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

by | Sep. 26, 2025 | Linux, System & Dienste

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