對比了解Grafana與Kibana的關鍵差異

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我們身處海量資料的包圍之中已成衆所周知的事實。即使你管理的是一個單獨的Linux伺服器，那麼帶着問題一發生就能檢測出來并采取措施的目的去管理所有日志時也會遇到問題。問題有多大取決于環境的規模、每台主機的職責、已經安裝的服務以及正在使用的協定。

當然，日志資料能讓我們更好地洞察檢測模式，當資訊以可視化的形式呈現出來時讓我們可以更快速地采取措施。這種分析方法使IT運維團隊可以建立透明度，要清楚任何時間點正在發生什麼時正需要這種透明度。

Kibana 和 Grafana 是兩個開源工具，能可視化和推斷大量日志資料内的趨勢。本文将向你簡單介紹一下每個工具，并主要比較一下它們之間的關鍵不同。

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1. 日志與度量

這方面的主要的不同在于，Grafana專注于根據CPU和IO使用率之類的特定名額提供時間序列圖表。Kibana則專注于另一方面，它運作于Elasticsearch的上層，能建立一個複雜的日志分析儀表盤。舉個例子，Grafana無法進行資料的檢索和浏覽。

2. 基于角色的通路

3. 儀表盤靈活性

4. 資料源的內建

Grafana支援許多不同的存儲後端。Grafana針對每個資料源都有一個特定的查詢編輯器，它是針對資料源所具備的特性和能力特别定制的。然而，正如上文所說，Kibana原生內建進了ELK棧，這使安裝極為簡單，對使用者非常友好。

5. 開源社群

這兩個開源工具都很強大。如果密切觀察一下Github上的Grafana，你将發現大概有7000次代碼送出，而Kibana更有12000次。而如果要了解Kibana開源社群真正的優勢，可以看看谷歌趨勢，它把ELK作為一個整體進行了相關資訊的揭示：

即使把Graphite也算進來，ELK仍保持着快速的增長，并有潛力在不久的将來保持領先。

Kibana和Grafana都是強大的可視化工具。然而，Grafana和InfluxDB組合是用于度量資料的，反之，Kibana是流行的ELK棧的一部分，它可以更為靈活地浏覽日志資料。

這兩個平台都是好的選擇，甚至有時還可以互補。首先，用Kibana去分析你的日志。然後，把資料導入到Grafana作為可視化層。這些的前提是需要同一個Elasticsearch庫。

本文轉自 Tenderrain 51CTO部落格，原文連結:http://blog.51cto.com/tenderrain/1961940