키바나 7 배우기(2판)

★ 이 책에서 다루는 내용 ★



■ 일래스틱 스택의 데이터 기반 아키텍처 탐색

■ 키바나 7와 일래스틱 스택 요소 설치

■ 비츠와 로그스태시를 사용해 다른 데이터 출처로부터 입력값 얻기

■ 키바나를 사용해 다른 시각화 생성

■ 엔터프라이즈 급 탄력적 대시보드 구축

■ 타임라이온을 사용해 시계열 데이터로 재생

■ APM 서버와 APM 에이전트 설치 및 구성

■ 개발 도구, 공간, 그래프, 기타 중요한 도구로 작업



★ 이 책의 대상 독자 ★



야심찬 일래스틱(Elastic) 개발자, 데이터 분석가, 키바나 7의 새로운 기능을 배우려는 사람에게 유용한 책이다. 키바나에 대한 어떠한 사전 지식도 필요하지 않다. 일래스틱서치 사용 경험은 도움이 되지만 필수는 아니다.



★ 이 책의 구성 ★



1장, '키바나용 데이터의 이해'에서는 업계의 주요 과제, 일래스틱 스택의 구성 방식, 일부 사용 사례를 구현하는 데 사용할 데이터를 설명해 데이터 드라이브 아키텍처 개념을 소개한다.

2장, '키바나 설치와 환경설정'에서는 여러 플랫폼에 일래스틱 스택을 설치하는 과정을 설명한다.

3장, '키바나를 사용한 비즈니스 분석'에서는 실제 분석을 통해 비즈니스 분석 사용 사례가 무엇인지 설명하고, 데이터 수집 프로세스를 알려준다.

4장, '키바나를 사용한 데이터 시각화'에서는 시각화와 대시보드를 설명한다. 이러한 시각화를 사용해 대시보드를 만드는 방법으로 넘어 가기 전에 다른 시각화를 만드는 방법을 알아본다.

5장, '데브 툴즈와 타임라이온'에서는 키바나의 데브 툴즈(Dev Tools)와 타임라이온(Timelion)에 중점을 둔다. 키바나 인터페이스에서 바로 일래스틱서치 쿼리를 실행하고자 콘솔을 사용하는 것과 같은 다양한 데브 툴즈 옵션을 배운다. 그런 다음 검색 프로파일러(Search Profiler)를 사용해 일래스틱서치 쿼리를 프로파일링하고 Grok 디버거(Debugger)를 사용해 로그스태시(Logstash)를 통해 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 데이터로 변환할 수 있는 Grok 패턴을 작성한다. 그 후 키바나 Visualize 옵션을 사용해 만들 수 없는 특정 사용 사례에 대한 복잡한 시각화를 만들고자 함께 연결할 수 있는 일부 기능을 제공하므로 시계열(Time-Series) 데이터로 재생할 수 있는 타임라이온을 다룬다.

6장, '키바나에서 공간과 그래프 탐색'에서는 그래프 분석을 제공하는 일래스틱 스택 Graph 플러그인을 설명한다. Graph 플러그인이 해결하려고 하는 주요 사용 사례를 살펴보고 데이터와 상호작용하는 방법을 살펴본다. 그런 다음 다른 공간을 만들고 다른 역할과 사용자로 공간을 추가하는 방법을 다룬다.

7장, '일래스틱 스택 기능'에서는 일래스틱 기능의 중요성을 설명한다. 사용자와 역할 관리를 사용해 보안을 다루고 CSV와 PDF 보고서를 내보낼 수 있는 보고 기능을 다룬다. 그런 다음 모니터링을 사용해 전체 일래스틱 스택을 모니터링하는 방법을 살펴보고 와처(Watcher)를 통해 값이 지정된 임곗값을 초과할 때마다 이메일을 보내도록 경보 시스템을 구성한다.

8장, '키바나 캔버스와 플러그인'에서는 키바나 캔버스(Canvas)와 이를 사용해 사용자 지정 대시보드를 만드는 방법을 설명한다.

9장, '애플리케이션 성능 모니터링'에서는 애플리케이션 성능 모니터링(APM, Application Performance Monitoring)과 애플리케이션을 모니터링하도록 구성하는 방법을 설명한다. APM 서버 설치를 다루고 APM 에이전트에서 데이터를 받도록 구성한다. 그런 다음 애플리케이션 데이터를 가져 오고자 애플리케이션과 함께 APM 에이전트의 설치 및 구성을 다룬다. 마지막으로 내장 APM UI나 키바나 대시보드를 사용해 데이터를 탐색하는 방법을 설명한다.

