Grafana의 Azure Data Explorer에서 데이터 시각화

Grafana는 데이터를 쿼리 및 시각화한 다음 시각화에 따라 대시보드를 만들고 공유할 수 있는 분석 플랫폼입니다. Grafana는 Azure Data Explorer 데이터를 연결하고 시각화할 수 있는 Azure Data Explorer 플러그 인을 제공합니다. 플러그 인은 Azure Managed Grafana 및 자체 호스팅 Grafana 모두에서 작동합니다.

이 문서에서는 Grafana에 대한 데이터 원본으로 클러스터를 구성하고 Azure Managed Grafana 및 자체 호스팅 Grafana용 Grafana에서 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아봅니다. 이 문서의 예제를 따르려면 StormEvents 샘플 데이터를 수집합니다. StormEvents 샘플 데이터 세트에는 국립 환경 정보 센터의 날씨 관련 데이터가 포함되어 있습니다.

사전 요구 사항

• Azure Managed Grafana의 경우 Azure 계정 및 Azure Managed Grafana가 instance.
• 자체 호스팅 Grafana의 경우 운영 체제용 Grafana 버전 5.3.0 이상 및 Grafana용 Azure Data Explorer 플러그 인입니다. Grafana 쿼리 작성기를 사용하려면 플러그 인 버전 3.0.5 이상이 필요합니다.
• Azure Data Explorer 클러스터 및 데이터베이스. 무료 클러스터를 만들거나 전체 클러스터를 만들 수 있습니다. 가장 적합한 항목을 결정하려면 기능 비교를 검사.

데이터 원본 구성

Azure Data Explorer 데이터 원본으로 구성하려면 Grafana 환경에 대한 단계를 수행합니다.

Azure Managed Grafana

뷰어 역할에 관리 ID 추가

Managed Grafana는 기본적으로 각 새 작업 영역에 대해 시스템 할당 관리 ID를 만듭니다. Azure Data Explorer 클러스터에 액세스하는 데 사용할 수 있습니다.

1. Azure Portal에서 Azure Data Explorer 클러스터로 이동합니다.

2. 개요 섹션에서 StormEvents 샘플 데이터가 있는 데이터베이스를 선택합니다.

   

3. 권한뷰어추가>를> 선택합니다.

   

4. 검색 상자에 Managed Grafana 작업 영역 이름을 입력합니다.

5. 검색 결과에서 작업 영역 이름과 일치하는 결과를 선택한 다음 선택을 선택합니다.

   

Azure Data Explorer Grafana 데이터 원본으로 설정

관리형 Grafana 작업 영역에는 Azure Data Explorer 플러그 인이 사전 설치되어 있습니다.

1. Azure Portal 관리되는 Grafana 작업 영역으로 이동합니다.

2. 개요에서 엔드포인트 링크를 선택하여 Grafana UI를 엽니다.

3. Grafana의 왼쪽 메뉴에서 기어 아이콘을 선택합니다. 그런 다음 , 데이터 원본을 선택합니다.

   

4. Azure Data Explorer Datasource를 선택합니다.

   

5. 연결 세부 정보에 Azure Data Explorer 클러스터 URL을 입력합니다.

   

6. 저장 & 테스트를 선택합니다.

자체 호스팅 Grafana

서비스 주체 만들기

Azure Portal 또는 Azure CLI 명령줄 환경을 사용하여 서비스 주체를 만들 수 있습니다. 서비스 주체를 만든 후에는 이후 단계에서 사용할 네 가지 연결 속성에 대한 값을 가져옵니다.

Azure 포털

1. Azure Portal 설명서의 지침을 따릅니다. 다음 특정 정보를 사용합니다.

   1. 역할에 애플리케이션 할당 섹션에서 Reader 역할 유형을 Azure Data Explorer 클러스터에 할당합니다.

   2. 로그인에 대한 값 가져오기 섹션에서 디렉터리 ID(테넌트 ID), 애플리케이션 ID 및 암호의 세 가지 속성에 대한 값을 복사합니다.

2. Azure Portal에서 구독을 선택합니다. 그런 다음 서비스 주체를 만든 구독의 ID를 복사합니다.

   

Azure CLI

1. 다음 명령을 사용하여 서비스 주체를 만듭니다. reader의 해당 범위 및 역할 유형을 설정합니다.

   az ad sp create-for-rbac --name "https://{UrlToYourDashboard}:{PortNumber}" --role "reader" \
                            --scopes /subscriptions/{SubID}/resourceGroups/{ResourceGroupName}
   

   자세한 내용은 Azure CLI를 사용하여 Azure 서비스 주체 만들기를 참조하세요.

2. 명령은 다음 예제와 같은 결과 집합을 반환합니다. , password및 tenant 속성의 appId값을 복사합니다.

   {
     "appId": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
     "displayName": "{UrlToYourDashboard}:{PortNumber}",
     "name": "https://{UrlToYourDashboard}:{PortNumber}",
     "password": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
     "tenant": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
   }
   

3. 구독 목록을 가져옵니다.

   az account list --output table
   

   해당 구독 ID를 복사합니다.

