前言
在之前文章中，一直讲prometheus的metrics以及apm的指标的重要性，多侧重于收据的收集和存储。如果不对这些数据进行数据分析，那么就没有收集的意义了。通过数据分析和挖掘，让数据产生价值。一直以来我认为devops必须是一 个闭环，即apm，日志，监控着三大系统的数据，必须经过分析对dev和ops有价值。
数据可视化是大数据的『最后一公里』，做好可视化是对于数据分析是重要的。
今天，主要介绍redash这款数据分析的利器。
redash简介
redash是一款开源的BI工具，提供了基于web的数据库查询和数据可视化功能。
- 支持 SQL, NoSQL, Big Data and API data等20几种常见的数据源：
基本上满足了大多数的场景。相比
superset,除了上手简单，支持influxdb等时序数据库。这点对于监控数据分析很有优势。
- sql友好的SQL editor，更加高效的编写复杂的sql
随时写，随时查，实时看到查询的效果
-
支持丰富的可视化展示形式
- Boxplot
- Chart - Line, Bar, Area, Pie, Scatter
- Cohort
- Counter
- Funnel
- Map
- Pivot Table
- Sankey
- Sunburst
- Word Cloud
- 角色权限相关，支持ldap等，方便与企业内部的用户体系打通。
安装和简单使用
安装
如果是想直接体验的话，docker-compose部署最简单，redashgithub仓库中直接提供了docker-compose.production.yml文件，直接docker-compose up -d 即可。
# This is an example configuration for Docker Compose. Make sure to atleast update # the cookie secret & postgres database password. # # Some other recommendations: # 1. To persist Postgres data, assign it a volume host location. # 2. Split the worker service to adhoc workers and scheduled queries workers. version: '2' services: server: image: redash/redash:latest command: server depends_on: - postgres - redis ports: - "5000:5000" environment: PYTHONUNBUFFERED: 0 REDASH_LOG_LEVEL: "INFO" REDASH_REDIS_URL: "redis://redis:6379/0" REDASH_DATABASE_URL: "postgresql://postgres@postgres/postgres" REDASH_COOKIE_SECRET: veryverysecret REDASH_WEB_WORKERS: 4 restart: always worker: image: redash/redash:latest command: scheduler environment: PYTHONUNBUFFERED: 0 REDASH_LOG_LEVEL: "INFO" REDASH_REDIS_URL: "redis://redis:6379/0" REDASH_DATABASE_URL: "postgresql://postgres@postgres/postgres" QUEUES: "queries,scheduled_queries,celery" WORKERS_COUNT: 2 restart: always redis: image: redis:3.0-alpine restart: always postgres: image: postgres:9.5.6-alpine # volumes: # - /opt/postgres-data:/var/lib/postgresql/data restart: always nginx: image: redash/nginx:latest ports: - "80:80" depends_on: - server links: - server:redash restart: always通过compose文件可以看出，redash依赖redis和pgsql数据库。redis用来缓存一些查询result，而pgsql是元数据库，目前不支持mysql替换pgsql。
其他安装方式，见官方文档
简单使用
先上一张实际的效果图：
包含了couter和area chart。
数据源包括influxdb时序数据库，和mysql业务库。
总结
在实际使用中，redash和superset各有优劣。根据自己的场景来选择吧。查阅资料的过程中，已经有人对redash做了二次开发，这也许是深度使用的必经之路。
为什么非要使用这种开源BI可视化工具？
因为如果是前后端配合的话，工作量会很大。而且也很难实现随时修改随时上线。不过这取决于前期数据的完整性。
本文转自中文社区-k8s与数据分析--利用redash做自助数据分析
