Streamlitによる大規模アプリケーションインスタンス監視ダッシュボード

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Streamlitによる大規模アプリケーションインスタンス監視ダッシュボード

Streamlitによる大規模アプリケーションインスタンス監視ダッシュボード

本リポジトリは、PythonとStreamlitを用いて構築された大規模アプリケーションインスタンスの監視・分析ダッシュボードです。SQLiteによるデータ管理とPandasによるデータ処理を組み合わせ、数千にも及ぶインスタンスの自動データ収集と高速な可視化を実現。シンプルなUIでリアルタイムの状況把握やトラブルシューティングを容易にします。

https://github.com/salman-frs/streamlit-appview

概要

「streamlit-appview」は、PythonのStreamlitフレームワークを活用したアプリケーションインスタンスの監視・分析用ダッシュボードです。数千に及ぶ多様なアプリケーションインスタンスから自動的にデータを収集し、SQLiteデータベースに蓄積。Pandasを用いて効率的にデータを処理し、ユーザーは直感的なUI上で迅速に状態を把握できます。これにより、大規模環境での運用管理やトラブルシューティングの効率化を図ることが可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Streamlitを用いたシンプルで高速なWebダッシュボードを提供
  • SQLiteでの軽量かつ高速なデータ管理を実現
  • Pandasによる強力なデータ処理・分析機能を統合
  • 数千のアプリケーションインスタンスからの自動データ収集に対応

技術的なポイント

本プロジェクトは、Pythonの強力なエコシステムを活用し、効率的かつ拡張性の高い監視ダッシュボードを構築しています。まず、UI部分はStreamlitで開発されており、これによりコードの記述量を抑えつつ、リアルタイムで更新されるインタラクティブなダッシュボードを実現。Streamlitの利点は、デプロイも容易であり、ユーザーはブラウザだけで詳細な分析結果にアクセス可能です。

データ管理にはSQLiteを採用。SQLiteはサーバーレスで軽量、かつ高速なローカルデータベースとして広く利用されており、数千件のインスタンスデータを扱うには十分な性能を備えています。アプリケーションの状態やログ、メトリクスなどの情報を効率的に格納し、必要なタイミングで高速に取得可能です。

データ処理はPandasが担い、データの集計・フィルタリング・統計解析を柔軟に行います。これにより、ユーザーはトレンド分析や異常検知、インスタンスごとの詳細解析を直感的に行えます。さらに、Streamlitのグラフ描画機能と組み合わせることで、複雑なデータ可視化も簡単に実装されています。

また、リポジトリの構造はシンプルで保守性が高く、app.pyを中心に動作。assetsディレクトリにはダッシュボードのUI強化に用いる画像やスタイルシートが含まれており、カスタマイズも容易です。GitHubのコミット履歴は4回と少数ながら、機能実装に特化したクリーンなコードベースが特徴です。

このように、軽量かつ実用的な構成でありながら、大規模データの自動収集と可視化を両立させている点が技術的な魅力です。将来的にはAPI連携や通知機能などの拡張も期待でき、運用監視の効率化に寄与するツールとして注目されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: git管理対象外ファイルの指定
  • LICENSE: ライセンス情報
  • README.md: プロジェクト概要や使い方の説明
  • app.py: ダッシュボードのメインアプリケーションファイル
  • assets: ダッシュボードで使用される画像やスタイルなどの補助リソース

他にSQLiteのデータベースファイルや設定ファイルが含まれる場合も想定されますが、現状は上記が中心です。

まとめ

StreamlitとPythonによる大規模アプリ監視のシンプルで効果的なダッシュボード。

リポジトリ情報：