GrafanaとKibanaの違いを徹底比較｜初心者にも分かる使い分けガイド

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GrafanaとKibanaの違いを徹底解説

この2つのツールはデータを可視化するための強力な味方ですが、どちらを選ぶか迷うことがよくあります。GrafanaとKibanaはそれぞれ長所と弱点があり、使う現場の目的によって適切な選択が変わります。Grafanaは『多くのデータソースを横断して一つの画面に表示できる自由さ』を強みとしており、クラウドサービスや社内のさまざまなデータを並べて比較するのに向いています。一方、KibanaはElastic Stackの一部として設計されており、Elasticsearchのデータを深く分析するための専用ツール群を提供します。

データソースについての違いも大きいです。GrafanaはPrometheus、InfluxDB、MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch、CloudWatchなど、さまざまなデータベースを接続できます。Kibanaは主にElasticsearchと連携して動く設計です。つまり、Elasticsearchを中心に運用している場合はKibanaの方が自然で、複数のデータソースを使いたい場合はGrafanaが便利です。

クエリの作り方も違います。Grafanaはデータソースごとに異なるクエリ言語を使いつつ、パネルの編集画面で統一的に表示できます。PrometheusならPromQL、SQL系ならSQL、ElasticsearchならElasticsearchのDSLなどを使います。KibanaはKQL（Kibana Query Language）とLuceneの検索機能を使ってElasticsearchのデータを絞り込みます。これらは覚えると強力ですが、初学者には少し学習コストがかかります。

使える機能の違いもあります。Grafanaは「アラート機能」「ダッシュボードの自由度」「豊富なプラグイン」で知られています。Kibanaには「Lens」「可視化作成の直感性」「Elastic Stackの機能連携（機械学習、セキュリティ、ログ分析）」などが強みです。どちらも無料で使えますが、企業利用ではライセンスやサポートの条件が異なる点に注意が必要です。

導入の目安としては、まずデータの置き場所を考えます。Elasticsearchを既に使っている、またはログ分析・検索を中心にした分析をしたい場合はKibanaが自然です。複数のデータソースを集約してダッシュボードを作りたい場合はGrafanaを選ぶのが無難です。実務では、両方を組み合わせて使うケースもあり、共通の「ダッシュボード設計の考え方」を身につけるのが重要です。

導入のコツや運用のコツを覚えることも大切です。初学者にはGrafanaから始めるのがおすすめで、慣れてきたらKibanaの高度な分析機能を使い分けると良いでしょう。
また、両方を使う場面では、共通の設計方針を決めておくと混乱を避けられます。
最終的には、データの居場所・目的・チームのスキルセットに合わせて選択するのが一番現実的です。

以下は簡易比較表です。特に重要なポイントを素早く確認したい人向けにまとめました。
データソースの幅：Grafanaが有利、検索・分析の深さ：Kibanaが有利、運用の直感性：双方の特徴あり。

able>ポイントGrafanaKibanaデータソース複数対応Elasticsearch中心クエリ言語データソース別、柔軟KQL/Lucene可視化多様なパネルとプラグインLens/ダッシュボード連携アラート公式アラート機能ありElasticのアラート機能ライセンスオープンソース版ありElasticライセンス/商用機能ありble>

ピックアップ解説

今日はデータソースの話題を深掘りした雑談風の記事の小ネタです。友達とカフェで『データソースって結局どこにあるの？』と会話するイメージで進めます。Grafanaは複数のデータソースを横断して一つの画面に表示する力が強く、PrometheusやSQLデータベース、クラウドサービスなどを同時に眺められるのが魅力。対してKibanaはElasticsearchの機能を最大限に活かす設計で、検索の感度を高める工夫がいっぱいです。私は、データの居場所と運用の現場をどう結びつけるかが、結局の選択を決める決め手だと思います。最初はGrafanaから始め、必要に応じてKibanaの深い分析機能を組み合わせるのが現実的な戦略だと感じています。

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