🎨 10本の絶対値基準線【カラフル完全版】

赤・青・黄・緑・水色・グレー・茶色＋3色

🎯 完成イメージ

10本のカラフル基準線
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 2000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔴 赤ライン      │
│ 1800│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟠 オレンジライン│
│ 1600│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟡 黄色ライン    │
│ 1400│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢 緑ライン      │
│      │          ╱╲                           │
│ 1200│━━━━━━━━━╱━━╲━━━━━━━━━━ 💧 水色ライン    │
│      │        ╱    ╲                         │
│ 1000│━━━━━━╱━━━━━━╲━━━━━━━━ 🔵 青ライン      │
│      │    ╱          ╲  ╱╲                 │
│  800│━━╱━━━━━━━━━━━━━╱━━╲━━ 🟣 紫ライン      │
│      │                    ╲                 │
│  600│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╲━ ⚫ グレーライン  │
│  400│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟤 茶色ライン    │
│  200│━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🩷 ピンクライン  │
│      └────────────────────────────────────→   │
└────────────────────────────────────────────────┘

📝 STEP 1: SPLクエリ（10本の基準線）

| inputlookup server_data.csv
| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
| timechart span=30m avg(cpu) as データ値

# 10本の絶対値基準線
| eval 赤ライン=2000
| eval オレンジライン=1800
| eval 黄色ライン=1600
| eval 緑ライン=1400
| eval 水色ライン=1200
| eval 青ライン=1000
| eval 紫ライン=800
| eval グレーライン=600
| eval 茶色ライン=400
| eval ピンクライン=200

各行の説明:

| inputlookup server_data.csv
↑ CSVデータを読み込む

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
↑ タイムスタンプを変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ値
↑ 30分間隔で集計

# ここから10本の基準線
| eval 赤ライン=2000
↑ Y軸の2000の位置に固定

| eval オレンジライン=1800
↑ Y軸の1800の位置に固定

| eval 黄色ライン=1600
↑ Y軸の1600の位置に固定

（以下同様に各位置に固定値を設定）

🎨 STEP 2: 各線の色設定表

完全版カラーコード一覧

番号	線の名前	固定値	色	HEXコード	Line Width
1	データ値	-	黒	`#000000`	2
2	赤ライン	2000	赤	`#FF0000`	4
3	オレンジライン	1800	橙	`#FF8800`	4
4	黄色ライン	1600	黄	`#FFFF00`	4
5	緑ライン	1400	緑	`#00FF00`	4
6	水色ライン	1200	水色	`#00FFFF`	4
7	青ライン	1000	青	`#0000FF`	4
8	紫ライン	800	紫	`#9400D3`	4
9	グレーライン	600	灰	`#808080`	4
10	茶色ライン	400	茶	`#8B4513`	4
11	ピンクライン	200	桃	`#FF69B4`	4

⚙️ STEP 3: UI設定手順【詳細】

3-1: Configuration を開く

Panel Editor画面
┌────────────────────────────────────────┐
│  右側パネル                             │
│  ┌──────────────────────────────────┐ │
│  │ 📊 Configuration  ← クリック      │ │
│  │ 🎨 Visualization                 │ │
│  │ 📏 Layout                        │ │
│  └──────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────┘

3-2: Series を展開

Configuration タブ
┌────────────────────────────────────────┐
│  ▼ Visualization  ← クリックして展開    │
│    ▼ Series  ← クリックして展開         │
│      • データ値                         │
│      • 赤ライン  ← ここから設定開始      │
│      • オレンジライン                   │
│      • 黄色ライン                       │
│      • 緑ライン                         │
│      • 水色ライン                       │
│      • 青ライン                         │
│      • 紫ライン                         │
│      • グレーライン                     │
│      • 茶色ライン                       │
│      • ピンクライン                     │
└────────────────────────────────────────┘

