Log-Analyse Kapitel 9 (Bonus): Logs visualisieren mit CSV & gnuplot

Sep. 26, 2025 | Loganalyse

Bis jetzt hast du Logs direkt im Terminal gelesen und analysiert.
Das reicht in vielen Fällen – doch manchmal ist eine grafische Darstellung viel hilfreicher, um Trends oder Auffälligkeiten zu erkennen.

In diesem Kapitel lernst du zwei einfache Wege kennen:

  1. CSV-Export → Auswertung in Excel/LibreOffice
  2. gnuplot → Diagramme direkt im Terminal erzeugen

🔹 Variante 1: Export als CSV

CSV („Comma-Separated Values“) ist ein universelles Format, das von Tabellenkalkulationen gelesen wird.
So kannst du Logs grafisch in Excel oder LibreOffice Calc darstellen.

Beispiel: Requests pro Stunde exportieren

awk -F: '{print $2}' access.log | sort | uniq -c \
| awk '{print $2 "," $1}' > requests.csv

Datei requests.csv:

13,30
14,50
15,20

👉 Erste Spalte = Stunde, zweite Spalte = Anzahl Requests.

Import in Excel/LibreOffice

  • Datei requests.csv öffnen.
  • Diagramm → Säulen- oder Liniendiagramm erstellen.

🔹 Variante 2: Visualisierung mit gnuplot

gnuplot ist ein mächtiges Terminal-Tool zur Erstellung von Diagrammen.
Installation (Debian/Ubuntu):

sudo apt install gnuplot

Beispiel: Requests pro Stunde plotten

awk -F: '{print $2}' access.log | sort | uniq -c \
| awk '{print $2, $1}' > data.txt

Datei data.txt:

13 30
14 50
15 20

Jetzt in gnuplot:

gnuplot
plot "data.txt" using 1:2 with linespoints title "Requests pro Stunde"

👉 Ein einfaches Liniendiagramm erscheint.

🔹 Beispiel: Statuscodes als Balkendiagramm

awk '{print $9}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr \
| awk '{print $2, $1}' > status.txt

In gnuplot:

set style data histograms
set style fill solid
plot "status.txt" using 2:xtic(1) title "HTTP Statuscodes"

👉 Zeigt die Anzahl jeder Statuscode-Art (200, 404, 500 etc.) als Balken.

🔹 Übungen

  1. Exportiere die Anzahl fehlgeschlagener Logins pro IP (auth.log) in eine CSV-Datei.
  2. Erstelle mit gnuplot ein Balkendiagramm, das die Top-5-IP-Adressen aus deinem Apache-Log zeigt.
  3. Bonus: Automatisiere den Export in ein Skript, das jeden Tag eine neue CSV erstellt.

✅ Zusammenfassung

Mit CSV-Export kannst du Logs in Excel oder LibreOffice visualisieren.

Mit gnuplot erzeugst du direkt im Terminal Diagramme (Linien, Balken, Punkte).

So lassen sich Trends und Auffälligkeiten noch schneller erkennen.

👉 Damit ist dein Kurs „Logfiles lesen & auswerten“ vollständig:
Von den Grundlagen (Kapitel 0-2), über Bereinigung & Analyse (Kapitel 3–5), Praxisprojekte (Kapitel 6-7) bis zu Bonusmaterial (Kapitel 8-9). 🎉

 

📚 Inhaltsverzeichnis

👉 Log-Analyse Kapitel 1: Logs im Terminal lesen – cat, less, tail & grep
👉 Log-Analyse Kapitel 2: Filtern mit grep und regulären Ausdrücken
👉 Log-Analyse Kapitel 3: Logs bereinigen mit sed – inkl. Mehrdatei-Änderungen
👉 Log-Analyse Kapitel 4: Logs analysieren mit awk
👉 Log-Analyse Kapitel 5: Logs kombinieren mit grep, sed, awk, sort, uniq & cut
👉 Log-Analyse Kapitel 6: Praxisprojekt – Apache-/Nginx-Access-Logs analysieren
👉 Log-Analyse Kapitel 7: Praxisprojekt – Systemlogs analysieren (auth.log & journalctl)

⭐ Bonus-Kapitel

👉 Log-Analyse Kapitel 8 (Bonus): Eigene Auswertungs-Skripte für Logs schreiben
👉 Log-Analyse Kapitel 9 (Bonus): Logs visualisieren mit CSV & gnuplot