Kibana vs Grafana

Kibana vs Grafana. Grafana e Kibana sono due delle piattaforme di visualizzazione dati open source più conosciute. Tuttavia, nonostante abbiano molte caratteristiche simili, presentano comunque numerose differenze che potrebbero portarti a preferirne uno rispetto all’altro.

Grafana è uno strumento comunemente utilizzato per il monitoraggio e la visualizzazione delle metriche prestazionali. Consente di compilare dati di serie temporali in diagrammi, grafici, mappe e dashboard. Grafana è anche altamente personalizzabile e può essere integrato con da di una varietà di origini diverse, tra cui Prometheus, InfluxDB ed Elasticsearch.

Kibana, d’altra parte, è uno strumento di visualizzazione ed esplorazione dei dati open source che fa parte di Elastic Stack e viene utilizzato con Elasticsearch. Viene fornito con una varietà di visualizzazioni e strumenti per la ricerca e il filtraggio dei dati.

In questo articolo confronteremo i pro e i contro di Kibana vs Grafana, così da scoprire quale è più adatto alle proprie esigenze. Il confronto si baserà sui seguenti criteri:

• Facilità di installazione/distribuzione
• Elaborazione dati
• Interrogazione dei dati
• Integrazione con varie risorse di dati
• Progettazione dell’interfaccia utente e dell’esperienza utente
• Visualizzazione
• Alerting
• Collaborazione del team
• Documentazione e supporto
• Prezzi

Kibana vs Grafana

1. Installazione/distribuzione semplice: Grafana
   Sia Grafana che Kibana offrono la possibilità di essere ospitarto autonomamente sul proprio server (self-host).

Per Grafana è necessario avere:

• Un sistema operativo supportato come Linux, macOS o Windows.
• Una versione supportata di Go (attualmente versione 1.13 o successiva).

Una volta soddisfatti questi prerequisiti, puoi installare Grafana andando alla pagina dei download e seguendo le istruzioni di installazione corrispondenti in base al tuo sistema operativo. Il processo di installazione dovrebbe richiedere meno di 10 minuti.

Per quanto riguarda Kibana, è necessario che avere prima installato Elasticsearch e poi installare Kibana dalla pagina dei download di Kibana . Proprio come Grafana, anche Kibana è supportato su Linux, macOS e Windows.

Entrambi gli strumenti sono relativamente facili da installare e configurare, ma Kibana richiede prima l’installazione di Elasticsearch, il che conferisce a Grafana un leggero vantaggio.

2. Data processing: parità
   Sia Grafana che Kibana sono dotati di varie funzioni di elaborazione e analisi dei dati. Tuttavia, hanno obiettivi principali diversi.

Grafana è comunemente utilizzato nel contesto del monitoraggio e dell’osservabilità, dove viene utilizzato per visualizzare dati provenienti da varie fonti, come Prometheus, Elasticsearch e InfluxDB. Le metriche vengono raccolte in intervalli predefiniti specifici. Ad esempio, si possono raccogliere varie metriche hardware ogni secondo e monitorarle in tempo reale utilizzando l’interfaccia altamente personalizzabile di Grafana.

Kibana, invece, fa parte dell’Elastic Stack e viene utilizzato per elaborare e analizzare i dati archiviati in Elasticsearch. È noto per le sue potenti funzionalità di ricerca e la sua capacità di aiutare gli utenti a scoprire informazioni da grandi volumi di dati. Offre inoltre una gamma di opzioni di visualizzazione, inclusi grafici a torta, grafici a linee e mappe, che possono essere utilizzati per creare dashboard belle e informative.

È difficile dire quale sia il migliore perché dipende da cosa si vuole monitore. Se si cerca uno strumento per monitorare e analizzare i dati delle serie temporali, Grafana potrebbe essere una buona opzione. Se si lavora con dati archiviati in Elasticsearch e si desidera utilizzare potenti funzionalità di ricerca e visualizzazione, Kibana potrebbe essere la soluzione migliore.

Vale anche la pena notare che Grafana e Kibana possono essere utilizzati anche insieme, poiché Grafana ha la capacità di leggere i dati da Elasticsearch e visualizzarli nei dashboard.

