OpenSearch Dashboards: 시각화 패널 총정리 (입문자 가이드)
OpenSearch는 데이터를 분석하고 시각화하는 도구이며,
OpenSearch Dashboards는 다양한 시각화 도구를 제공해 데이터를 효과적으로 이해하고 활용하도록 합니다.
이번 글에서는 OpenSearch에서 대시보드에 추가할 수 있는 모든 시각화 패널 유형과 사용법을 예제와 함께 정리했습니다.
OpenSearch 입문자라면 이 글을 통해 개발/운영에 도움이 되는 대시보드를 구성해 보세요!
1. Line Chart (라인 차트)
설명: 시간에 따른 데이터의 변화를 시각적으로 표현합니다.
사용 데이터: 시간 기반 로그 데이터 (예: 트래픽, 에러 발생률).
적용 방법:
- X축에 시간 필드를 추가하고, Y축에 값을 설정합니다.
- 집계(Aggregation) 방식 선택 (합계, 평균 등).예시: 매시간 API 요청 수를 라인 차트로 시각화하여 트렌드를 확인합니다.
2. Bar Chart (바 차트)
설명: 범주별 데이터를 비교할 때 사용합니다.
사용 데이터: 사용자 그룹별 요청 수, 제품별 매출.
적용 방법:
- X축에 범주 필드, Y축에 집계 값을 설정합니다.
- 스택형 또는 그룹형 차트를 선택할 수 있습니다.예시: 브라우저별 사용자 트래픽을 막대 그래프로 시각화합니다.
3. Pie Chart (파이 차트)
설명: 데이터를 비율로 표현하며, 부분과 전체의 관계를 이해할 때 유용합니다.
사용 데이터: 에러 유형 비율, 국가별 사용자 분포.
적용 방법:
- 세그먼트 기준 필드를 선택해 데이터 비율을 계산합니다.예시: HTTP 상태 코드(200, 404, 500) 비율을 파이 차트로 표시합니다.
4. Metric Visualization (메트릭 시각화)
설명: 단일 값을 표시하여 데이터를 간결하게 표현합니다.
사용 데이터: 평균 응답 시간, 총 요청 수.
적용 방법:
- 집계 유형(예: 평균, 최대값)을 선택하고 값을 출력합니다.예시: 현재 평균 응답 시간(450ms)을 메트릭으로 표시합니다.
5. Data Table (데이터 테이블)
설명: 데이터를 상세하게 나열할 때 사용합니다.
사용 데이터: 이벤트 로그, 사용자별 세부 정보.
적용 방법:
- 열(Column)에 필드를 추가해 테이블 형식으로 데이터를 구성합니다.예시: 사용자 ID, 요청 URL, 상태 코드를 테이블로 표시합니다.
6. Heatmap (히트맵)
설명: 두 필드 간의 상관관계를 색상으로 표현합니다.
사용 데이터: 시간별 트래픽 집중도, 특정 지역의 응답 시간.
적용 방법:
- X축과 Y축에 분석할 필드를 추가하고 색상으로 데이터를 표현합니다.예시: 특정 시간대에 서버 부하가 집중되는 패턴을 히트맵으로 시각화합니다.
7. Markdown (마크다운 위젯)
설명: 텍스트, 설명, 알림 등을 추가할 수 있습니다.
사용 데이터: 대시보드 설명, 경고 메시지.
적용 방법:
- Markdown 패널에 텍스트를 입력하고 HTML 스타일로 꾸밉니다.예시: "이 대시보드는 API 성능을 모니터링하기 위해 구성되었습니다."라는 설명 추가.
8. Tag Cloud (태그 클라우드)
설명: 단어의 빈도수를 시각화하며, 중요도에 따라 크기가 달라집니다.
사용 데이터: 로그 데이터의 주요 키워드.
적용 방법:
- 필드를 선택하고 단어 빈도에 따라 크기를 지정합니다.예시: 사용자 리뷰 데이터에서 가장 많이 언급된 키워드를 태그 클라우드로 표시합니다.
9. Gauge (게이지)
설명: 목표 대비 현재 상태를 직관적으로 표현합니다.
사용 데이터: CPU 사용률, SLA 목표 달성률.
적용 방법:
- 목표값을 설정하고 현재 값을 비율로 표시합니다.예시: CPU 사용률이 70%로 목표(80%)에 근접한 상태를 표시합니다.
10. Histogram (히스토그램)
설명: 데이터를 일정 간격으로 그룹화해 빈도를 시각화합니다.
사용 데이터: 응답 시간 분포, 이벤트 발생 간격.
적용 방법:
- X축 간격(Bin size)을 설정하고 데이터 빈도를 출력합니다.예시: 응답 시간이 0-100ms, 100-200ms로 나뉜 그래프를 생성합니다.
11. Geo Map (지도 시각화)
설명: 지리적 데이터를 지도에 표현합니다.
사용 데이터: 위치 기반 요청, 지역별 사용자 분포.
적용 방법:
- 데이터셋에 있는 위치 정보를 활용해 지도를 구성합니다.예시: 전 세계에서 발생한 요청 분포를 지도에 표시합니다.
12. Annotations (주석)
설명: 특정 이벤트나 시점을 시각화에 추가합니다.
사용 데이터: 배포 이력, 장애 발생 시간.
적용 방법:
- 라인 차트 등에 주석을 추가합니다.예시: 새로운 기능 배포 이후의 성능 변화를 라인 차트에 표시합니다.
13. Time Filters (시간 필터)
설명: 특정 시간 범위의 데이터를 필터링합니다.
사용 데이터: 특정 기간의 로그 데이터.
적용 방법:
- 대시보드 상단에서 시간 범위를 선택합니다.예시: 지난 7일 동안의 데이터만 시각화.
14. Alerting (알림)
설명: 특정 조건 충족 시 알림을 설정합니다.
사용 데이터: 에러 발생, SLA 초과.
적용 방법:
- OpenSearch Alerting 플러그인으로 알림 규칙 설정.예시: HTTP 500 에러가 1시간에 10건 이상 발생하면 이메일 알림 전송.
15. Custom Plugins (커스텀 플러그인)
설명: OpenSearch Dashboards에 새로운 시각화를 추가합니다.
사용 데이터: 복잡한 사용자 정의 데이터 표현.
적용 방법:
- 커스텀 플러그인을 설치하고 설정합니다.예시: Sankey 다이어그램으로 데이터 흐름을 시각화합니다.
결론
OpenSearch Dashboards는 다양한 시각화 기능을 통해 데이터를 직관적으로 분석할 수 있도록 돕습니다.
위에서 소개한 패널과 기능들은 각각의 데이터 유형과 목적에 따라 선택적으로 활용할 수 있습니다.
입문자라면 우선 라인 차트, 바 차트, 파이 차트와 같은 기본 시각화를 연습해 보세요.
이후 데이터가 익숙해지면 히트맵이나 지도와 같은 고급 시각화로 확장할 수 있습니다.
OpenSearch Dashboards를 만들때, 도움이 되기를! 🚀
이 포스팅이 도움이 되셨길!😊