Grafana와 Kibana는 모두 데이터 시각화 및 분석 도구로서 매우 유용하다. 이들의 기능 비교는 다음과 같다.

* 기능 비교
키바나 Kibana

• 데이터 시각화 및 쿼리 및 로그 분석에 사용.
  
• 데이터를 시각화하고 분석하기 위한 다양한 도구를 제공.
  
  

아래처럼 훌륭한 시각화 기능이 있다.

그라파나 Grafana

• 데이터 소스로부터 수집한 정보를 대시보드로 대시보드로 표시.
  
• 다양한 데이터 소스를 지원하며, 특히 시계열 데이터에 최적화.
  
• 대시보드를 사용자 정의할 수 있는 많은 옵션을 제공.
  
• 사용자 정의 알림을 설정하여 경고 및 이벤트 처리를 수행.
  
  

다양한 종류의 대시보드를 생성할 수 있다.
(grafana.com)

* 차이점
Grafana는 시계열 데이터를 시각화하고 모니터링하는 데 더 적합하며, Kibana는 Elasticsearch와 함께 사용하여 데이터에 대한 검색, 시각화 및 분석을 수행하는 데 더 적합하다.

키바나는 Elasticsearch와 함께 사용하는 제품이다. Elastic(ELK) Stack의 일부이며 ELK의 K에 위치한다. Elasticsearch의 데이터 시각화 및 분석을 수행할 수 있다.

그라파나는 다양한 종류의 소스로부터 데이터를 가져올 수 있고, 특히 시계열 데이터에 더욱 최적화되어 있다. Prometheus, Graphite, Elasticsearch 등의 데이터베이스와 통합하여 시계열 데이터를 시각화하고 모니터링할 수 있고 거의 모든 데이터 유형을 지원한다.

주된 차이점은 그라파나는 텍스트 기반 쿼리를 지원하지 않는다는 것이다. 키바나는 텍스트를 표시할 수 있고 텍스트를 쿼리 할 수 있다. 예를 들어 텍스트 쿼리 시각화 그래프는 그라파나는 할 수 없으므로 키바나만 가능한 그래프이다. 그라파나는 CPU, RAM, Network In/Out 같은 메트릭에 대해 멋진 그래프를 생성할 수 있지만 텍스트 그래프가 거의(*) 불가능하다는 것은 그라파나의 단점이다. (*텍스트를 표시하는 것이 완전히 불가능하지는 않으나 제한적이다.) 텍스트 기반 정보를 쿼리하고 특정 매개변수를 기반으로 정보를 찾으려면 키바나를 사용하는 것이 더 나을 수 있다.

다른 차이점은 키바나를 사용하면 Alerting 기능을 스스로 설정할 수 없다는 것이다. 반면 그라파나를 사용하면 Alert이 내장되어 있고 매우 간단하고 직접적인 방법으로 대시보드에서 Alert 설정이 가능하다. 매우 간단하다.

따라서 Grafana는 주로 IT 인프라 모니터링과 시계열 데이터에 대한 시각화 및 분석에 더욱 유용하다. Kibana는 대규모 데이터 검색, 시각화 및 분석을 수행하는 데 더욱 유용하다.

마지막 차이점은 Grafana와 Kibana 모두 사용하기 쉽지만 그 중에서도 Grafana가 더욱 사용하기 쉬울 수 있다. Kibana는 Grafana보다 그래프 설정에 더 높은 학습 곡선이 필요하다. 또한, 대부분의 Kibana 기능은 Elasticsearch와 함께 사용되므로 Elasticsearch에 대한 지식이 필요하다. Kibana는 더욱 고급 기능을 제공하지만, 사용하기 쉬운 대시보드 작성 및 플러그인 개발 기능은 제한적이다. Grafana는 docker로 10분 이내에 설정이 가능하다. Grafana는 대시보드를 작성하는 데 많은 사용자 지향적 기능을 제공하며, 사용자 정의가 매우 쉽다.

<끝.> 작성일: 2022.05.17.