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ClickHouse 시각화의 힘을 발휘하기: 철저한 가이드

Matt Popovic
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Matt Popovic

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데이터 시각화는 현대의 데이터 주도적 세계에서 필수적인 구성 요소가 되었습니다. 대용량 데이터를 처리하고 분석하기 위한 강력하고 효율적인 열 지향 데이터베이스 관리 시스템인 ClickHouse는 인기 있는 선택지로 작동하고 있습니다. 이 글에서는 ClickHouse 시각화의 다양한 옵션에 대해 탐색하며, 각 도구가 어떻게 작동하며 효과적으로 사용하는 방법에 대해 논의합니다. 또한 AI 기반으로 향상된 인사이트와 의사 결정을 위한 RATH라는 혁신적인 데이터 분석 및 시각화 도구에 대해 다룰 예정입니다.

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    ClickHouse DB Visualizer를 시작하는 방법

    오픈 소스 프로젝트에서 상용 제품까지 다양한 ClickHouse DB 시각화 도구가 있습니다. 널리 알려진 옵션으로는 Redash, Metabase, HouseOps, Kibana가 있습니다. 각 도구는 고유한 기능과 기능을 제공하여 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 합니다.

    강력한 시각화 도구인 Redash ClickHouse

    Redash는 ClickHouse를 비롯한 다양한 데이터 소스를 지원하는 인기 있는 오픈 소스 데이터 시각화 플랫폼입니다. ClickHouse 시각화 튜토리얼을 따르면 Redash ClickHouse를 빠르게 설정하고 SQL 쿼리를 사용하여 시각화를 만들 수 있습니다.

    Redash를 ClickHouse에 연결하려면 다음 단계를 따르십시오.

    1. 서버에 Redash를 설치하거나 호스트 서비스에 가입하십시오.
    2. '데이터 소스' 탭으로 이동하고 '새 데이터 소스'를 클릭합니다.
    3. 사용 가능한 데이터 소스 목록에서 'ClickHouse'를 선택합니다.
    4. 호스트 이름, 포트 및 데이터베이스 이름과 같은 필요한 연결 세부 정보를 입력합니다.
    5. '연결 테스트'를 클릭하여 Redash가 ClickHouse 인스턴스와 통신할 수 있는지 확인합니다.
    6. 구성을 저장하고 SQL 쿼리를 사용하여 시각화를 생성하기 시작합니다.

    직관적인 ClickHouse GUI인 Metabase

    Metabase는 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하여 데이터를 만들고 공유하며 시각화할 수 있는 강력한 오픈 소스 ClickHouse GUI입니다. ClickHouse를 기본적으로 지원하므로 연결하고 데이터를 시각화하는 것이 쉽습니다. Metabase를 시작하려면 다음 단계를 따르십시오.

    1. 서버에 Metabase를 설치하거나 호스트 서비스에 가입하십시오.
    2. 초기 설정 프로세스를 따라 계정을 만들고 조직의 설정을 구성합니다.
    3. '관리자' 패널로 이동하고 '데이터베이스'를 클릭합니다.
    4. '데이터베이스 추가'를 클릭하고 사용 가능한 데이터베이스 목록에서 'ClickHouse'를 선택합니다.
    5. 호스트 이름, 포트 및 데이터베이스 이름과 같은 필요한 연결 세부 정보를 입력합니다.
    6. '저장'을 클릭하여 ClickHouse 데이터 소스 구성을 완료합니다.
    7. Metabase 쿼리 빌더를 사용하거나 직접 SQL 쿼리를 작성하여 데이터를 탐색하고 시각화를 만듭니다.

    ClickHouse PromQL 및 Kibana ClickHouse의 힘을 활용하기

    인기있는 오픈 소스 모니터링 및 경고 도구인 Prometheus는 강력한 쿼리 언어인 PromQL을 사용합니다. ClickHouse를 Prometheus 및 Grafana와 통합하면 ClickHouse promql을 사용하여 고급 시각화 및 대시 보드를 만들 수 있습니다. ClickHouse 시각화 GitHub 가이드를 따라이 통합을 설정하여 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다.

