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# Visualize 연산자

## 개요

{% hint style="info" %}
해당 `시각화` operator는 Panther 버전 1.110부터 오픈 베타이며, 모든 고객이 사용할 수 있습니다. 특히 다음 사항에 유의해 주세요, [제한 사항](#limitations) 아래에 나열된 항목을 확인하고, 버그 보고와 기능 요청은 Panther 지원 팀과 공유해 주세요.
{% endhint %}

다음 `시각화` 쿼리 결과를 막대, 선, 숫자, 파이 차트 또는 표로 생성하는 operator.

```kusto
| visualize <bar|line|number|pie|table> <annotation>=<expression>[, ...] 
```

사용할 수 있습니다 `시각화` 적어도 하나의 필드가 숫자인 두 개 필드가 있는 결과 집합과 함께 사용할 수 있습니다. 특히 다음과 함께 사용하는 것이 유용합니다 `시각화` 다음과 함께 [`summarize`](/ko/pantherflow/operators/summarize.md) 및 다음과 같은 집계 [`agg.count()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.count). `시각화` operator는 PantherFlow 쿼리의 마지막에 사용해야 하며, 데이터를 필터링하거나 변환하지 않습니다.

{% hint style="info" %}
시각화를 생성한 후에는 다음에 추가할 수 있습니다: [사용자 지정 대시보드](/ko/search/visualization-and-dashboards/custom.md).
{% endhint %}

기본적으로, `시각화` 세로 막대 차트를 표시하지만, 다음을 사용하여 `선`, `막대`, `숫자`, `파이`, 또는 `표` 유형을 설정할 수 있습니다. 다음을 사용하여 시각화를 추가로 사용자 지정할 수 있습니다: [지원되는 주석](#supported-annotations).

### 제한 사항

* 차트(`선`, `막대`, 그리고 `파이` 시각화)의 경우, 다음을 선언할 때 잘못된 열이 선택될 수 있습니다: `series=` 하지만 다음은 아닙니다: `xcolumn=`, 또는 그 반대의 경우(`xcolumn=` 하지만 다음은 아닙니다: `series`)
* 세로 막대 차트를 가로로(왼쪽/오른쪽) 이동하려면 세로로(위/아래) 스크롤해야 합니다
* 최대 999개의 데이터 포인트를 시각화할 수 있습니다
* 데이터는 정렬된 순서로 표시됩니다. 시계열 데이터의 경우 그래프에 시간 순서대로 표시되게 하려면 시간을 기준으로 정렬해야 합니다
* 막대 차트에서는 열이 알파벳순으로 정렬되며 재배열할 수 없습니다

## 지원되는 시각화 유형

* `막대` (기본값): 범주형 데이터는 직사각형 막대로 표시됩니다.
* `선`: 시간 경과에 따른 추세를 보여주는 데 주로 사용되며, 데이터 포인트는 직선으로 연결됩니다.
  * 다음을 만들려면 `선` 차트의 경우 x축에 표시되는 필드는 date/time 데이터 형식이어야 합니다.
* `숫자`: 단일 집계 값을 크고 눈에 띄는 숫자로 표시합니다.
  * 이 차트 유형은 총 개수, 합계, 평균, 최대값, 최소값과 같은 핵심 지표를 단일 값으로 강조하는 데 사용합니다.
  * 첫 번째 결과 행에 최소 하나의 숫자 열이 필요합니다. 다음과 같은 집계 함수를 사용하세요: [`agg.count()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.count), [`agg.sum()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.sum), [`agg.avg()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.avg), [`agg.max()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.max), 또는 [`agg.min()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.min) 숫자 열을 생성합니다.
* `파이`: 원형 차트의 조각으로 데이터를 표시하며, 비율과 전체의 일부를 보여주는 데 유용합니다.
  * 범주형 데이터에서 범주 간 상대적 크기나 백분율 분포를 시각화할 때 이 차트 유형을 사용하세요.
* `표`: 데이터가 표 형식으로 표시됩니다.
  * 이는 이미 다음에 표시된 결과 표와 유사하지만 [검색](/ko/search/search-tool.md), 다음을 사용하는 것은 `표` 표 형식 데이터를 다음에 추가하고 싶다면 유용할 수 있습니다: [사용자 지정 대시보드](/ko/search/visualization-and-dashboards/custom.md).

