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> Splunk ダッシュボードを ClickHouse に接続
# Splunk と ClickHouse を接続する
export const ClickHouseSupportedBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size}) => {
return
;
};
ClickHouse の audit logs を Splunk に保存したい場合は、["Storing ClickHouse Cloud Audit logs into Splunk"](/ja/integrations/connectors/data-integrations/integrations/splunk) ガイドを参照してください。
Splunk は、セキュリティとオブザーバビリティの分野で広く利用されている技術です。また、強力な検索およびダッシュボード作成エンジンでもあります。さまざまなユースケースに対応する Splunk アプリが数多く提供されています。
ClickHouse 向けには、[Splunk DB Connect App](https://splunkbase.splunk.com/app/2686) を利用します。これは、高性能な ClickHouse JDBCドライバー とシンプルに連携でき、ClickHouse のテーブルを直接クエリできます。
このインテグレーションが特に適しているのは、NetFlow、Avro や Protobuf のバイナリデータ、DNS、VPC フローログ、その他の OTel ログといった大規模なデータソースに ClickHouse を使用し、それらを Splunk 上でチームと共有しながら検索やダッシュボード作成を行うケースです。この方法では、データは Splunk の索引レイヤーに取り込まれず、[Metabase](https://www.metabase.com/) や [Superset](https://superset.apache.org/) などの可視化インテグレーションと同様に、ClickHouse に対して直接クエリされます。
## 目的
このガイドでは、ClickHouse JDBCドライバーを使用して、ClickHouse を Splunk に接続します。Splunk Enterprise のローカル版をインストールしますが、データのインデックス化は行いません。代わりに、DB Connect のクエリエンジンを介して検索機能を使用します。
このガイドを使用すると、ClickHouse に接続された次のようなダッシュボードを作成できるようになります。
このガイドでは、[New York City Taxi dataset](/ja/get-started/sample-datasets/nyc-taxi) を使用します。[ドキュメント](http://localhost:3000/docs/getting-started/example-datasets)には、ほかにも使用できるデータセットが多数あります。
## 前提条件
開始する前に、以下が必要です。
* search head 機能を使用するための Splunk Enterprise
* ご利用の OS またはコンテナーに、要件を満たす [Java Runtime Environment (JRE)](https://docs.splunk.com/Documentation/DBX/3.16.0/DeployDBX/Prerequisites) がインストールされていること
* [Splunk DB Connect](https://splunkbase.splunk.com/app/2686)
* Splunk Enterprise が稼働する OS インスタンスへの管理者権限または SSH アクセス
* ClickHouse の接続情報 (ClickHouse Cloud を使用している場合は [こちら](/ja/integrations/connectors/data-visualization/metabase-and-clickhouse#1-gather-your-connection-details) を参照)
## Splunk Enterprise に DB Connect をインストールして設定する
まず、Splunk Enterprise のインスタンスに Java Runtime Environment をインストールする必要があります。Docker を使用している場合は、`microdnf install java-11-openjdk` コマンドを使用できます。
`java_home` のパスを控えておきます: `java -XshowSettings:properties -version`。
DB Connect App が Splunk Enterprise にインストールされていることを確認してください。Splunk の web UI の Apps セクションで確認できます。
* Splunk Web にログインし、Apps > Find More Apps に移動します
* 検索ボックスで DB Connect を検索します
* Splunk DB Connect の横にある緑色の「Install」ボタンをクリックします
* 「Restart Splunk」をクリックします
DB Connect App のインストールで問題が発生した場合は、追加の手順について [こちらのリンク](https://splunkbase.splunk.com/app/2686) を参照してください。
DB Connect App がインストールされていることを確認したら、Configuration -> Settings で DB Connect App に `java_home` のパスを追加し、save をクリックしてから reset をクリックします。
## ClickHouse 用の JDBC を設定する
[ClickHouse JDBCドライバー JAR ファイル](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/releases/)をダウンロードし、以下の場所にある DB Connect Drivers フォルダーにコピーします。
```bash theme={null}
$SPLUNK_HOME/etc/apps/splunk_app_db_connect/drivers
```
DB Connect App で必要な依存関係をすべて利用できるようにするには、次のいずれかをダウンロードします。
```text theme={null}
- clickhouse-jdbc--shaded-all.jar (if VERSION < 0.9.0)
