=== Grafana vs. Kibana ===

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

{{{+1 * 기능 비교}}}
키바나 Kibana
 * 데이터 시각화 및 쿼리 및 로그 분석에 사용.
 * 데이터를 시각화하고 분석하기 위한 다양한 도구를 제공.

아래처럼 훌륭한 시각화 기능이 있다.
[[evernote(https://www.evernote.com/l/AMIKb6a_CNlIS4pMuJ81idpG_R6c3zMyG0s/,signature=False)]]

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.
https://raw.githubusercontent.com/disisto/grafana-dashboard-for-prometheus-tado-exporter/main/img/grafana_dashboard_for_prometheus_tado_exporter.png?width=400 ''(grafana.com)''

{{{+1 * 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 있다. 지금은 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.

마지막 차이점은 키바나는 그래프 설정에 필요한 학습 곡선이 다소 있다는 것이고 그라파나는 설정하기 매우 쉽다는 것이다. 그라파나는 docker로 10분 이내에 설정이 가능하다.

<끝.> 작성일: 2022.05.17.
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