3-3: 各線の設定（10回繰り返す）

設定1: 赤ライン

赤ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 赤ライン                       │
├────────────────────────────────────────┤
│                                        │
│  🎨 Color                              │
│  ┌──────────────────────────────────┐ │
│  │ [🔴] #FF0000  ← クリックして入力  │ │
│  └──────────────────────────────────┘ │
│                                        │
│  📏 Line Width                         │
│  ┌──────────────────────────────────┐ │
│  │ [ 4 ]  ← 入力                     │ │
│  └──────────────────────────────────┘ │
│                                        │
│  ━━ Line Style                         │
│  ┌──────────────────────────────────┐ │
│  │ (●) Solid     実線                │ │
│  │ ( ) Dashed    点線                │ │
│  │ ( ) Dotted    ドット              │ │
│  └──────────────────────────────────┘ │
│                                        │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定2: オレンジライン

オレンジラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: オレンジライン                 │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🟠] #FF8800               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定3: 黄色ライン

黄色ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 黄色ライン                     │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🟡] #FFFF00               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定4: 緑ライン

緑ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 緑ライン                       │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🟢] #00FF00               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定5: 水色ライン

水色ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 水色ライン                     │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [💧] #00FFFF               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定6: 青ライン

青ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 青ライン                       │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🔵] #0000FF               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定7: 紫ライン

紫ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 紫ライン                       │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🟣] #9400D3               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定8: グレーライン

グレーラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: グレーライン                   │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [⚫] #808080               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定9: 茶色ライン

茶色ラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: 茶色ライン                     │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🟤] #8B4513               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

設定10: ピンクライン

ピンクラインをクリック
┌────────────────────────────────────────┐
│  Series: ピンクライン                   │
├────────────────────────────────────────┤
│  🎨 Color: [🩷] #FF69B4               │
│  📏 Line Width: [ 4 ]                 │
│  ━━ Line Style: (●) Solid             │
│  [ Apply ]  ← 必ず押す！               │
└────────────────────────────────────────┘

💾 STEP 4: 保存

右上のボタン
┌────────────────────────────────────────┐
│  [ 💾 Save ]  ← クリック                │
└────────────────────────────────────────┘

保存完了メッセージ
┌────────────────────────────────────────┐
│  ✅ Dashboard saved successfully.      │
└────────────────────────────────────────┘

🎯 別パターン：点線バージョン

SPLクエリ（同じ）

| inputlookup server_data.csv
| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
| timechart span=30m avg(cpu) as データ値
| eval 赤ライン=2000
| eval オレンジライン=1800
| eval 黄色ライン=1600
| eval 緑ライン=1400
| eval 水色ライン=1200
| eval 青ライン=1000
| eval 紫ライン=800
| eval グレーライン=600
| eval 茶色ライン=400
| eval ピンクライン=200

UI設定で Line Style を変更

すべての基準線で:
┌────────────────────────────────────────┐
│  ━━ Line Style                         │
│  ( ) Solid     実線                    │
│  (●) Dashed    点線  ← これを選択       │
│  ( ) Dotted    ドット                  │
└────────────────────────────────────────┘

完成イメージ:

点線バージョン
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 2000│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ 🔴 赤             │
│ 1800│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ 🟠 オレンジ       │
│ 1600│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ 🟡 黄色           │
│ 1400│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ 🟢 緑             │
│      │          ╱╲                           │
│ 1200│━ ━ ━ ━ ━╱━━╲━ ━ ━ ━ ━ 💧 水色          │
│      │        ╱    ╲                         │
│ 1000│━ ━ ━ ╱━ ━ ━ ━╲━ ━ ━ ━ 🔵 青            │
│      │    ╱          ╲                       │
│  800│━ ╱━ ━ ━ ━ ━ ━ ━╲━ ━ ━ 🟣 紫            │
│      │╱                  ╲                   │
│  600│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━╲━ ⚫ グレー        │
│  400│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ 🟤 茶色          │
│  200│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ 🩷 ピンク        │
│      └────────────────────────────────────→   │
└────────────────────────────────────────────────┘

