[개인 프로젝트] FC Online 공식 경기 분석 (8) - Preset Dashboard, 자동화

이전에 S3의 csv 파일을 Snowflake의 테이블로 COPY하는 작업을 자동화하였다. 이번에는 Preset Dashboard를 제작하고, Snowflake의 Analytics 테이블 데이터를 일정 시간마다 가져오도록 할 것이다.

[개인 프로젝트] FC Online 공식 경기 분석 (7) - EC2 / crontab 자동화 2

Preset Dashboard, 자동화

Preset Dashboard

이전에 인프라 구성을 완료하여 Snowflake와 Preset 연결은 완료된 상태이다. 따라서 Dataset을 가져와 Chart를 생성하고, 생성한 Chart로 Dashboard를 제작하면 된다.

Datasets (Table) 가져오기

Snowflake에서 제작된 Analytics Schema의 4개의 테이블을 가져왔다. Preset의 Datasets > + DATASET으로 생성이 가능하다.

Datasets > + DATASET

Created Datasets

Chart  & Dashboard생성

가져온 Datasets를 활용해 Chart를 제작하였다. 총 8개의 Chart를 생성하였고, Mixed Chart / Pie Chart / Bar Chart를 활용하였다. 이후 승 / 패를 쉽게 비교할 수 있도록 Filter를 적용해 주었고, 이해를 돕기 위해 Dashboard의 기능을 활용해 Header와 line으로 Chart를 구분해 주었다.

Dashboard

Preset 자동화

Preset에서 자동으로 Snowflake의 테이블을 주기적으로 가져오도록 하려면, 'Cache timeout' 시간을 설정해 주면 된다. 단위는 초(sec)이며, 입력해 준 시간마다 snowflake의 데이터로 업데이트된다.

Datasets 자동화

먼저 Snowflake의 데이터를 Dataset에 일정 주기마다 Cache timeout 되도록 설정해 주었다. 각 Dataset의 Edit > Settings > Advanced의 Cache Timeout에 시간을 입력해 주면 된다.

Datasets > Edit > Settings > Advanced

Charts 자동화

자동화가 완료된 Dataset을 일정 주기마다 읽어와 Chart가 생성되도록 작성하였다. Datasets 자동화와 마찬가지로 Cache Timeout에 입력해 주면 된다.

Charts > Edit > Configuration

마무리

계획서에 작성했던 진행 프로세스 구성이 완료되었고, 자동화까지 올바르게 수행되는 것을 확인하였다. 이제 며칠간 API의 데이터를 수집하고 생성된 Dashboard를 바탕으로 결과 분석을 진행해 볼 것이다.

진행 프로세스

[개인 프로젝트] FC Online 공식 경기 분석 (9) - 결과 분석