## 지원되는 주석

다음을 사용하여 주석을 지정하세요: `시각화` 결과 시각화를 사용자 지정합니다. 여러 주석은 쉼표로 구분하세요. 예:

```kusto
| visualize bar legend=left, orientation=horizontal, title="내 차트"
```

{% hint style="info" %}
아래 주석 중 하나를 사용하려면 쿼리에서 시각화 유형도 명시적으로 설정해야 합니다 (`막대`, `선`, `숫자`, 또는 `파이`).
{% endhint %}

<table><thead><tr><th width="133.1796875">주석</th><th width="288.7109375">설명</th><th width="201.9119873046875">지원되는 시각화 유형</th><th width="176.8359375">지원되는 값</th><th width="143.1015625">예시</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>title</code></td><td>차트의 제목입니다. 제공하지 않으면 기본값은 <code>&#x3C;x축 필드 이름> 대 &#x3C;y축 필드 이름></code> 차트 유형의 경우이며, <code>숫자</code> 에 대해 <code>숫자</code> 시각화의 경우입니다. 값에 공백이 포함되면 큰따옴표로 묶어야 합니다.</td><td><code>막대</code>, <code>선</code>, <code>숫자</code>, <code>파이</code>, <code>표</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>title="내 차트"</code></td></tr><tr><td><code>방향</code></td><td>차트의 방향입니다. 만약 <code>xcolumn</code>, <code>ycolumn</code>, 또는 <code>series</code> 가 설정되어 있으면 다음보다 우선할 수 있습니다: <code>방향</code>.</td><td><code>막대</code></td><td><code>세로</code> (기본값)<br><code>가로</code></td><td><code>orientation=horizontal</code></td></tr><tr><td><code>범례</code></td><td><p>차트 범례의 표시 여부와 위치입니다.<br><br>기본값은 <code>숨김</code> 단일 시리즈 데이터의 경우이며 <code>하단</code> 다중 시리즈 데이터의 경우입니다.</p><p>범례를 숨기려면 다음을 사용하세요: <code>숨김</code>.</p></td><td><code>막대</code>, <code>선</code>, <code>파이</code></td><td><code>숨김</code> (단일 시리즈 데이터의 기본값)<br><code>표시</code> (기본값은 <code>하단</code>)<br><code>상단</code><br><code>하단</code> (다중 시리즈 데이터의 기본값)<br><code>왼쪽</code><br><code>오른쪽</code></td><td><code>legend=right</code></td></tr><tr><td><code>xcolumn</code></td><td>x축에 표시되어야 하는 필드의 이름입니다. (이는 x축의 레이블이 아닙니다.)</td><td><code>막대</code>, <code>선</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>xcolumn=mean</code></td></tr><tr><td><code>ycolumn</code></td><td>y축에 표시되어야 하는 필드의 이름입니다. (이는 y축의 레이블이 아닙니다.)</td><td><code>막대</code>, <code>선</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>ycolumn=디택션Id</code></td></tr><tr><td><code>series</code></td><td><p>데이터 그룹화에 사용해야 하는 필드 이름입니다.<br><br>차트는 다음과 같을 수 있습니다:</p><ul><li>단일 시리즈: 다음에 대해 단일 선으로 표시됩니다: <code>선</code> 차트와 다음에 대해 단일 색상으로 구성된 막대로 표시됩니다: <code>막대</code> 차트</li><li>다중 시리즈: 다음에 대해 서로 다른 색상의 여러 선으로 표시됩니다: <code>선</code> 차트와 다음에 대해 여러 색상으로 구성된 막대로 표시됩니다: <code>막대</code> 차트</li></ul><p>만약 <code>series</code> 가 제공되지 않으면 PantherFlow는 어떤 필드를 다음으로 간주할지 추정합니다: <code>series</code> 값도 복사하세요.</p></td><td><code>막대</code>, <code>선</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>series=email</code></td></tr></tbody></table>

## 예시

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2 },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

### 기본 막대 차트

```kusto
my_table
| visualize
```

<figure><img src="/files/26c10ce2bd73cfe5950d2f40f46804d3d8300cd3" alt="A table with the title &#x22;actionName vs events&#x22; is shown, with four vertical columns."><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 포함된 막대 차트 `범례`, `방향`, 그리고 `title` 설정

```kusto
my_table
| visualize bar legend=left, orientation=horizontal, title="내 차트"
```

<figure><img src="/files/1afb5f55722b12302d960054135707e0354e2873" alt="A table titled &#x22;My Chart&#x22; with four horizontal columns are shown."><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 포함된 막대 차트 `agg.count()`

이 예제는 둘 이상의 필드를 가진 샘플 데이터(대부분의 실제 데이터 세트와 유사)를 사용합니다. 쿼리는 `summarize events = agg.count() by actionName` 두 필드를 가진 결과 집합(`actionName` 및 `events`) 이전에 `시각화` 이 사용됩니다. 집계에 대해 더 알아보려면 [PantherFlow 함수](/ko/pantherflow/functions.md#aggregations) 및 `summarize` 에서 [Summarize 연산자](/ko/pantherflow/operators/summarize.md).