📋 クイック設定チェックリスト

□ SPLクエリ実行完了
□ 赤ライン設定完了     (#FF0000)
□ オレンジライン設定完了 (#FF8800)
□ 黄色ライン設定完了   (#FFFF00)
□ 緑ライン設定完了     (#00FF00)
□ 水色ライン設定完了   (#00FFFF)
□ 青ライン設定完了     (#0000FF)
□ 紫ライン設定完了     (#9400D3)
□ グレーライン設定完了 (#808080)
□ 茶色ライン設定完了   (#8B4513)
□ ピンクライン設定完了 (#FF69B4)
□ 各線でApply押した
□ Saveボタン押した
□ グラフ確認完了

🎨 色のバリエーション

明るいトーン版

線の名前	固定値	明るい色コード
赤ライン	2000	`#FF6B6B`
オレンジライン	1800	`#FFA500`
黄色ライン	1600	`#FFD700`
緑ライン	1400	`#90EE90`
水色ライン	1200	`#87CEEB`
青ライン	1000	`#4169E1`
紫ライン	800	`#DA70D6`
グレーライン	600	`#C0C0C0`
茶色ライン	400	`#D2691E`
ピンクライン	200	`#FFB6C1`

暗いトーン版

線の名前	固定値	暗い色コード
赤ライン	2000	`#8B0000`
オレンジライン	1800	`#CC5500`
黄色ライン	1600	`#B8860B`
緑ライン	1400	`#006400`
水色ライン	1200	`#008B8B`
青ライン	1000	`#00008B`
紫ライン	800	`#4B0082`
グレーライン	600	`#696969`
茶色ライン	400	`#654321`
ピンクライン	200	`#C71585`

💡 カスタマイズのヒント

固定値を変更する場合

# 現在の設定（200刻み）
| eval 赤ライン=2000
| eval オレンジライン=1800
| eval 黄色ライン=1600
...

# 100刻みに変更
| eval 赤ライン=1000
| eval オレンジライン=900
| eval 黄色ライン=800
| eval 緑ライン=700
| eval 水色ライン=600
| eval 青ライン=500
| eval 紫ライン=400
| eval グレーライン=300
| eval 茶色ライン=200
| eval ピンクライン=100

# 50刻みに変更
| eval 赤ライン=500
| eval オレンジライン=450
| eval 黄色ライン=400
| eval 緑ライン=350
| eval 水色ライン=300
| eval 青ライン=250
| eval 紫ライン=200
| eval グレーライン=150
| eval 茶色ライン=100
| eval ピンクライン=50

線の太さを変える

重要な線を太く:
┌────────────────────────────────────────┐
│  赤ライン      Line Width: 6  最重要   │
│  オレンジライン Line Width: 5           │
│  黄色ライン    Line Width: 4  重要      │
│  緑ライン      Line Width: 4           │
│  水色ライン    Line Width: 3  通常      │
│  青ライン      Line Width: 3           │
│  紫ライン      Line Width: 2  参考      │
│  グレーライン  Line Width: 2           │
│  茶色ライン    Line Width: 1  補助      │
│  ピンクライン  Line Width: 1           │
└────────────────────────────────────────┘

🔧 トラブルシューティング

問題1: 10本すべてが表示されない

解決策:

1. SPLクエリを確認
   → すべての | eval 行があるか

2. Run Query を実行
   → クエリ変更後は必ず実行

3. Y軸の範囲を確認
   → データが0-1000で基準線が2000なら見えない

問題2: 色が反映されない

解決策:

各線の設定後に必ず:
1. Apply ボタンを押す
2. Save ボタンを押す
3. ページをリロード

すべての基準線（10本）に対して繰り返す

問題3: 線が重なって見えない

解決策:

Line Width を調整:
上の線ほど太く → 下の線は細く

または固定値の間隔を広げる:
200刻み → 300刻みに変更

📊 完成版コピペ用

| inputlookup server_data.csv
| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
| timechart span=30m avg(cpu) as データ値
| eval 赤ライン=2000
| eval オレンジライン=1800
| eval 黄色ライン=1600
| eval 緑ライン=1400
| eval 水色ライン=1200
| eval 青ライン=1000
| eval 紫ライン=800
| eval グレーライン=600
| eval 茶色ライン=400
| eval ピンクライン=200