- clickhouse-jdbc--all-dependencies.jar (if VERSION >= 0.9.0)
```
次に、`$SPLUNK_HOME/etc/apps/splunk_app_db_connect/local/db_connection_types.conf` にある接続タイプ設定を編集し、ClickHouse JDBCドライバーのクラス詳細を追加する必要があります。`db_connection_types.conf` に次のスタンザを追加してください。
```text theme={null}
[ClickHouse]
displayName = ClickHouse
serviceClass = com.splunk.dbx2.DefaultDBX2JDBC
jdbcUrlFormat = jdbc:ch://:/
jdbcUrlSSLFormat = jdbc:ch://:/?ssl=true
jdbcDriverClass = com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriver
ui_default_catalog = $database$
```
`$SPLUNK_HOME/bin/splunk restart` を実行して Splunk を再起動します。
DB Connect App に戻り、Configuration > Settings > Drivers に移動します。ClickHouse の横に緑色のチェックマークが表示されているはずです。
## Splunk Search を ClickHouse に接続する
DB Connect App の Configuration -> Databases -> Identities に移動し、ClickHouse 用の Identity を作成します。
Configuration -> Databases -> Connections に移動し、"New Connection" を選択して、ClickHouse への新しい接続を作成します。
ClickHouse のホスト情報を入力し、"Enable SSL" にチェックが入っていることを確認します。
接続を保存すると、ClickHouse と Splunk の接続は完了です。
エラーが発生した場合は、Splunk インスタンスの IP アドレスが ClickHouse Cloud の IP Access List に追加されていることを確認してください。詳しくは[ドキュメント](/ja/products/cloud/guides/security/connectivity/setting-ip-filters)を参照してください。
## SQLクエリを実行する
次に、すべてが正しく動作していることを確認するため、SQLクエリを実行します。
DB Connect App の DataLab セクションにある SQL Explorer で接続情報を選択します。このデモでは `trips` テーブルを使用します。
`trips` テーブルに対して、テーブル内の全レコード数を返す SQLクエリを実行します。
クエリが正常に実行されると、結果が表示されます。
## ダッシュボードを作成する
SQL と強力な Splunk Processing Language (SPL) を組み合わせたダッシュボードを作成しましょう。
先に進む前に、まず [DPL Safeguards を無効にする](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.2.1/Security/SPLsafeguards?ref=hk#Deactivate_SPL_safeguards) 必要があります。
次のクエリを実行して、乗車回数が最も多い地区の上位 10 件を表示します。
```sql theme={null}
dbxquery query="SELECT pickup_ntaname, count(*) AS count
FROM default.trips GROUP BY pickup_ntaname
ORDER BY count DESC LIMIT 10;" connection="chc"
```
作成したカラムチャートを表示するには、\[可視化] タブを選択します。
次に、Save As > Save to a Dashboard をクリックしてダッシュボードを作成します。
乗客数に応じた平均運賃を表示する別のクエリを追加しましょう。
```sql theme={null}
dbxquery query="SELECT passenger_count,avg(total_amount)
FROM default.trips GROUP BY passenger_count;" connection="chc"
```
今回は、棒グラフの可視化を作成し、前のダッシュボードに保存しましょう。
最後に、乗客数と移動距離の相関を示すクエリをもう1つ追加しましょう。
```sql theme={null}
dbxquery query="SELECT passenger_count, toYear(pickup_datetime) AS year,
round(trip_distance) AS distance, count(* FROM default.trips)
GROUP BY passenger_count, year, distance
ORDER BY year, count(*) DESC; " connection="chc"
```
完成したダッシュボードは次のようになります。
## 時系列データ
Splunk には、ダッシュボードで時系列データを可視化・表示するために使える組み込み関数が数百用意されています。この例では、SQL と SPL を組み合わせて、Splunk で時系列データを扱えるクエリを作成します
```sql theme={null}
dbxquery query="SELECT time, orig_h, duration
FROM "demo"."conn" WHERE time >= now() - interval 1 HOURS" connection="chc"
| eval time = strptime(time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%3Q")
| eval _time=time
| timechart avg(duration) as duration by orig_h
| eval duration=round(duration/60)
| sort - duration:
```
## 詳細情報
Splunk DB Connect やダッシュボードの作成方法について詳しくは、[Splunk documentation](https://docs.splunk.com/Documentation)を参照してください。