10장, '키바나를 사용한 머신러닝'에서는 머신러닝을 소개하고, 데이터에서 이상치를 찾고, 미래 추세를 예측하는 방법을 설명한다.



★ 옮긴이의 말 ★



우리는 하루에도 수많은 데이터를 만들어내는 데이터의 홍수 속에서 살고 있다. 사람의 삶이 녹아든 데이터를 분석하는 과정 속에서 사람들의 관심사를 파악할 수 있고, 미래의 행동을 예측할 수도 있다. 다양한 목적으로 데이터 분석 기술이 활용될 수 있는데, 대량의 데이터를 신속하고 효율적으로 분석해 의미를 찾아내려면 시각적으로 표현하는 기술이 함께 필요하다. 키바나는 이를 위해 최적화된 도구다. 키바나는 검색 엔진인 일래스틱서치를 기반으로 동작해 사용자가 데이터를 처리하고 분석하며 시각화할 수 있다는 점에서 강력하다.

이 책은 키바나를 사용하고자 환경을 설정하는 방법부터 부가적인 기능을 설치하고 활용하는 방법을 단계별로 상세하게 설명한다. 구체적인 설명을 통해 초보자도 키바나를 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 될 것이다.

1부. 키바나 7의 이해



1장. 키바나용 데이터의 이해

__산업 과제

____산업에서의 문제점을 설명하는 사용 사례

__키바나에서 분석할 데이터 이해

____데이터 전달

____데이터 수집

____대규모 데이터 저장

____데이터 시각화

__기술 제한

____관계형 데이터베이스

____하둡

____NoSQL

__일래스틱 스택의 구성 요소

____일래스틱서치

____비츠

____로그스태시

____키바나

____X-Pack

________보안

________모니터링

________경고

________보고

__요약



2장. 키바나 설치와 환경설정

__일래스틱서치 설치

____.zip이나 .tar.gz 아카이브를 사용한 일래스틱서치 설치

________.zip 아카이브의 다운로드와 설치

________.tar.gz 아카이브의 다운로드와 설치

________일래스틱서치 실행

____.zip 패키지를 사용해 Windows에 일래스틱서치 설치

________.zip 패키지 다운로드와 설치

________일래스틱서치 실행

________서비스로 일래스틱서치 설치

____데비안 패키지를 사용한 일래스틱서치 설치

________apt 저장소를 사용한 일래스틱서치 설치

________데비안 패키지를 사용한 수동 설치

____RPM을 사용한 일래스틱서치 설치

________apt 저장소를 사용한 설치

________RPM을 사용한 수동 설치

________일래스틱서치 실행

____일래스틱서치가 동작하는지 확인

__키바나 설치

____.zip이나 .tar.gz 아카이브를 사용해 키바나 설치

________.tar.gz 아카이브를 사용한 다운로드와 설치

________.zip 아카이브를 사용한 다운로드와 설치

____데비안 패키지를 사용한 키바나 설치

________apt 저장소를 사용한 설치

________데비안 패키지를 사용한 키바나 수동 설치

____RPM을 사용한 키바나 설치

________apt 저장소를 사용한 설치

________RPM을 사용한 수동 설치

________키바나 실행

__로그스태시 설치

____다운로드한 이진 파일을 사용한 로그스태시 설치

____패키지 저장소에서 로그스태시 설치

________apt 패키지를 사용한 로그스태시 설치

________yum 패키지를 사용한 로그스태시 설치

____서비스로 로그스태시 실행

________systemd로 로그스태시 실행

________upstart로 로그스태시 실행

________SysV로 로그스태시 실행

__비츠 설치

____파일비트 설치

________데비안

________rpm

________맥OS

________리눅스

________윈도우

____메트릭비트 설치

________데비안

________rpm

________맥OS

________리눅스

________윈도우

____패킷비트 설치

________데비안

________rpm

________맥OS

________리눅스

________윈도우

____하트비트 설치

________데비안

________rpm

________맥OS

________리눅스

________윈도우

____윈로그비트 설치

__요약



2부. 데이터 탐색



3장. 키바나를 사용한 비즈니스 분석

