시작하며
Kibana는 ElasticSearch에 저장된 데이터를 시각화하고 탐색하는 도구이다. ElasticSearch의 인덱스에 직접 접근하는 것이 아니라 **인덱스 패턴(Index Pattern)**을 통해 간접적으로 접근하는 구조를 사용한다.
Kibana 주요 기능
인덱스 패턴 (Index Pattern)
인덱스 패턴은 인덱스 매핑 정보를 Kibana에서 사용하기 적합하게 미리 캐싱해 둔 것이다.
왜 중간에 인덱스 패턴을 두는가?
복수의 인덱스에 대한 매핑을 사전에 병합해두어 쿼리 생성이나 시각화에 활용할 수 있기 때문이다.
Discover
데이터를 도큐먼트 단위로 탐색해 구조와 관계 등을 확인할 수 있다. 쿼리바에서 두 가지 쿼리 언어를 지원한다.
- KQL(Kibana Query Language): Kibana 전용 쿼리 언어로, 직관적인 문법을 제공한다.
- 루씬 쿼리 스트링: ElasticSearch 내부 엔진인 루씬의 쿼리 문법을 직접 사용한다.
Visualize
집계 결과를 차트와 그래프로 시각화하는 기능이다. 집계 유형에 따라 세 가지 방식으로 나뉜다.
- metric: 평균/최소/최대 같은 수량을 계산
- bucket: 특정 기준에 맞춰 데이터를 분리
- pipeline: 집계 결과를 입력으로 받아 다시 집계
Dashboards
여러 개의 차트를 모아서 하나의 화면에 표시할 수 있다. 운영 모니터링이나 비즈니스 지표 추적에 활용된다.
Canvas
PPT처럼 인포그래픽 형태의 대시보드를 만들 수 있다. 비개발자용 발표 자료나 경영진 보고 화면에 적합하다.
정리하며
Kibana의 핵심은 인덱스 패턴을 통한 데이터 접근과 다양한 시각화 도구의 활용에 있다. Discover로 데이터 구조를 파악하고, Visualize로 개별 차트를 만든 뒤 Dashboard에서 통합 뷰를 구성하는 흐름이 일반적이다. Canvas는 기술적인 목적보다 정보 전달을 위한 발표용 화면을 만들 때 유용하다.