色設定のコピペ用:

赤: #FF0000
オレンジ: #FF8800
黄色: #FFFF00
緑: #00FF00
水色: #00FFFF
青: #0000FF
紫: #9400D3
グレー: #808080
茶色: #8B4513
ピンク: #FF69B4

📝 10本基準線コード【1行ずつ完全解説】

🎯 完全版コード（コメント付き）

| inputlookup server_data.csv

説明:

| → パイプ記号。Splunkコマンドの開始
inputlookup → アップロードしたCSVファイルを読み込むコマンド
server_data.csv → 読み込むファイル名（Settings > Lookups でアップロードしたファイル）
結果: CSVの全データがSplunkに読み込まれる

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

説明:

| → 前のコマンドの結果を次のコマンドに渡す
eval → 新しいフィールドを作成・計算するコマンド
_time= → Splunkの特殊フィールド（時刻を表す）に値を代入
strptime() → 文字列を時刻データに変換する関数
timestamp → CSVの中のタイムスタンプ列の名前
"%Y-%m-%d %H:%M:%S" → 時刻のフォーマット指定
- %Y = 4桁の年（2026）
- %m = 2桁の月（01）
- %d = 2桁の日（22）
- %H = 24時間形式の時（14）
- %M = 分（30）
- %S = 秒（00）
結果: "2026-01-22 14:30:00" という文字列が、Splunkが認識できる時刻データに変換される

| timechart span=30m avg(cpu) as データ値

説明:

| → パイプ記号
timechart → 時系列グラフを作成するコマンド
span=30m → 時間の区切り幅を30分に設定
- 30m = 30分
- 1h = 1時間
- 5m = 5分なども可能
avg(cpu) → cpuフィールドの平均値を計算
- avg() = 平均を計算する関数
- cpu = CSVの中のCPU使用率の列名
as データ値 → 計算結果に「データ値」という名前を付ける
結果: 30分ごとにCPUの平均値が計算され、グラフのY軸に表示される

| eval 赤ライン=2000

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
赤ライン → 新しく作るフィールドの名前（日本語OK）
= → 代入演算子
2000 → 固定値（絶対値）
結果: すべての時刻で、Y軸の2000の位置に「赤ライン」という名前の水平線が引かれる
重要: この値は時刻が変わっても常に2000のまま（絶対値基準線）

| eval オレンジライン=1800

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
オレンジライン → フィールド名
= → 代入
1800 → 固定値
結果: Y軸の1800の位置に水平線が引かれる
位置: 赤ライン（2000）の200下

| eval 黄色ライン=1600

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
黄色ライン → フィールド名
= → 代入
1600 → 固定値
結果: Y軸の1600の位置に水平線が引かれる
位置: オレンジライン（1800）の200下

| eval 緑ライン=1400

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
緑ライン → フィールド名
= → 代入
1400 → 固定値
結果: Y軸の1400の位置に水平線が引かれる
位置: 黄色ライン（1600）の200下

| eval 水色ライン=1200

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
水色ライン → フィールド名
= → 代入
1200 → 固定値
結果: Y軸の1200の位置に水平線が引かれる
位置: 緑ライン（1400）の200下
グラフの真ん中あたり

| eval 青ライン=1000

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
青ライン → フィールド名
= → 代入
1000 → 固定値
結果: Y軸の1000の位置に水平線が引かれる
位置: 水色ライン（1200）の200下
ちょうど1000の位置（キリの良い数字）

| eval 紫ライン=800

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
紫ライン → フィールド名
= → 代入
800 → 固定値
結果: Y軸の800の位置に水平線が引かれる
位置: 青ライン（1000）の200下

| eval グレーライン=600

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
グレーライン → フィールド名
= → 代入
600 → 固定値
結果: Y軸の600の位置に水平線が引かれる
位置: 紫ライン（800）の200下

| eval 茶色ライン=400

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
茶色ライン → フィールド名
= → 代入
400 → 固定値
結果: Y軸の400の位置に水平線が引かれる
位置: グレーライン（600）の200下
グラフの下の方

| eval ピンクライン=200

説明:

| → パイプ記号
eval → 新しいフィールドを作成
ピンクライン → フィールド名
= → 代入
200 → 固定値
結果: Y軸の200の位置に水平線が引かれる
位置: 茶色ライン（400）の200下
一番下の基準線