__로그 이해

__데이터 모델링

__데이터 임포트

____비츠

________데이터 임포트를 위한 파일비트 구성

________파일비트를 사용해 로그 파일 읽기

____로그스태시

________로그스태시를 사용해 CSV 데이터 읽기

________로그스태시를 사용해 몽고DB 데이터 읽기

________로그스태시를 사용해 MySQL 데이터 읽기

__인덱스 패턴 생성

__요약



4장. 키바나를 사용한 데이터 시각화

__키바나에서 시각화 작성

____시각화할 데이터 식별

____영역 차트, 꺾은 선형 차트, 막대 차트 생성

____파이 차트 생성

____히트맵 생성

____데이터 테이블 생성

____메트릭 시각화 생성

____태그 클라우드 생성

____시각화 점검

____시각화 공유

__키바나에서 대시보드 생성

____대시보드 공유

____보고서 생성

__요약



3부. 데이터를 이용하는 도구



5장. 데브 툴즈와 타임라이온

__데브 툴즈 소개

____콘솔

____검색 프로파일러

________집계 프로파일

____Grok 디버거

__타임라이온

____.es()

____.label()

____.color()

____.static()

____.bars()

____.points()

____.derivative()

____.holt()

____.trend()

____.mvavg()

____타임라이온의 사용 사례

__요약



6장. 키바나에서 공간과 그래프 탐색

__키바나 공간

____공간 생성

____공간 수정

____공간 삭제

____공간 간에 변환

____공간 간에 저장된 객체 사이 이동

____공간 접근 제한

________공간에 대한 접근을 제공하는 역할 생성

________사용자 생성과 공간 접근 역할 지정

________공간 접근 제한

__키바나 그래프

____산업 그래프 데이터베이스와의 차이점

____키바나 그래프 생성

____개선된 그래프 탐색

__요약



4부. 고급 키바나 옵션



7장. 일래스틱 스택 기능

__보안

____역할

____사용자

__모니터링

____일래스틱서치 모니터링

____키바나 모니터링

__경보

____임곗값 경보 생성

__보고

____CSV 보고서

____PDF와 PNG 보고서

__요약



8장. 키바나 캔버스와 플러그인

__키바나 캔버스

____캔버스 소개

________워크패드 사용자 정의

________자산 관리

____캔버스에서 요소 추가

________데이터 테이블

____파이 차트

____이미지

____캔버스에서 프레젠테이션 생성

__키바나 플러그인

____플러그인 설치

____플러그인 제거

____이용할 수 있는 플러그인

__요약



9장. 애플리케이션 성능 모니터링

__APM 요소

____APM 에이전트

____APM 서버

________APM 서버 설치

________APM 서버 실행

________APM 서버 설정

____일래스틱서치

____키바나

__APM으로 애플리케이션 구성

____장고 애플리케이션을 위한 APM 에이전트 구성

____장고 애플리케이션 실행

____APM 데이터 모니터링

__요약



10장. 키바나를 사용한 머신러닝

__일래스틱 머신러닝 소개

____머신러닝 기능

____머신러닝 작업 생성

________데이터 비주얼라이저

________단일 메트릭 작업

________머신러닝을 설명하기 위한 실제 사례

________머신러닝을 사용한 예측

____다중 메트릭 작업

____인구 작업

____작업 관리

________작업 환경 설정

________작업 설정

________데이터피드

________총계

________JSON

________작업 메시지

________데이터피드 미리보기

________예측

__요약

아누라그 스리바스타바 Anurag Srivastava

다국적 소프트웨어 회사의 선임 기술 책임자다. 웹 기반 애플리케이션 개발 분야에서 12년 이상의 경력을 쌓았다. 확장 가능한 가용성 애플리케이션용 아키텍처를 설계의 전문가다. 지난 10년간 전문 경력을 쌓아온 전 세계의 개발 팀 및 여러 고객과 협업했다. 또한 시스템 메트릭 데이터, 로그 데이터, 애플리케이션 데이터, 관계형 데이터베이스를 사용해 대시보드를 생성할 때의 일래스틱 스택(일래스틱서치, 로그스태시, 키바나)를 사용에 상당한 경험이 있다. 팩트출판사가 출판한 『Mastering Kibana 6.x』(2018), 『Kibana 7 Quick Start Guide』(2019)를 저술했다.