对比了解Grafana与Kibana的关键差异

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我们身处海量数据的包围之中已成众所周知的事实。即使你管理的是一个单独的Linux服务器，那么带着问题一发生就能检测出来并采取措施的目的去管理所有日志时也会遇到问题。问题有多大取决于环境的规模、每台主机的职责、已经安装的服务以及正在使用的协议。

当然，日志数据能让我们更好地洞察检测模式，当信息以可视化的形式呈现出来时让我们可以更快速地采取措施。这种分析方法使IT运维团队可以创建透明度，要清楚任何时间点正在发生什么时正需要这种透明度。

Kibana 和 Grafana 是两个开源工具，能可视化和推断大量日志数据内的趋势。本文将向你简单介绍一下每个工具，并主要比较一下它们之间的关键不同。

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1. 日志与度量

这方面的主要的不同在于，Grafana专注于根据CPU和IO利用率之类的特定指标提供时间序列图表。Kibana则专注于另一方面，它运行于Elasticsearch的上层，能创建一个复杂的日志分析仪表盘。举个例子，Grafana无法进行数据的检索和浏览。

2. 基于角色的访问

3. 仪表盘灵活性

4. 数据源的集成

Grafana支持许多不同的存储后端。Grafana针对每个数据源都有一个特定的查询编辑器，它是针对数据源所具备的特性和能力特别定制的。然而，正如上文所说，Kibana原生集成进了ELK栈，这使安装极为简单，对用户非常友好。

5. 开源社区

这两个开源工具都很强大。如果密切观察一下Github上的Grafana，你将发现大概有7000次代码提交，而Kibana更有12000次。而如果要了解Kibana开源社区真正的优势，可以看看谷歌趋势，它把ELK作为一个整体进行了相关信息的揭示：

即使把Graphite也算进来，ELK仍保持着快速的增长，并有潜力在不久的将来保持领先。

Kibana和Grafana都是强大的可视化工具。然而，Grafana和InfluxDB组合是用于度量数据的，反之，Kibana是流行的ELK栈的一部分，它可以更为灵活地浏览日志数据。

这两个平台都是好的选择，甚至有时还可以互补。首先，用Kibana去分析你的日志。然后，把数据导入到Grafana作为可视化层。这些的前提是需要同一个Elasticsearch库。

本文转自 Tenderrain 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/tenderrain/1961940