   

뷰어 역할에 서비스 주체 추가

이제 서비스 주체가 있으므로 Azure Data Explorer 데이터베이스의 뷰어 역할에 추가합니다. 관리 명령을 사용하여 Azure Portal의 사용 권한 또는 쿼리에서 이 작업을 수행할 수 있습니다.

Azure Portal: 권한

1. Azure Portal에서 Azure Data Explorer 클러스터로 이동합니다.

2. 개요 섹션에서 StormEvents 샘플 데이터가 있는 데이터베이스를 선택합니다.

   

3. 권한>추가를 선택합니다.

   

4. 데이터베이스 권한 추가에서 뷰어 역할을 선택한 다음, 보안 주체 선택을 선택합니다.

   

5. 만든 서비스 주체를 검색합니다. 보안 주체를 선택한 다음 선택을 선택합니다.

   

6. 저장을 선택합니다.

   

관리 명령: 쿼리

1. Azure Portal Azure Data Explorer 클러스터로 이동한 다음 쿼리를 선택합니다.

   

2. 쿼리 창에서 다음 명령을 실행합니다. Azure Portal 또는 Azure CLI의 애플리케이션 ID 및 테넌트 ID를 사용합니다.

   .add database {TestDatabase} viewers ('aadapp={ApplicationID};{TenantID}')
   

   명령은 결과 집합을 반환합니다. 다음 예제에서 첫 번째 행은 데이터베이스의 기존 사용자에 대한 것입니다. 두 번째 행은 방금 추가한 서비스 주체에 대한 것입니다.

   

속성 지정 및 연결 테스트

뷰어 역할에 할당된 서비스 주체를 사용하여 이제 Grafana instance 속성을 지정하고 Azure Data Explorer 대한 연결을 테스트합니다.

1. Grafana의 왼쪽 메뉴에서 기어 아이콘을 선택합니다. 그런 다음 , 데이터 원본을 선택합니다.

   

2. 데이터 원본 추가를 선택합니다.

3. 데이터 원본/새 페이지에서 데이터 원본의 이름을 입력한 다음 Azure Data Explorer Datasource 형식을 선택합니다.

   

4. 설정>연결 세부 정보에서 클러스터의 이름을 형식https://{ClusterName}.{Region}.kusto.windows.net으로 입력합니다. Azure Portal 또는 Azure CLI의 다른 값을 입력합니다. 다음 매핑 정보를 가이드로 사용합니다.

   Grafana UI	Azure portal	Azure CLI
   구독 ID	구독 ID	SubscriptionId
   테넌트 ID	디렉터리 ID	tenant
   클라이언트 ID	애플리케이션 ID	appId
   클라이언트 암호	암호	password

   

5. 저장 & 테스트를 선택합니다.

   테스트에 성공한 경우 다음 섹션으로 이동합니다. 문제가 있는 경우 Grafana에서 지정한 값을 검사 이전 단계를 검토합니다.

쿼리 최적화

쿼리 최적화에 두 가지 기능을 사용할 수 있습니다.

• 대시보드 쿼리 렌더링 성능 최적화
• 약한 일관성 사용

최적화를 수행하려면 데이터 원본>설정>쿼리 최적화에서 필요한 변경 작업을 수행합니다.

대시보드 쿼리 렌더링 성능 최적화

하나 이상의 사용자가 dashboard 또는 시각적 개체를 두 번 이상 렌더링하면 Grafana는 기본적으로 하나 이상의 쿼리를 Azure Data Explorer 보냅니다. 쿼리 결과 캐싱을 사용하도록 설정하여 dashboard 렌더링 성능을 개선하고 Azure Data Explorer 클러스터의 부하를 줄입니다.

지정된 시간 범위 동안 Azure Data Explorer는 결과 캐시를 사용하여 이전 결과를 검색하고 불필요한 쿼리를 실행하지 않습니다. 이 기능은 여러 사용자가 동일한 대시보드를 사용하는 경우 리소스에 대한 부하를 줄이고 성능을 향상시키는 데 특히 효과적입니다.

결과 캐시 렌더링을 사용하도록 설정하려면 쿼리 최적화 창에서 다음을 수행합니다.

1. 동적 캐싱 사용을 끕니다.
2. 캐시 최대 기간에서 캐시된 결과를 사용하려는 시간(분)을 입력합니다.

약한 일관성 사용

클러스터는 강한 일관성으로 구성됩니다. 이 기본 구성은 쿼리 결과가 클러스터의 모든 변경 내용과 함께 최신 상태임을 보장합니다.

약한 일관성을 사용하도록 설정하면 클러스터 변경 후 쿼리 결과의 지연 시간이 1~2분이 될 수 있습니다. 그러나 일관성이 약하면 시각적 렌더링 시간이 증가할 수 있습니다. 즉각적인 일관성이 중요하지 않고 성능이 미미한 경우 약한 일관성을 사용하도록 설정하여 성능을 향상시킵니다. 자세한 내용은 쿼리 일관성을 참조하세요.

