

 

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5. 시계열 데이터 처리 방법

 

1. 데이터 수집 (Prometheus, Telegraf, Beats 등 활용)

• Prometheus → 서버, 애플리케이션 성능 데이터 수집
• Telegraf → 다양한 플러그인을 지원하는 데이터 수집기
• Beats (Filebeat, Metricbeat) → 로그 및 메트릭 데이터 수집

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

• node_exporter를 통해 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용량 데이터를 수집

 

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2. 데이터 저장 (InfluxDB, Prometheus, Elasticsearch 등 활용)

• Prometheus → 실시간 메트릭 데이터 저장
• InfluxDB → 고성능 시계열 데이터베이스
• Elasticsearch → 로그 기반 시계열 데이터 저장

INSERT temperature,location=room1 value=22.5

• 22.5도의 온도 데이터를 저장하며, timestamp를 자동으로 추가

 

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3. 데이터 시각화 (Grafana, Kibana 활용)

• Grafana → 시계열 그래프, 게이지, 테이블 형식 지원
• Kibana → 로그 및 이벤트 데이터를 테이블, 히스토그램으로 표현

rate(node_cpu_seconds_total[5m])

• 최근 5분 동안 CPU 사용률 변화율을 그래프로 표시

 

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4. 데이터 분석 및 알람 설정

• Grafana Alerting → 임계값을 설정하고 초과 시 경고 발생
• Elasticsearch Watcher → 특정 패턴의 로그 발생 시 알람 전송

expr: rate(node_cpu_seconds_total[5m]) > 0.9
for: 1m
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "CPU 사용률이 90% 초과"

• CPU 사용률이 90%를 넘으면 1분 후 경고 발생

 

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6. 결론: Grafana vs Kibana vs 시계열 데이터

 

Grafana를 사용해야 할 때

- 서버 및 네트워크 성능을 실시간으로 모니터링해야 한다.

- rometheus, InfluxDB 등과 연동하여 시계열 데이터를 분석해야 한다.

- 시각적인 대시보드를 통해 운영 시스템 상태를 쉽게 확인하고 싶다.

 

Kibana를 사용해야 할 때

- 애플리케이션 로그 분석이 필요하다.

- Elasticsearch에서 검색 및 필터링을 통해 로그 데이터를 분석하고 싶다.

- 보안 이벤트, 사용자 액세스 로그를 분석해야 한다.

 

시계열 데이터 처리가 필요한 경우

- 데이터가 시간에 따라 변화하고, 실시간 분석이 필요하다.

- 성능 모니터링, 금융 데이터, IoT 센서 데이터 등의 처리가 필요하다.

- 대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 분석할 시스템이 필요하다.

 

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최적의 조합: Grafana + Prometheus + Kibana + Elasticsearch

 

• Grafana + Prometheus → 시계열 메트릭 데이터 모니터링
• Kibana + Elasticsearch → 로그 분석 및 이벤트 관리
• InfluxDB + Telegraf → 대량의 시계열 데이터 저장

시스템을 효율적으로 운영하려면, 시계열 데이터와 로그 분석을 함께 활용하는 것이 중요합니다!