【徹底解説】Dash を使ってPython からSplunk のデータに連携するアプリを簡単に開発

加藤龍彦
デジタルマーケティング

Splunk × Python連携を簡単に。pandas・DashとCData Python ConnectorでPythonのデータ連携を簡単に実現、データ可視化アプリが短時間で完成。

Python エコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Splunk を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSplunk にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Splunk に連携して、Splunk のデータをビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

Splunk をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSplunk のデータを連携
ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でSplunk のデータを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.splunk as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Splunk Connector からSplunk のデータとの接続を確立します。

cnxn = mod.connect("user=MyUserName;password=MyPassword;URL=MyURL;")

リクエストを認証するには、 User、Password、およびURL プロパティを有効なSplunk クレデンシャルに設定します。デフォルトでは、CData 製品はポート8089 でリクエストを行います。

デフォルトでは、CData 製品はサーバーとのTLS/SSL ネゴシエーションを試みます。TLS/SSL 設定について詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。

Splunk にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT Name, Owner FROM DataModels WHERE Id = 'SampleDataset'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-splunkedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Splunk のデータをベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.Name, y=df.Owner, name='Name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Splunk DataModels Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでSplunk のデータを見てみましょう。

python splunk-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

Splunk Python Connector の30日の無償トライアルをぜひダウンロードして、Splunk のデータへの接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.splunk as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("user=MyUserName;password=MyPassword;URL=MyURL;")

df = pd.read_sql("SELECT Name, Owner FROM DataModels WHERE Id = 'SampleDataset'", cnxn)
app_name = 'dash-splunkdataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.Name, y=df.Owner, name='Name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Splunk DataModels Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)