Kibana 대시보드 가이드

✅ 신규 유저 온보딩 대시보드

상태: 구축 완료

시각화: 신규 가입자 추이, 국가별 분포, 튜토리얼 스킵 현황, 단계별 완료 유저 수, PC방 비율, 언어별 분포

인사이트: 튜토리얼 스킵률 ~47%, 첫 게임 진입률 51.6%, D1 리텐션 16.8%

✅ Python 스크립트로 자동화

• 첫 게임 진입률 (53.0%)
• 국가별 진입률 → metrics-country-entry-rate 인덱스
• D1 리텐션 (16.8%)
• 시간대별 가입 피크 분석

🎮 1. 캐릭터 밸런스 대시보드

인덱스: battle-user-game-release-log

시각화:

• 캐릭터별 픽률 (characterNum)
• 캐릭터별 평균 순위 (gameRank)
• 캐릭터별 킬/데스 비율
• 무기 조합별 성과
• 시간대별 메타 변화

활용: 패치 전후 밸런스 변화 추적, 핫픽스 필요 캐릭터 식별

🌐 2. 서버 성능 대시보드

인덱스: battle_latency_*, battle-user-game-release-log (avgLatency)

시각화:

• 지역별 평균 레이턴시
• 시간대별 레이턴시 추이
• 레이턴시 분포 히스토그램
• 고레이턴시 유저 비율 알림

활용: 서버 이슈 조기 감지, 지역별 인프라 개선 우선순위

💰 3. 경제 시스템 대시보드

인덱스: battle-user-game-release-log (creditSource, crGet*, crUse*)

시각화:

• 크레딧 획득/소비 밸런스
• 획득 소스별 비율 (몬스터, 드론, 가이드로봇 등)
• 소비 카테고리별 비율
• 게임 모드별 경제 차이

활용: 인게임 경제 밸런싱, 콘텐츠 가치 평가

📈 4. 매치메이킹 품질 대시보드

인덱스: battle-user-game-release-log (beforeNormalTeamMmr, preMade)

시각화:

• MMR 분포 히스토그램
• 매치 내 MMR 편차
• 프리메이드 vs 솔로 비율
• 매칭 대기시간 추이 (별도 로그 필요)

활용: 매칭 품질 모니터링, 랭크 시스템 개선

🏆 5. 게임 모드별 현황 대시보드

인덱스: battle-user-game-release-log (gameMode, gameModeSub)

시각화:

• 게임 모드별 플레이 비율
• 시간대별 모드 선호도 변화
• 모드별 평균 게임 시간 (duration)
• 모드별 이탈률 (giveUp)

활용: 콘텐츠 인기도 파악, 이벤트 모드 효과 측정

🚨 6. 이상 행위 탐지 대시보드

인덱스: battle-user-game-release-log (hackAttemptLog, afk)

시각화:

• 핵 시도 유형별 빈도
• AFK 비율 추이
• 비정상 플레이 패턴 (극단적 스탯)
• 의심 유저 리스트

활용: 치터 조기 탐지, 제재 우선순위 결정

📊 1. 신규 가입자 추이

타입: Date Histogram (Line Chart)

인덱스: new-user-release-log

설정: X축 - @timestamp (3시간 간격), Y축 - Count

용도: 시간대별 가입 패턴 파악, 이벤트/마케팅 효과 측정

🌍 2. 국가별 신규 유저 Top 5

타입: Pie Chart

인덱스: new-user-release-log

설정: Split Slices by country.keyword, Top 5 by Count

용도: 주요 유입 국가 파악, 지역별 마케팅 전략 수립

⏭️ 3. 튜토리얼 스킵 현황

타입: Bar Chart (Horizontal)

인덱스: tutorial-release-log

설정: Split by code, Sub-split by skip (true/false)

용도: 어느 단계에서 스킵이 많은지 파악

✅ 4. 튜토리얼 단계별 완료 유저 수

타입: Vertical Bar Chart

인덱스: tutorial-release-log

설정: Split by code, Metric - Unique Count of userNum

핵심: 단순 Count가 아닌 Unique Count로 중복 제거

📊 정의

신규 가입자 중 실제로 게임을 1회 이상 플레이한 유저의 비율

🗄️ 사용 인덱스

🔑 조인 키

userNum 필드로 두 인덱스를 조인

📝 계산식

# A = new-user-release-log의 userNum 집합 (기간 내 신규 가입자)
# B = battle-user-game-release-log의 userNum 집합 (기간 내 게임 플레이 유저)

진입률 = |A ∩ B| / |A| × 100%

# 예시: 신규 2,794명 중 1,481명이 게임 플레이
# 진입률 = 1,481 / 2,794 × 100% = 53.0%

💡 왜 battle-user-game-release-log인가?

이 인덱스는 실제 게임 완료 시점에 기록됩니다. 로그인만 하고 나간 유저, 로비에서 이탈한 유저는 포함되지 않아 "진짜 게임을 해본 유저"를 정확히 측정합니다.

📊 정의

국가별로 첫 게임 진입률을 분리하여 계산

🗄️ 사용 인덱스 & 필드

📝 계산식

# 국가 X에 대해:
# A_x = new-user-release-log에서 country='X'인 userNum 집합
# B = battle-user-game-release-log의 userNum 집합

국가별_진입률(X) = |A_x ∩ B| / |A_x| × 100%

# 예시: 한국 신규 1,200명 중 720명이 게임 플레이
# KR 진입률 = 720 / 1,200 × 100% = 60.0%

📊 정의

가입 다음 날에 게임을 플레이한 유저 비율

🗄️ 사용 인덱스 & 필드

📝 계산식

# 유저 U의 가입일 = D
# D1 복귀 조건: battle-user-game-release-log에 userNum=U이고 
#               @timestamp가 D+1일 (00:00 ~ 23:59)인 레코드 존재

# 분모: 최소 1일 이상 지난 신규 가입자
# 분자: 그 중 D+1일에 게임 플레이한 유저

D1 리텐션 = (D+1일 플레이 유저) / (1일 이상 경과 신규 유저) × 100%

# 예시: 1,105명의 1일 경과 유저 중 186명이 D+1일에 플레이
# D1 리텐션 = 186 / 1,105 × 100% = 16.8%

⚠️ 주의사항

D1 계산 시 최소 1일 이상 경과한 유저만 분모에 포함. 오늘 가입한 유저는 아직 D+1이 안 됐으므로 제외.

📊 정의

가입 7일 후에 게임을 플레이한 유저 비율

📝 계산식

# D1과 동일한 방식, 단 D+7일 체크

D7 리텐션 = (D+7일 플레이 유저) / (7일 이상 경과 신규 유저) × 100%

⚠️ 주의사항

D7 계산을 위해선 최소 7일 이상 경과한 유저 데이터가 필요. 최근 7일 가입자는 D7 분모에 포함 불가.

🎮 첫 게임 진입률

💡 게임 플레이 유저의 약 70%는 가입 후 1시간 이내에 첫 게임을 시작합니다.

📈 D1/D7 리텐션

💡 가입 다음 날에도 플레이하는 유저는 약 17%입니다.

⏰ 시간대별 가입 피크

💡 금요일 저녁~밤 시간대가 신규 유저 유입 피크 타임입니다.