3. Interrogazione dei dati: parità
   Grafana utilizza un linguaggio specifico del dominio chiamato Grafana DSL per definire le metriche e i dati da visualizzare su una dashboard. Grafana DSL è un linguaggio di query creato sulla base di PromQL (Prometheus Query Language), un linguaggio potente ed espressivo che consente agli utenti di selezionare e aggregare dati da più fonti, eseguire operazioni matematiche e filtrare i dati per visualizzare solo le informazioni rilevanti.

Kibana utilizza Elasticsearch Query DSL per definire le query utilizzate per cercare e filtrare i dati in Elasticsearch. Elasticsearch Query DSL è anche un potente linguaggio di query che consente agli utenti di definire query complesse per cercare e filtrare i dati. Tuttavia, lo svantaggio di Elasticsearch Query DSL è che è compatibile solo con lo stack ELK.

Entrambe le soluzioni di esplorazione dei dati sono ugualmente potenti in termini di funzionalità, ma Grafana è più flessibile e non è legata a un solo stack.

4. Integrazione delle diverse fonti di dati: Grafana
   Grafana supporta un’ampia gamma di origini dati, inclusi i database di serie temporali più diffusi come Prometheus, InfluxDB ed Elasticsearch, nonché altre origini come database SQL, file CSV e servizi basati su cloud come AWS CloudWatch.

D’altra parte, Kibana è in grado di estrarre dati solo da Elasticsearch, poiché fa parte dello stack Elastic/ELK. Tuttavia, consideriamo che Elasticsearch stesso è compatibile con molte piattaforme diverse.

5. UI e UX design: Kibana
   
   Grafana ha un’interfaccia utente ben progettata che è molto facile da navigare. A sinistra ci sono i collegamenti di navigazione e a destra puoi creare dashboard, impostare avvisi e configurare le impostazioni. L’ultima versione di Grafana è dotata anche di una modalità chiaro/scuro che segue le impostazioni del sistema.

Anche l’interfaccia utente di Kibana è molto intuitiva. È dotato di una barra degli strumenti semplice e facile da navigare, che fornisce l’accesso a tutte le funzionalità e visualizzazioni disponibili. La visualizzazione del dashboard è progettata per essere personalizzabile, consentendo agli utenti di riorganizzare e spostare facilmente gli elementi per creare il layout desiderato.

Nel complesso, il design dell’interfaccia utente e della UX di Grafana e Kibana sono entrambi molto intuitivi. Tuttavia, potremmo trovare Kibana più facile da usare poiché ha funzionalità più interattive come il trascinamento della selezione, i suggerimenti e così via.

6. Visualizzazione: parità
   Grafana include molti tipi diversi di visualizzazioni, inclusi grafici, indicatori e mappe. Possiamo personalizzare queste visualizzazioni modificandone le impostazioni e applicando stili e colori diversi. Possiamo anche creare le tue visualizzazioni personalizzate utilizzando il sistema di plug-in di Grafana.

Kibana offre anche un’ampia gamma di tipi di visualizzazione, come grafici a linee, grafici a torta, mappe di calore e così via, che possono essere utilizzati per visualizzare i dati in modo diverso. Si possono utilizzare queste visualizzazioni per identificare tendenze e modelli nei tuoi dati e personalizzarli per soddisfare le proprie esigenze specifiche.

Entrambe le dashboard offrono un gran numero di opzioni di personalizzazione per la visualizzazione dei dati e non esiste un chiaro vincitore per questo round.

7. Alerting: parità
   Gli avvisi rappresentavano la differenza più significativa tra Grafana e Kibana, ma con l’ultimo aggiornamento di Kibana ora entrambi gli strumenti supportano gli avvisi e la gestione degli incidenti.

Possiamo creare regole personalizzate che attivano l’avviso. Quando si verifica un incidente, verrà inviata una notifica all’endpoint scelto, ad esempio e-mail, Slack, PagerDuty, webhook personalizzati e così via.

8. Collaborazione del team: parità
   Grafana e Kibana sono entrambe piattaforme pronte per l’impresa che offrono funzionalità di livello aziendale come la gestione degli utenti. Ad esempio, possiamo creare, modificare ed eliminare utenti, concedere e revocare l’accesso alla piattaforma, assegnare ruoli utente e creare team per utenti diversi.

