{"id":7364,"date":"2024-10-31T17:37:26","date_gmt":"2024-10-31T17:37:26","guid":{"rendered":"https:\/\/ultratendencyaca-urouz8wsum.live-website.com\/2024\/10\/31\/ein-blick-auf-unsere-dashboarding-und-visualisierungsloesung\/"},"modified":"2024-10-31T17:45:46","modified_gmt":"2024-10-31T17:45:46","slug":"ein-blick-auf-unsere-dashboarding-und-visualisierungsloesung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ultratendency.academy\/de\/2024\/10\/31\/ein-blick-auf-unsere-dashboarding-und-visualisierungsloesung\/","title":{"rendered":"Ein Blick auf unsere Dashboarding- und Visualisierungsl\u00f6sung"},"content":{"rendered":"

Letztes Jahr haben wir ein neues Projekt begonnen. Wir wurden beauftragt, Dashboards zu erstellen, um die Key Performance Indicators (KPIs) der Datenplattform unseres Kunden und verschiedener Datenquellen darzustellen. Wir waren alle begeistert, dieses neue Projekt zu beginnen. Denn wer w\u00e4re nicht begeistert, fantastische und ausgefallene Dashboards zu erstellen?<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

<\/a><\/span><\/div>

Das Tool f\u00fcr die Erstellung der Dashboards stand noch nicht fest. Wir wurden gebeten, ein geeignetes Tool auszuw\u00e4hlen, indem wir die Vor- und Nachteile der drei beliebten Open-Source-Tools Apache Superset<\/strong>, Grafana<\/strong> und Kibana<\/strong> abw\u00e4gten.<\/p>\n<\/div>

Der Vergleich<\/strong><\/h2>\n

<\/strong>Hier ist die Zusammenfassung dessen, was diese Tools bieten:<\/p>\n<\/div>\n

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\nApache Superset<\/th>\nGrafana<\/th>\nKibana<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Fokus<\/td>\nEntwickelt mit starkem Fokus auf Business Intelligence und geeignet f\u00fcr die Datenanalyse, die Erstellung von Dashboards und die Erstellung von Berichten<\/td>\nEntwickelt mit dem Hauptaugenmerk auf \u00dcberwachung, Beobachtbarkeit und Visualisierung von Zeitreihendaten<\/td>\nEntwickelt als Teil von Elastic Stack mit Schwerpunkt auf der Analyse und Visualisierung von Protokoll- und Ereignisdaten<\/td>\n<\/tr>\n
Datenquellen<\/td>\nUnterst\u00fctzt eine Vielzahl von Datenquellen mit einer gro\u00dfen Flexibilit\u00e4t bei der Anbindung an verschiedene Datenplattformen wie Snowflake, Amazon Redshift, Databricks und andere<\/td>\nUnterst\u00fctzt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Prometheus, InfluxDB, Graphite, MySQL und andere<\/td>\nWird in erster Linie nur mit Elasticsearch verwendet<\/td>\n<\/tr>\n
Alarmierung<\/td>\nAlarmierungsfunktionen sind nicht ausgereift<\/td>\nRobuste Alarmierungsfunktionen<\/td>\nBegrenzte native Alarmierungsfunktionen<\/td>\n<\/tr>\n
Kostenanpassung<\/td>\nBietet ein hohes Ma\u00df an Anpassungs- und Erweiterungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Erstellung benutzerdefinierter Diagramme und Dashboards mithilfe von Python-Bibliotheken<\/td>\nUmfangreiche Anpassungsm\u00f6glichkeiten durch ein reichhaltiges \u00d6kosystem von Plugins und von der Community erstellten Dashboards<\/td>\nDie Anpassungsoptionen sind eher auf die Visualisierung von Protokoll- und Ereignisdaten ausgerichtet<\/td>\n<\/tr>\n
Community Support<\/td>\nHat eine aktive, aber noch wachsende Community<\/td>\nHat eine gro\u00dfe und aktive Community mit einer bedeutenden Community-Unterst\u00fctzung<\/td>\nDie Unterst\u00fctzung der Community ist im Vergleich zu Grafana begrenzt<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Die Erstuntersuchung<\/strong><\/h1>\n