    Elasticsearch의 인기있는 데이터 시각화 도구인 Kibana는 Elasticsearch SQL 플러그인을 통해 ClickHouse와 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 설정을 통해 Kibana의 강력한 시각화 기능을 ClickHouse 데이터와 함께 사용할 수 있으며 데이터를 분석하고 탐색하는 다양한 옵션을 제공합니다.

    RATH: AI-Powered Data Analysis 및 Visualization도구

    RATH (opens in a new tab)는 대화식 방식으로 데이터를 분석 및 시각화할 수 있는 혁신적이고 오픈소스인 AI 기반 데이터 분석 및 시각화 도구입니다. 직관적인 인터페이스, 강력한 AI 알고리즘, 다양한 호환성을 갖춘 RATH는 ClickHouse 데이터를 분석하고 시각화하기에 우수한 선택입니다. RATH는 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴과 추세를 파악하는 AI 기반 인사이트로 다른 시각화 도구와 차별화됩니다.

    RATH, Open Source Data Visualization (opens in a new tab)

    RATH 시작하기

    ClickHouse와 함께 RATH를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

    1. RATH 웹사이트 (opens in a new tab)를 방문하고 무료 계정을 등록하세요.
    2. 연결 연결 탭에서 데이터베이스 옵션을 선택한 후 ClickHouse를 선택하세요.

    자세한 내용은 도움말을 위해RATH 문서 (opens in a new tab)를 참조하세요.

    RATH의 고유한 AI 기반 기능

    RATH의 AI 알고리즘은 데이터의 숨겨진 인사이트와 패턴을 발견할 수 있습니다. RATH가 제공하는 고유한 AI 기반 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

    • 자동 데이터 프로파일링: RATH는 데이터 구조와 분포를 이해하는 데 도움이 되는 설명적 통계 및 시각화를 자동으로 생성합니다.
    • 이상 감지: RATH의 AI 알고리즘은 데이터의 비정상적인 패턴과 이상치를 식별하여 문제가 될 수 있는 부분이나 추가 조사가 필요한 영역을 알립니다.
    • 예측 분석: RATH는 기계 학습 모델을 활용하여 역사적 데이터를 기반으로 미래 동향 및 결과를 예측합니다.
    • 자연어 처리: RATH의 NLP 기능은 데이터에서 텍스트 요약 및 인사이트를 생성할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 결과를 이해하기 쉬운 형태로 이해관계자에게 전달할 수 있습니다.

    다른 데이터 소스와 RATH 통합

    RATH의 큰 장점 중 하나는 ClickHouse를 비롯한 다양한 데이터 소스와 통합할 수 있는 능력입니다. ClickHouse 시각화 튜토리얼을 따르면 RATH를 Apache Superset, ChatGPT-4 Data Analytics와 같은 기존 데이터 소스에 쉽게 연결할 수 있습니다.

    • Apache Superset: 강력한 데이터 탐색 및 시각화 플랫폼입니다. /essays/apache-superset-vs-tableau 에서 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
    • ChatGPT-4 데이터 분석: 최첨단 자연어 처리 모델로, /essays/chatgpt-4-data-analytics에서 이러한 새로운 기술을 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

    결론

    Redash, Metabase, HouseOps, Kibana 등 다양한 시각화 옵션을 제공하는 ClickHouse는 데이터 시각화 및 분석에 많은 고민을 거쳤습니다. 하지만 RATH를 사용하면 자동 데이터 프로파일링, 이상 감지, 예측 분석과 같은 AI 기반 기능을 사용하여 데이터의 숨겨진 인사이트를 발견하고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

    RATH를 데이터 분석 작업 흐름에 통합하면 강력한 AI 알고리즘, 다양한 데이터 소스와의 광범위한 호환성, 데이터 탐색을 간편하게 하는 직관적인 인터페이스로 장점을 누리게 됩니다. RATH를 사용해 보세요. 새로운 데이터 분석 및 시각화 시대를 경험해보세요!

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