Grafana offre una gamma di funzionalità collaborative per aiutare i team a collaborare su progetti basati sui dati. Queste funzionalità includono la creazione e la condivisione di dashboard, la discussione dei punti dati nei commenti e l’accesso rapido ai dati da varie fonti. Inoltre, gli utenti possono collaborare su query, condividere approfondimenti e tenere traccia delle modifiche.

Kibana fornisce inoltre strumenti ai team per collaborare e condividere dati, visualizzazioni e dashboard. I team possono anche impostare avvisi e notifiche per condividere informazioni sulle modifiche ai propri dati o altri eventi importanti. Kibana può anche essere integrato con altri strumenti, come Slack, per consentire comunicazione e collaborazione in tempo reale.

9. Documentazione e supporto: Grafana
   Quando si tratta di documentazione, entrambi gli strumenti offrono documenti dettagliati e ben scritti e sono entrambi abbastanza facili da navigare.

Ma per il supporto della comunità, Grafana ha una comunità significativamente più ampia, con 52,9k stelle e 1869 contributori su GitHub, mentre Kibana ha 18,1k stelle e 817 contributori. Quindi è più probabile trovare più facilmente il supporto della comunità per i problemi quando si usa Grafana.

10. Prezzo: Grafana
    Infine, confrontiamo i loro prezzi. Entrambi i prodotti offrono opzioni self-host, che ci consentono di eseguire il software sul proprio server.

Grafana Labs offre anche un prodotto Grafana Cloud con tre livelli di prezzo: gratuito, Pro e Avanzato. Il livello Pro parte da $ 8 al mese, per i team più piccoli. D’altra parte, il livello Advanced è solitamente destinato alle grandi imprese e dovrai contattare Grafana Labs per il prezzo esatto.

Kibana vs Grafana
Kibana fa parte dello stack Elastic/ELK quindi si desidera utilizzare Kibana, dovremo acquistare l’intero stack. Lo stack elastic ha quattro livelli di prezzo e l’opzione più economica parte da $ 95 al mese.

La configurazione di avviso definitiva: Better Uptime + Grafana (Kibana vs Grafana)
Grafana è uno strumento eccellente per la visualizzazione e l’analisi dei dati, ma le sue funzionalità di gestione degli incidenti e di avviso sono poco brillanti rispetto agli strumenti dedicati. Se stiamo cercando qualcosa di più intuitivo di ciò che offre Grafana, forse è meglio considerare Better Uptime . È una piattaforma di monitoraggio e gestione degli incidenti in hosting in grado di monitorare l’intera infrastruttura e avvisarti tempestivamente se qualcosa va storto.

Better Uptime ci consente di creare avvisi per possibili incidenti durante la configurazione di un monitor per la propria applicazione. Ad esempio, possiamo chiedere a Better Uptime di chiamare, inviare SMS, e-mail o notifiche push all’attuale persona di guardia (o all’intero team) se si verifica un incidente.

Integrare Better Uptime con Grafana è abbastanza semplice. Nella pagina Integrazioni , bisogna scegliere Grafana sotto Monitoraggio dell’infrastruttura e poi seguiere le istruzioni per creare un webhook. Il webhook incanalerà invece tutti gli avvisi Grafana su Better Uptime.

Better Uptime offre anche una pianificazione delle chiamate e funzionalità di gestione del team, consentendoti di decidere quale membro del team deve essere avvisato quando si verifica un incidente.

Conclusioni su Kibana vs Grafana
In conclusione, sia Grafana che Kibana sono strumenti di visualizzazione dei dati open source molto popolari nel mondo dell’analisi e del monitoraggio dei dati. Sono entrambi in grado di creare dashboard belle e informative per visualizzare i dati in vari modi, come grafici, diagrammi e mappe.

Tuttavia, tendono a servire a scopi diversi. Grafana è una piattaforma per visualizzare e analizzare i dati delle serie temporali, mentre Kibana è uno strumento per la ricerca, l’analisi e la visualizzazione dei dati archiviati in Elasticsearch. Grafana viene spesso utilizzato per scopi di monitoraggio, come il monitoraggio delle prestazioni di server e applicazioni. Kibana, d’altro canto, viene utilizzato per analisi ed esplorazioni dei dati più ad hoc.

Nel complesso, sono entrambi strumenti potenti per la visualizzazione dei dati, ma la scelta corretta tra i due dipenderà dalle tue esigenze specifiche e dal tipo di dati con cui stai lavorando.

(fonte)

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