📊 データの流れ図解

STEP 1: CSVファイルを読み込む
┌─────────────────────────────────────┐
│ timestamp           cpu  memory     │
│ 2026-01-22 08:00:00  35    55       │
│ 2026-01-22 08:30:00  42    58       │
│ 2026-01-22 09:00:00  58    64       │
└─────────────────────────────────────┘
        ↓ inputlookup server_data.csv

STEP 2: timestampを_timeに変換
┌─────────────────────────────────────┐
│ _time               cpu  memory     │
│ 1737507600          35    55        │
│ 1737509400          42    58        │
│ 1737511200          58    64        │
└─────────────────────────────────────┘
        ↓ eval _time=strptime(...)

STEP 3: 30分ごとに平均を計算
┌─────────────────────────────────────┐
│ _time               データ値         │
│ 2026-01-22 08:00    35              │
│ 2026-01-22 08:30    42              │
│ 2026-01-22 09:00    58              │
└─────────────────────────────────────┘
        ↓ timechart span=30m avg(cpu) as データ値

STEP 4: 10本の基準線を追加
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ _time          データ値 赤  橙   黄  緑   水  青  紫  灰  茶  桃│
│ 2026-01-22 08:00  35   2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200│
│ 2026-01-22 08:30  42   2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200│
│ 2026-01-22 09:00  58   2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200│
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
        ↓ eval 赤ライン=2000
        ↓ eval オレンジライン=1800
        ↓ （以下同様）

STEP 5: グラフ表示
┌────────────────────────────────────────┐
│ 2000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔴            │
│ 1800│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟠            │
│ 1600│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟡            │
│ 1400│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢            │
│ 1200│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💧            │
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔵            │
│  800│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟣            │
│  600│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚫            │
│  400│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟤            │
│  200│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🩷            │
│      │    ╱╲    ╱╲                   │
│   50│  ╱  ╲  ╱  ╲  ← データ値        │
│      └─────────────────────────→      │
└────────────────────────────────────────┘

🔍 各パーツの詳細解説

パート1: データ読み込み

| inputlookup server_data.csv

何が起きているか:

Splunkが server_data.csv を探す
ファイルの内容を全部メモリに読み込む
各行がイベント（データ行）として扱われる
各列がフィールドとして認識される

CSVの中身例:

timestamp,cpu,memory,disk
2026-01-22 08:00:00,35,55,45
2026-01-22 08:30:00,42,58,46

Splunkが認識する形:

timestamp = "2026-01-22 08:00:00"
cpu = 35
memory = 55
disk = 45

パート2: 時刻変換

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

何が起きているか:

timestampフィールドの値を取得（文字列）
strptime() が文字列を解析
Unix時刻（1970年1月1日からの秒数）に変換
_time という特殊フィールドに保存

変換例:

入力: "2026-01-22 08:00:00"
出力: 1737507600（Unix時刻）

なぜ必要？

Splunkのグラフ機能は _time フィールドを使う
_time がないと時系列グラフが作れない

パート3: 時系列集計

| timechart span=30m avg(cpu) as データ値

何が起きているか:

データを時刻順に並べる
30分ごとに区切る
各区間のcpu値の平均を計算
結果に「データ値」という名前を付ける

具体例:

元データ:
08:00:00  cpu=35
08:15:00  cpu=40
08:30:00  cpu=42
08:45:00  cpu=48

↓ span=30m avg(cpu)

結果:
08:00  データ値=37.5  （35+40の平均）
08:30  データ値=45    （42+48の平均）

パート4-13: 基準線追加

| eval 赤ライン=2000
| eval オレンジライン=1800
| eval 黄色ライン=1600
| eval 緑ライン=1400
| eval 水色ライン=1200
| eval 青ライン=1000
| eval 紫ライン=800
| eval グレーライン=600
| eval 茶色ライン=400
| eval ピンクライン=200