<\/strong>Wir haben zun\u00e4chst Apache Superset und Grafana verglichen, die aufgrund ihrer Popularit\u00e4t im Bereich Dashboarding und Visualisierung, ihrer F\u00e4higkeit, eine Vielzahl von Datenquellen anzuschlie\u00dfen, und nat\u00fcrlich aufgrund unserer fr\u00fcheren Erfahrungen mit diesen Tools unsere nat\u00fcrliche Wahl waren. Obwohl diese beiden Tools hervorragend f\u00fcr die Datenvisualisierung und -analyse geeignet sind, haben sie ihre eigenen St\u00e4rken und wir mussten herausfinden, welches Tool f\u00fcr unseren Anwendungsfall geeignet ist. Als wir die beiden Tools untersuchten, stellten wir fest, dass Grafana f\u00fcr unseren Anwendungsfall eine geeignete Option w\u00e4re, da wir an der Visualisierung von Zeitreihendaten und aggregierten Metriken interessiert waren und nicht an den Business Intelligence-Funktionen, die die St\u00e4rke von Apache Superset sind. Da wir in Zukunft neben dem Dashboarding auch ein Alerting-System implementieren wollten, haben auch die robusten Alerting-Funktionen von Grafana dazu beigetragen, dass wir uns f\u00fcr Grafana und nicht f\u00fcr Apache Superset entschieden haben. Die Entscheidung f\u00fcr Grafana war so gut wie best\u00e4tigt.<\/p>\n<\/div>

Die anschlie\u00dfende Untersuchung<\/strong><\/h1>\n

<\/strong>Obwohl Kibana zun\u00e4chst nicht als eine der M\u00f6glichkeiten in Betracht gezogen wurde, wurde es sp\u00e4ter zu einer, da es bereits im Projekt verwendet wurde und wir sehen wollten, ob wir es nutzen k\u00f6nnen, anstatt ein neues Tool einzuf\u00fchren. Wir engagierten Kibana und begannen, die Unterschiede zwischen Grafana und Kibana zu vergleichen. Selbst nach einer gr\u00fcndlichen Untersuchung, bei der wir unbewusst zu Kibana tendierten, kamen wir zu dem Schluss, dass Kibana f\u00fcr die Visualisierung von Zeitreihendaten und Metriken aufgrund seiner Einschr\u00e4nkungen in Bezug auf Anpassung und Datenaggregation nicht geeignet ist, insbesondere wenn wir Grafana haben, das als das De-facto-Visualisierungstool f\u00fcr Zeitreihendaten und Metriken gilt. Ganz zu schweigen davon, dass Sie nur mit Elasticsearch arbeiten k\u00f6nnen, anstatt eine dedizierte Zeitreihendatenbank oder eine beliebige relationale Datenbank zu verwenden und die M\u00f6glichkeit zu verlieren, Abfragen in einer vertrauten SQL- oder SQL-\u00e4hnlichen Sprache zu schreiben.<\/p>\n

Der ultimative Kompromiss<\/strong><\/h1>\n

<\/strong>Obwohl alle unsere Nachforschungen auf Grafana hindeuteten, entschieden wir uns f\u00fcr Kibana, da es im Projekt bereits in gro\u00dfem Umfang f\u00fcr die \u00dcberwachung\/Analyse von Protokollen verwendet wurde und wir es nutzen wollten, anstatt ein neues Tool einzuf\u00fchren.<\/p>\n