약한 일관성을 사용하도록 설정하려면 쿼리 최적화 창에서 데이터 일관성 약한 을> 선택합니다.

데이터 시각화

Grafana에 대한 데이터 원본으로 Azure Data Explorer 구성을 완료했습니다. 이제 데이터를 시각화할 차례입니다.

다음 기본 예제에서는 쿼리 작성기 모드와 쿼리 편집기의 원시 모드를 모두 사용합니다. 데이터 세트에 대해 실행할 다른 쿼리의 예는 Azure Data Explorer 대한 쓰기 쿼리를 보는 것이 좋습니다.

1. Grafana의 왼쪽 메뉴에서 더하기 아이콘을 선택합니다. 그런 다음 대시보드를 선택합니다.

   

2. 추가 탭 아래에 있는 그래프를 선택합니다.

   

3. 그래프 창에서 패널 제목편집을 > 선택합니다.

   

4. 창 아래쪽에서 데이터 원본을 선택한 다음, 구성한 데이터 원본을 선택합니다.

   

쿼리 작성기 모드

쿼리 작성기 모드를 사용하여 쿼리를 정의합니다.

1. 데이터 원본 아래의 데이터베이스 를 선택하고 드롭다운 목록에서 데이터베이스를 선택합니다.

2. 원본을 선택하고 드롭다운 목록에서 테이블을 선택합니다.

   

3. 이제 테이블이 정의되었으므로 데이터를 필터링합니다.

   1. 위치(필터)의 오른쪽을 선택하여 + 테이블에서 하나 이상의 열을 선택합니다.
   2. 각 필터에 대해 적용 가능한 연산자를 사용하여 값을 정의합니다. 이 선택은 Kusto 쿼리 언어 where 연산자를 사용하는 것과 비슷합니다.

4. 테이블에 표시할 값을 선택합니다.

   1. 값 열 오른쪽을 선택하여 + 창에 표시할 값 열을 선택합니다.

   2. 각 값 열에 대해 집계 형식을 설정합니다.

      하나 이상의 값 열을 설정할 수 있습니다. 이 선택은 summarize 연산자를 사용하는 것과 같습니다.

5. 그룹화 기준(요약)의 오른쪽에서 선택하여 + 값을 그룹으로 정렬하는 데 사용할 하나 이상의 열을 선택합니다. 이 선택은 연산자의 그룹 식과 summarize 동일합니다.

6. 쿼리 실행을 선택합니다.

   

   팁

   쿼리 작성기에서 설정을 마무리하는 동안 Kusto 쿼리 언어 쿼리가 만들어집니다. 이 쿼리는 그래픽 쿼리 편집기를 사용하여 생성한 논리를 보여줍니다.

7. KQL 편집을 선택하여 원시 모드로 이동합니다. Kusto 쿼리 언어 유연성과 기능을 사용하여 쿼리를 편집합니다.

원시 모드

원시 모드를 사용하여 쿼리를 편집합니다.

1. 쿼리 창에서 다음 쿼리를 붙여넣은 다음 실행을 선택합니다. 쿼리는 샘플 데이터 세트에 대한 일별 이벤트 수를 버킷합니다.

   StormEvents
   | summarize event_count=count() by bin(StartTime, 1d)
   

   

2. 그래프는 (기본적으로) 지난 6시간의 데이터로 범위가 지정되었기 때문에 결과를 표시하지 않습니다. 상단 메뉴에서 지난 6시간을 선택합니다.

   

3. StormEvents 샘플 데이터 세트에 포함된 연도인 2007을 포함하는 사용자 지정 범위를 지정합니다. 그런 다음, 적용을 선택합니다.

   

   이제 그래프에서는 일별로 버킷된 2007년의 데이터를 보여줍니다.

   

4. 위쪽 메뉴에서 저장 아이콘 을 선택합니다.

쿼리 작성기 모드로 전환하려면 작성기로 전환을 선택합니다. Grafana는 쿼리 작성기에서 쿼리를 사용 가능한 논리로 변환합니다. 쿼리 작성기 논리가 제한되어 있으므로 쿼리에 대한 수동 변경 내용이 손실될 수 있습니다.

경고 만들기

1. 홈 대시보드에서 경고>알림 채널을 선택하여 새 알림 채널을 만듭니다.

   

2. 새 알림 채널 아래에 이름을 입력하고 입력한 다음 저장을 선택합니다.

   

3. dashboard 드롭다운 목록에서 편집을 선택합니다.

   

4. 경고 벨 아이콘을 선택하여 경고 창을 엽니다. 경고 만들기를 선택한 다음 경고에 대한 속성을 완료합니다.

   

5. 대시보드 저장 아이콘을 선택하여 변경 내용을 저장합니다.

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