[Elasticsearch & Kibana] Window MySQL DB의 데이터를 Kibana로 시각화하기

Window MySQL DB의 데이터를 Kibana로 시각화하기

 

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저번에 Raspbian에서 Window의 MySQL로 데이터를 전송시켜 DB에 값을 저장했습니다.

오늘은 그 데이터 값들을 Kibana를 통해 시각화 해보겠습니다.

 

DB에 저장된 데이터

DB의 테이블을 조회해 보면 저번에 저장시켰던 데이터값들이 저장되어 있습니다.

이 값들을 csv파일로 저장해야 하는데 MySQL에 쉽게 저장하는 기능이 있습니다.

 

조회된 테이블 위쪽에 메뉴에 보면 이런 버튼이 있는데 이 버튼을 누르면 조회된 테이블의 테이터값들을 csv파일로 원하는 경로에 저장 할 수 있습니다.

 

csv 파일 생성

 

이제 ELK와 Kibana 서버를 실행시켜줍니다.

실행이 된다면 주소창에 localhost:9200으로 ELK가 잘 열렸나 확인을 해 주고 확인이 되었다면 localhost:5601로 Kibana에 접속해 줍니다.

Kibana 접속 모습

네모부분에 보시면 CSV파일을 업로드 할 수 있는 것을 알 수 있습니다.

클릭해줍니다.

 

이곳에 아까 저정했던 csv파일을 넣어줍니다.

그리고 아래에 Import 버튼을 눌러줍니다.

 

원하는 Index name을 정해주고 Import 버튼을 한 번 더 클릭해주면 저장이 완료됩니다.

 

그 다음 왼쪽 상단 메뉴를 눌러보면 Kibana에 Visualize라는 메뉴가 있습니다.

들어가서 오른쪽 상단에 Create visualization을 눌러보면 데이터에 맞는 필터를 선택 할 수 있습니다.

저는 5초마다 평균을 받았기 때문에 Line으로 시각화 해 보겠습니다.

 

 

아까 저장한 Index name을 검색하고 적용시켜 줍니다.

여기서 Y축과 X축을 설정 해 주어야 하는데 Y축은 값을 표시해 주기 위해 Aggregation을 Average로 설정 해 주었고 Field값을 DB table의 value로 설정 해 주었습니다.

X축은 Aggregation을 Histogram으로 설정 해 주었고 Field값을 index값인 id값으로 설정 해 주었습니다. interval은 1로 설정해 주어 전부 출력 해 주었습니다. 나중에 데이터가 많아지면 interval 값을 넓게 잡아 전체적인 흐름을 파악 할 수 있습니다.

 

Y-axis

 

X-axis

 

설정이 완료되었다면 Update를 누르면 됩니다.