Die Rezension<\/strong><\/h1>\n

Wir haben es geschafft, die Dashboards mit Zeitreihendaten und Metrikvisualisierung ziemlich nahtlos zu erstellen, abgesehen von einigen Komplexit\u00e4ten an einigen Stellen bei der Anpassung mit Vega und Painless Script f\u00fcr die Datenaggregation. Obwohl es sich nicht als gro\u00dfer Schmerzpunkt herausstellte, war die Verwendung von Painless Script f\u00fcr die Datenaggregation etwas komplex und nicht so dynamisch\/flexibel, wie es gewesen w\u00e4re, wenn wir Grafana mit SQL oder SQL-\u00e4hnlichen Sprachen zur Abfrage einer Zeitreihe oder relationalen Datenbank verwendet h\u00e4tten. Aber um die wichtigste Frage zu beantworten: Hat sich der Kompromiss letztendlich gelohnt? Auf jeden Fall. Die Entscheidung f\u00fcr Kibana hat sich als entscheidend f\u00fcr die Beschleunigung des Entwicklungsprozesses erwiesen und dazu beigetragen, dass wir fr\u00fcher als erwartet die gew\u00fcnschten Ergebnisse erzielen konnten, da wir ein Tool verwendet haben, mit dem das Team bereits vertraut ist. Au\u00dferdem hatten wir einen Vorsprung, da wir ein Tool gew\u00e4hlt haben, das bereits eingesetzt wird und voll funktionsf\u00e4hig ist, und wir mussten keinen zus\u00e4tzlichen Aufwand f\u00fcr die Bereitstellung und Integration eines neuen Tools in die bestehende Architektur betreiben. Nicht zu vergessen ist auch der geringere Wartungsaufwand, der dadurch entsteht, dass kein neues Tool eingef\u00fchrt werden muss.<\/p>\n

Die Takeaways<\/strong><\/h1>\n
    \n
  • <\/strong>Erstens hat sich Kibana als ein Tool erwiesen, das nicht nur f\u00fcr die \u00dcberwachung\/Analyse von Protokollen\/Ereignissen gedacht ist, sondern auch eine brauchbare Option f\u00fcr die Visualisierung von Zeitreihendaten und Metriken darstellt, auch wenn wir f\u00fcr komplexere und benutzerdefinierte L\u00f6sungen vielleicht Grafana w\u00e4hlen m\u00fcssen.<\/li>\n
  • Zweitens sollten wir eine L\u00f6sung w\u00e4hlen, die f\u00fcr uns am besten geeignet ist, indem wir auch die Auswirkungen auf das gesamte System bewerten, anstatt nur das ausgefeilteste Tool oder das Tool mit den „coolen“<\/em> Funktionen zu w\u00e4hlen, unabh\u00e4ngig davon, ob wir sie brauchen oder nicht. Es gibt mehr zu bedenken als nur die Funktionen, z. B. die anf\u00e4nglichen Kosten, die zuk\u00fcnftige Wartung, die Schulung der Ressourcen usw. <\/li>\n<\/ul>\n

    Der Fun Fact<\/strong><\/h2>\n

    <\/strong>Die Erstellung all dieser ausgefallenen Dashboards war nicht einfach nur Drag & Drop oder das Schreiben einfacher Skripte. Es war viel komplizierter, als wir als Backend-Entwickler erwartet hatten .<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

    <\/div><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":3,"featured_media":7361,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[],"class_list":["post-7364","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-coding"],"yoast_head":"\nEin Blick auf unsere Dashboarding- und Visualisierungsl\u00f6sung - Ultra Tendency Academy<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Vergleich von Apache Superset, Grafana und Kibana f\u00fcr die Visualisierung von KPIs: Erfahren Sie, warum wir uns f\u00fcr Kibana entschieden haben und welche Vorteile es f\u00fcr unser Projekt brachte.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ultratendency.academy\/de\/2024\/10\/31\/ein-blick-auf-unsere-dashboarding-und-visualisierungsloesung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ein Blick auf unsere Dashboarding- und Visualisierungsl\u00f6sung - 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