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let panther_audit = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "id": "222ef2375b1bf394f687ea842065", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-14 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "id": "320a3b11b854c5ceebb2d08420d99d09", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-10-16 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "id": "86a6c88c5b39ede087d3e98420e022", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-04 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "5a0cbd047f5bf380c281d68420bec709", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-12 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "4b0d0f487a2ae459c3976f8420d1a810", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-11 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "7c1e1a59f6bcf4b6d5b83f8420baf911", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-10-27 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "9d2f2b60a7cdb58ff6a96f8420fa0b12", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-09 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_룰", "id": "1e3f3c7189eec6c1e8ca7f8420e3c213", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-13 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_룰", "id": "2f404d82aa1fe7d3f9d58f8420e5d314", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-10-31 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_룰", "id": "603f5e93bb20f8e509e79f8420e7e415", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-03 00:00:00") }
];
```

{% endhint %}

```kusto
panther_audit
| summarize events = agg.count() by actionName
| sort actionName desc
| limit 4
| visualize
```

<figure><img src="/files/e063a834a3267c12080304a409aaa9fdd2455da3" alt="A table titled &#x22;actionName vs events&#x22; is shown with four vertical columns."><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 포함된 선 차트 `title` 설정

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-14 00:00:00"), "events": 120 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-13 00:00:00"), "events": 20 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-12 00:00:00"), "events": 150 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-11 00:00:00"), "events": 200 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-10 00:00:00"), "events": 50 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-09 00:00:00"), "events": 80 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-08 00:00:00"), "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize line title="지난주의 이벤트"
```

<figure><img src="/files/97ad5b54a5ef386c62feddfb52197a3c833ef055" alt="A line chart titled &#x22;Last week&#x27;s events&#x22; is shown, with seven data points."><figcaption></figcaption></figure>

### 시간별 작업 수를 측정하는 선 차트

아래 쿼리는 다음을 표시합니다: [Panther 감사 로그](/ko/data-onboarding/supported-logs/panther-audit-logs.md) 지난 2일 동안의 시간당 작업 수를 표시하며, 데이터를 시간 단위로 버킷팅합니다. 각 항목마다 별도의 차트 선이 추가됩니다 `actionName`.

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예제 쿼리와 달리, 이 쿼리는 다음을 사용하여 `데이터 테이블` 모의 데이터를 제공하는 반면, 아래 쿼리는 다음의 실시간 데이터를 가져옵니다: `panther_logs` 데이터베이스에서.
{% endhint %}

```kusto
panther_logs.public.panther_audit
| where p_event_time >= time.ago(2d)
| summarize count = agg.count() by actionName, hour = time.trunc('hour', p_event_time)
| sort hour asc
| visualize line legend=bottom, title='시간별 작업 수'
```

<figure><img src="/files/af9740528a802affc45681d33799d56be0bc41ad" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 일별 디택션Id별 알러트 수를 측정하는 선 차트

아래 쿼리는 다음 기준의 알러트 수를 표시합니다: `디택션Id` 지난 2주 동안 하루별로.

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예제 쿼리와 달리, 이 쿼리는 다음을 사용하여 `데이터 테이블` 모의 데이터를 제공하는 반면, 아래 쿼리는 다음의 실시간 데이터를 가져옵니다: `panther_signals` 데이터베이스에서.
{% endhint %}

```kusto
panther_signals.public.signal_알러트s
| where p_event_time >= time.ago(14d)
| summarize count = agg.count() by 디택션Id, hour = time.trunc('day', p_event_time)
| sort hour asc
| visualize line title="일별 디택션Id별 알러트 수"
```

<figure><img src="/files/e687fca18ad4fb0ca7e06eabb42f2cf2f24d91db" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 디택션까지의 평균 시간을 측정하는 막대 차트

아래 쿼리는 이벤트가 수집된 시점과 디택션이 트리거된 시점 사이의 평균 시간을, 디택션 기준으로 가장 느린 15개 룰에 대해 표시합니다: `디택션Id`.

