undefined与PowerBI一样，Grafana以其广泛的数据可视化技术、丰富的仪表板构建和管理功能以及广泛的可能数据源列表（例如AWS、Prometheus和Elasticsearch）而闻名。使用Grafana的IoT应用程序的数据可视化：Grafana最初是为CPU和系统健康监控而设计的。但正如上面提到的，这个工具是众所周知的时间序列数据可视化的最佳工具之一。它在物联网和以连接为中心的垂直领域非常受欢迎。Grafana的突出功能包括复杂的仪表板构建、警报和通知、自定义过滤器以及流数据注释。Grafana还允许您为不同的用户个性化仪表板。但没有工具是完美的。例如，没有提供自然语言查询功能。Grafana缺少全文查询，甚至需要针对每个数据源使用特定的查询语法。Grafana的优势：指标数据的广泛数据源数据管理权限：发送到信使或电子邮件、注释、警报和通知的自定义过滤器各种用户角色的仪表板用于日志可视化的Kibana个性化Kibana是Stack数据管理工具包的弹性部分.它专门用于可视化Elasticsearch集群的时间序列数据。它允许广泛的数据表示。它还包括地图，允许您制作自定义可视化效果、构建复杂的仪表板，并轻松与团队、管理层甚至客户共享一切。使用Kibana进行物联网应用的数据可视化：Kibana建立在Elasticsearch之上，可以直接集成到ElasticStack环境中。然而，直接集成有一个主要缺点：Kibana仅限于来自Elasticsearch的数据。尽管如此，该工具仍然非常适合需要日志可视化和分析的IoT应用程序，因为它具有“模糊匹配”数据查询的能力。Kibana还为用户提供高级可视化和数据管理功能，包括用于检测和探索数据集中异常的机器学习技术。Kibana的优势：针对任何类型的时间序列数据的机器学习能力数据查询的模糊匹配易于设置和共享直接与ElasticStack集成选择合适的数据可视化工具对于某些目的，使用相同的工具通常是有意义的工具，或至少与现有数据生态系统兼容的工具，为新的物联网项目构建数据可视化。例如，如果一家公司依赖ElasticStack进行系统性能监控，那么使用Kibana可能是个好主意，因为它直接与ElasticStack集成。另一方面，使用AWS的企业更有可能与Grafana集成，而不是迁移到其他数据生态系统。但是，如果一家公司需要的不仅仅是时间序列数据可视化，那么像Tableau或PowerBI这样的多功能工具可能是一个不错的选择。它是历史数据内容与您打算通过数据可视化实现的目标之间的平衡。Kibana适用于任何涉及日志或指标可视化的项目，而Grafana最适合仅限于指标可视化的项目。Grafana也非常适合需要为不同用户提供个性化仪表板的应用程序，而Kibana可以为所有用户类别构建和共享统一的仪表板。Kibana和Grafana都是专门为时序数据分析而设计的。因此，它们为时间序列分析提供了广泛的可视化特权。此外，这些工具是开源的，不花钱。阐明数据可视化的目标至关重要。问问自己，我想通过可视化这些数据来实现什么？我希望向人们展示什么？在探索不同的数据可视化平台之前，请先确定您的目标和需求。遵循此过程有助于确保您使用的是最适合您需求的工具。