何が起きているか:

既存の各行（時刻ごと）に新しいフィールドを追加
すべての行で同じ値（固定値）を設定
この固定値が水平線として表示される

具体例:

timechart実行後:
_time           データ値
08:00           37.5
08:30           45.0

↓ eval 赤ライン=2000 実行後

_time           データ値  赤ライン
08:00           37.5     2000
08:30           45.0     2000

↓ すべてのeval実行後

_time     データ値 赤  橙   黄   緑   水  青  紫  灰  茶  桃
08:00     37.5   2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200
08:30     45.0   2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

グラフ表示:

データ値: 変動する（37.5 → 45.0）
基準線: すべて固定（常に同じ値）

💡 よくある質問

Q1: なぜパイプ `|` が必要？

答え:

| inputlookup server_data.csv
↓ この結果を次に渡す
| eval _time=strptime(...)
↓ この結果を次に渡す
| timechart ...
↓ この結果を次に渡す
| eval 赤ライン=2000

パイプがないと、各コマンドが独立して実行される

Q2: `eval` と `=` の違いは？

答え:

eval = フィールドを作成・計算するコマンド
= = 値を代入する記号

eval フィールド名=値
 ↑    ↑      ↑
コマンド 名前  値

Q3: なぜ `as データ値` が必要？

答え:

# as がない場合:
| timechart span=30m avg(cpu)
→ フィールド名: "avg(cpu)" （わかりにくい）

# as がある場合:
| timechart span=30m avg(cpu) as データ値
→ フィールド名: "データ値" （わかりやすい）

グラフの凡例にも「データ値」と表示される

Q4: 固定値を変えるには？

答え:

# 現在
| eval 赤ライン=2000

# 変更したい
| eval 赤ライン=3000
              ↑
           この数字を変える

結果: Y軸の3000の位置に赤い線が引かれる

📝 完全版コード（全コメント付き）

| inputlookup server_data.csv
  ↑ ①CSVファイルを読み込む

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  ↑ ②タイムスタンプ列を_timeフィールドに変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ値
  ↑ ③30分ごとにCPUの平均値を計算してグラフ化

| eval 赤ライン=2000
  ↑ ④Y軸の2000に赤い線を引く（固定値）

| eval オレンジライン=1800
  ↑ ⑤Y軸の1800にオレンジの線を引く（固定値）

| eval 黄色ライン=1600
  ↑ ⑥Y軸の1600に黄色の線を引く（固定値）

| eval 緑ライン=1400
  ↑ ⑦Y軸の1400に緑の線を引く（固定値）

| eval 水色ライン=1200
  ↑ ⑧Y軸の1200に水色の線を引く（固定値）

| eval 青ライン=1000
  ↑ ⑨Y軸の1000に青の線を引く（固定値）

| eval 紫ライン=800
  ↑ ⑩Y軸の800に紫の線を引く（固定値）

| eval グレーライン=600
  ↑ ⑪Y軸の600にグレーの線を引く（固定値）

| eval 茶色ライン=400
  ↑ ⑫Y軸の400に茶色の線を引く（固定値）

| eval ピンクライン=200
  ↑ ⑬Y軸の200にピンクの線を引く（固定値）

🎯 カスタマイズ例

100刻みに変更

| inputlookup server_data.csv
  # CSVファイルを読み込む

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  # タイムスタンプを変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ値
  # 30分ごとの平均を計算