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예제 쿼리와 달리, 이 쿼리는 다음을 사용하여 `데이터 테이블` 모의 데이터를 제공하는 반면, 아래 쿼리는 다음의 실시간 데이터를 가져옵니다: `panther_signals` 데이터베이스에서.
{% endhint %}

```kusto
panther_signals.public.signal_알러트s
| where p_event_time >= time.ago(7d) and ingestTimeTo디택션Seconds != null
| summarize mean = agg.avg(ingestTimeTo디택션Seconds) by 디택션Id
| sort mean desc
| limit 15
| visualize bar xcolumn=mean, ycolumn=디택션Id, legend=right, orientation=horizontal, title='디택션까지의 평균 시간'
```

<figure><img src="/files/9e92b988532fcb3356809ae93a7e09757b53da84" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 다음을 사용하는 막대 차트 `series`

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터:

```kusto
let my_table = datatable [  
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 , "user": "alice"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 7 , "user": "bob"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 4 , "user": "charlie"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2, "user": "alice"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 3, "user": "chris"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 5, "user": "emily"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 1, "user": "alice" },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 , "user": "frankie"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 3 , "user": "ross"},
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 12, "user": "betsy" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "bob" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "casey" }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize bar series=user
```

<figure><img src="/files/c6349518fd3fdc63d4adf94331fda8045f31ea6e" alt="Under an actionName vs events header is a bar chart. There are four vertical columns, and each column in separated into three colors."><figcaption></figcaption></figure>

### 도시와 국가별 로그인 수를 표시하는 막대 차트

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예제 쿼리와 달리, 이 쿼리는 다음을 사용하여 `데이터 테이블` 모의 데이터를 제공하는 반면, 아래 쿼리는 다음의 실시간 데이터를 가져옵니다: `okta_systemlog` 데이터베이스에서.
{% endhint %}

```kusto
panther_logs.public.okta_systemlog
| where eventType == 'user.session.start' and p_event_time > time.ago(90d)
| extend country = client.geographicalContext.country, city = client.geographicalContext.city
| summarize events = agg.count() by country, city
| project country, events, city
| sort events desc
| limit 10
| visualize bar orientation=horizontal,title='도시와 국가별 로그인'
```

<figure><img src="/files/0b0139a9f174878f188c2e410a4eced4e9af9a0c" alt="A bar char is shown, titled &#x22;Logins by city, country.&#x22; There are four bars, labeled Atlanta, Maplewood, Athens, and Thessaloniki."><figcaption></figcaption></figure>

### 비례 데이터가 포함된 파이 차트 시각화

이 예제는 다양한 작업 유형의 분포를 비례 데이터로 표시합니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2 },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize pie title="작업 분포"
```

<figure><img src="/files/71da63aed45c3141e05810d8f015248db434145b" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 집계 데이터가 포함된 파이 차트

아래 쿼리는 지난 한 주 동안 Panther 감사 작업의 유형별 분포를 표시합니다:

```kusto
panther_logs.public.panther_audit
| where p_event_time >= time.ago(7d)
| summarize events = agg.count() by actionName
| sort events desc
| limit 8
| visualize pie title="작업 유형 분포(지난 7일)"
```

<figure><img src="/files/0a859f40000c037b3667f89e926040495f79f46e" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 총 알러트 수를 보여주는 숫자 시각화

해당 `숫자` 시각화는 단일 집계 값을 눈에 띄게 표시합니다. 다음과 함께 사용하세요: `summarize` 한 행을 생성하는:

```kusto
panther_signals.public.correlation_signals
| where p_알러트_creation_time > time.ago(24h)
| summarize total_alerts = agg.count()
| visualize number title="알러트(최근 24시간)"
```

<figure><img src="/files/ebee2bdc7edcdf8d6982c2ef0055db932810597e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 평균 수집-디택션 시간을 보여주는 숫자 시각화

```kusto
panther_signals.public.signal_알러트s
| where p_event_time >= time.ago(7d) and ingestTimeTo디택션Seconds != null
| summarize avg_seconds = agg.avg(ingestTimeTo디택션Seconds)
| visualize number title="디택션까지의 평균 시간(초)"
```

<figure><img src="/files/f961719261509aee941d58971d1b205db190e813" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 예제 데이터를 사용하는 숫자 시각화

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2 },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| summarize total = agg.sum(events)
| visualize number title="총 이벤트"
```

<figure><img src="/files/4457b0960735baca7c26429135f36989589ea7d0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 포함된 표 시각화 `title` 설정

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터:

```kusto
let my_table = datatable [  
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 , "user": "alice"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 7 , "user": "bob"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 4 , "user": "charlie"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2, "user": "alice"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 3, "user": "chris"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 5, "user": "emily"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 1, "user": "alice" },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 , "user": "frankie"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 3 , "user": "ross"},
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 12, "user": "betsy" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "bob" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "casey" }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize table title='사용자별 작업'
```

<figure><img src="/files/6070bf4ebf01e892c76dadaf583c17915e150019" alt="Under an &#x22;Actions by user&#x22; title is a table with three columns, labeled actionName, events, and user."><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/visualize.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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