我们生活在一个大数据的世界中，即使是一个小型的IT环境也会产生大量数据。一旦组织弄清楚了生成数据的各种数据源，以及收集，处理和存储数据的方法，下一步工作的重点就是分析。

分析方法会根据用例、使用的工具以及数据本身而有所不同，但是可视化数据的步骤，无论是日志，度量标准还是跟踪，现在都被视为标准的最佳实践。可视化数据可帮助团队监控其环境，检测模式并在识别异常行为时采取措施。在诊断和事后分析原因的情况下，可视化数据提供了理解在给定时间点发生的事情所需的可见性。

Kibana和Grafana是两种流行的开源工具，可以帮助用户可视化和理解大量日志数据中的趋势。在这篇文章中，我将简要介绍每种工具并突出显示它们之间的主要区别。

Kibana

Kibana是世界上最受欢迎的开源日志分析平台ELK Stack中的“K” ，它为用户提供了一个工具，用于在存储于Elasticsearch集群中的日志数据进行检索，可视化和构建仪表板。

Kibana的核心功能是数据查询和分析。使用各种方法，用户可以搜索Elasticsearch中索引的数据，以查找其数据中的特定事件或字符串，以进行根本原因分析和诊断。基于这些查询，用户可以使用Kibana的可视化功能，允许用户使用图表，表格，地理图和其他类型的可视化以各种不同的方式可视化数据。

Kibana

Grafana是一个开源可视化工具，可以在各种不同的数据存储上使用，但最常用的是Graphite，InfluxDB，以及Elasticsearch等.

从本质上讲，它是Graphite-web的一个功能丰富的替代品，可帮助用户轻松创建和编辑仪表板。它包含一个独特的Graphite目标解析器，可以轻松进行度量和功能编辑。用户可以使用智能轴格式（例如线条和点）创建全面的图表，这是Grafana快速的客户端渲染（即使在很长的时间范围内） - 使用Flot作为默认选项。

Grafana

1.日志与指标

两个可视化工具之间的关键区别源于它们的目的。Grafana旨在分析和可视化系统CPU，内存，磁盘和I / O利用率等指标。Grafana不允许全文数据查询。另一方面，Kibana运行在Elasticsearch之上，主要用于分析日志消息。

如果您正在构建一个监控系统，两者都可以很好地完成工作，尽管下面还将介绍一些差异。如果目标分析是您的日志，对于任何记录支持的用例 - 故障排除，取证，开发，安全性，Kibana是您唯一的选择。

2.安装和配置

Kibana和Grafana都非常易于安装和配置。两者都支持在Linux，Mac，Windows，Docker上安装或从源代码构建。Kibana支持在每个操作系统中更广泛的安装选项，但总而言之 - 这里没有太大的区别。由于Kibana在Elasticsearch之上使用，因此需要与Elasticsearch实例建立连接。

使用.ini文件配置Grafana，与Kibana的语法敏感的YAML配置文件相比，它更容易处理。Grafana还允许您使用环境变量覆盖配置选项。

3.数据源和集成

Grafana旨在用作分析指标的UI。因此，它可以与多个时间序列数据存储一起使用，包括与Graphite，Prometheus，InfluxDB，MySQL，PostgreSQL和Elasticsearch的内置集成，以及使用插件的其他数据源。对于每个数据源，Grafana都有一个特定的查询编辑器，该编辑器针对该数据源中包含的特性和功能进行了自定义。另一方面，Kibana仅适用于Elasticsearch，因此不支持任何其他类型的数据源。

4.访问控制和身份验证

默认情况下，除非您使用X-Pack（商业捆绑的ELK附加组件，包括用于访问控制和身份验证）或开源解决方案（如SearchGuard），否则您的Kibana仪表板是公开的，可供公众访问。相比之下，Grafana提供内置的用户控制和身份验证机制，允许您限制和控制对仪表板的访问，包括使用外部SQL或LDAP服务器。此外，Grafana的API可用于保存特定仪表板，创建用户和更新数据源等任务。您还可以创建特定的API密钥并将其分配给特定的角色。

5.查询

查询和搜索日志是Kibana更强大的功能之一。使用Lucene语法，Elasticsearch Query DSL或实验Kuery，可以按照时间顺序在主日志显示区域中显示结果，搜索存储在Elasticsearch索引中的数据。Lucene是一种非常强大的查询语言，但不直观，涉及一定的学习曲线。

使用Grafana，用户可以使用查询编辑器进行查询。每个数据源都有一个针对特定数据源定制的不同查询编辑器，这意味着所使用的语法根据数据源而有所不同。例如，Graphite查询将与Prometheus查询不同。

6.仪表板和可视化

Kibana和Grafana都拥有强大的可视化功能。Kibana提供丰富的可视化类型，允许您创建饼图，折线图，数据表，单度量可视化，地理图，时间序列和降价可视化，并将所有这些组合到仪表板中。Kibana中的仪表板非常动态且功能多样 - 可以即时过滤数据，并且可以轻松编辑仪表板并以整页格式打开。Kibana附带了各种数据集的默认仪表板，以便于设置时间。

Grafana仪表板使Grafana成为一种流行的可视化工具。它们因其完全多才多艺而闻名。Grafana中的可视化称为面板，用户可以创建包含不同数据源面板的仪表板。Grafana支持graph，singlestat，table，heatmap和freetext面板类型。Grafana用户可以利用针对不同数据类型和来源的大型现成仪表板生态系统。

Grafana和Kibana都提供了许多自定义选项，允许用户以他们想要的任何方式切片和切块数据。用户可以使用面板颜色，标签，X和Y轴，面板尺寸等等。总而言之，Grafana拥有更广泛的自定义选项，并且还可以使用面板编辑器和可折叠行更轻松地更改不同的设置。

7.警报

Kibana和Grafana之间的一个关键区别是警报。从版本4.x开始，Grafana附带内置警报引擎，允许用户将条件规则附加到仪表板面板，从而导致触发警报到您选择的通知端点（例如，电子邮件，Slack，PagerDuty，自定义的webhooks）。Kibana没有开箱即用的警报功能。要想向Kibana用户添加警报，可以选择托管的ELK堆栈，实施ElastAlert或使用X-Pack。

8.社区

这两个开源工具都拥有强大的用户社区和活跃的贡献者。但是当看到GitHub上的两个项目时，Kibana似乎有优势。Grafana有大约14,000个代码提交，而Kibana有超过17,000个。这两个项目都非常活跃，但仔细研究提交的频率反映了Kibana的一定优势。

Grafana的提交情况：

Grafana git

Kibana的提交情况：

Kibana git

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总结

Kibana和Grafana都是强大的可视化工具。但是，它们的核心是用于不同的数据类型和用例。Grafana与时间序列数据库（如Graphite或InfluxDB）是用于度量分析的组合，而Kibana是流行的ELK Stack的一部分，用于探索日志数据。

这两个平台都是不错的选择，有时甚至可以相互补充。如上所述，大量组织将使用这两种工具作为其整体监控堆栈的一部分。