| eval 赤ライン=1000
  # Y軸の1000に赤線

| eval オレンジライン=900
  # Y軸の900にオレンジ線

| eval 黄色ライン=800
  # Y軸の800に黄線

| eval 緑ライン=700
  # Y軸の700に緑線

| eval 水色ライン=600
  # Y軸の600に水色線

| eval 青ライン=500
  # Y軸の500に青線

| eval 紫ライン=400
  # Y軸の400に紫線

| eval グレーライン=300
  # Y軸の300にグレー線

| eval 茶色ライン=200
  # Y軸の200に茶線

| eval ピンクライン=100
  # Y軸の100にピンク線

📝 Qiita記事【完全版】

# Splunkダッシュボードスタジオで基準線の色を動的に変える方法【完全ガイド】

## はじめに

Splunkダッシュボードスタジオで、**データの値によって基準線の色が自動的に変わる**グラフを作成する方法を解説します。

例えば、CPU使用率が70%未満の時は緑の基準線、70%以上になると赤の基準線に自動的に切り替わる、といった視覚的に分かりやすいダッシュボードを作成できます。

### この記事で作るもの

データが基準値を超えると、基準線の色が**茶色→ピンク**に自動的に変化するグラフ

通常時（データ < 1000）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ (茶色) │
│ │ ╱╲ ╱╲ │
│ 500│ ╱ ╲ ╱ ╲ │
│ └─────────────────────────→ │
└────────────────────────────────────────┘

警告時（データ >= 1000）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━━━━💗💗💗💗💗━━━━━━━ (ピンク) │
│ │ ╱╲╱╲ │
│ 500│ ╱ ╲ │
│ └─────────────────────────→ │
└────────────────────────────────────────┘


## 環境

- Splunk Enterprise 9.x / Splunk Cloud
- Dashboard Studio
- テストデータ: CSV形式

## 目次

1. [仕組みの理解](#仕組みの理解)
2. [基本編：2色で色が変わる基準線](#基本編2色で色が変わる基準線)
3. [応用編：3段階の色変化](#応用編3段階の色変化)
4. [実践編：10段階の色変化](#実践編10段階の色変化)
5. [複数の基準線を同時に色変更](#複数の基準線を同時に色変更)
6. [トラブルシューティング](#トラブルシューティング)
7. [まとめ](#まとめ)

## 仕組みの理解

### コア概念

**「同じ位置に2本の条件付き線を用意する」**

同じ位置（Y=1000）に2本の線:
━━━ 茶色線: データ<1000の時だけ表示
━━━ ピンク線: データ>=1000の時だけ表示

結果: データの値によって表示される線が切り替わる
→ 色が変わったように見える


### データフロー図

┌─────────────────────────────────────────┐
│ STEP 1: データ読み込み │
│ timestamp,cpu │
│ 2026-01-22 08:00:00,800 │
│ 2026-01-22 08:30:00,1200 │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ STEP 2: 条件判定 │
│ データ数=800 → 茶色線=1000, ピンク線=null│
│ データ数=1200 → 茶色線=null, ピンク線=1000│
└─────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ STEP 3: グラフ表示 │
│ 08:00 → 茶色の線が表示される │
│ 08:30 → ピンクの線が表示される（色変化）│
└─────────────────────────────────────────┘


## 基本編：2色で色が変わる基準線

### テストデータの準備

まず、CSVファイルを用意します。

**server_data.csv**
```csv
timestamp,cpu,memory,disk
2026-01-22 08:00:00,800,55,45
2026-01-22 08:30:00,1200,58,46
2026-01-22 09:00:00,950,64,47
2026-01-22 09:30:00,1500,71,48

Settings > Lookups > Lookup table files からアップロードしてください。

SPLコード（完全版）

| inputlookup server_data.csv

コメント:

inputlookup コマンドでCSVファイルを読み込む
server_data.csv はアップロード済みのファイル名
このコマンドでCSVの全データがメモリに読み込まれる

データ状態:

timestamp            cpu  memory  disk
2026-01-22 08:00:00  800  55      45
2026-01-22 08:30:00  1200 58      46
2026-01-22 09:00:00  950  64      47

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

コメント:

eval コマンドで新しいフィールドを作成
_time はSplunkの時刻を表す特殊フィールド
strptime() 関数で文字列を時刻データに変換
timestamp はCSVのタイムスタンプ列の名前
"%Y-%m-%d %H:%M:%S" は時刻フォーマット指定
- %Y = 4桁年、%m = 月、%d = 日
- %H = 時、%M = 分、%S = 秒

変換例:

入力: "2026-01-22 08:00:00" (文字列)
  ↓ strptime()で変換
出力: 1737507600 (Unix時刻)

データ状態:

_time        timestamp            cpu  memory  disk
1737507600   2026-01-22 08:00:00  800  55      45
1737509400   2026-01-22 08:30:00  1200 58      46

| timechart span=30m avg(cpu) as データ数

コメント:

timechart コマンドで時系列グラフを作成
span=30m で30分間隔に集計
- 他のオプション: 5m(5分), 1h(1時間), 1d(1日)
avg(cpu) でcpuフィールドの平均値を計算
as データ数 で結果に「データ数」という名前を付ける

集計処理:

元データ（span=30m前）:
08:00:00  cpu=800
08:15:00  cpu=850
08:30:00  cpu=1200
08:45:00  cpu=1300

↓ span=30mで集計

結果:
08:00  データ数=825   (800+850の平均)
08:30  データ数=1250  (1200+1300の平均)

データ状態:

_time                データ数
2026-01-22 08:00:00  825
2026-01-22 08:30:00  1250
2026-01-22 09:00:00  950

| eval 茶色基準線=if(データ数<1000, 1000, null())

コメント:

eval コマンドで「茶色基準線」フィールドを作成
if() 関数で条件分岐
- 構文: if(条件, 真の時の値, 偽の時の値)
データ数<1000 が条件（データが1000未満か？）
条件が真（データ<1000）なら 1000 を返す
- この1000がY軸の位置になる
条件が偽（データ>=1000）なら null() を返す
- null()は「何も表示しない」という意味

重要ポイント:

null() を使うことで、条件に合わない時は線を非表示にする
0や空文字("")ではなく、必ずnull()を使う

条件分岐の動作:

時刻    データ数  条件判定           茶色基準線
08:00   825      825<1000 → 真      1000 ✓表示
08:30   1250     1250<1000 → 偽     null ✗非表示
09:00   950      950<1000 → 真      1000 ✓表示

データ状態:

_time                データ数  茶色基準線
2026-01-22 08:00:00  825      1000
2026-01-22 08:30:00  1250     null
2026-01-22 09:00:00  950      1000

| eval ピンク基準線=if(データ数>=1000, 1000, null())

コメント:

eval コマンドで「ピンク基準線」フィールドを作成
if() 関数で条件分岐
データ数>=1000 が条件（データが1000以上か？）
条件が真（データ>=1000）なら 1000 を返す
- 茶色基準線と同じY軸位置（1000）
条件が偽（データ<1000）なら null() を返す

条件分岐の動作:

時刻    データ数  条件判定            ピンク基準線
08:00   825      825>=1000 → 偽      null ✗非表示
08:30   1250     1250>=1000 → 真     1000 ✓表示
09:00   950      950>=1000 → 偽      null ✗非表示

データ状態（最終）:

_time                データ数  茶色基準線  ピンク基準線
2026-01-22 08:00:00  825      1000       null       ← 茶色のみ
2026-01-22 08:30:00  1250     null       1000       ← ピンクのみ
2026-01-22 09:00:00  950      1000       null       ← 茶色のみ

結果:

同じ位置（Y=1000）に2本の線が条件付きで表示される
どちらか一方だけが表示されるため、色が切り替わったように見える

完全版コード

| inputlookup server_data.csv
  ↑ ①CSVファイルを読み込む

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  ↑ ②タイムスタンプを時刻に変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ数
  ↑ ③30分ごとの平均値を計算

| eval 茶色基準線=if(データ数<1000, 1000, null())
  ↑ ④データ<1000の時だけY=1000に茶色の線

| eval ピンク基準線=if(データ数>=1000, 1000, null())
  ↑ ⑤データ>=1000の時だけY=1000にピンクの線

UI設定：色を設定する

Dashboard Studioの右側パネルで以下を設定します。

Configuration タブをクリック
Visualization > Series を展開
茶色基準線 を選択
- Color: #8B4513 (茶色)
- Line Width: 4
- Line Style: Dashed (点線)
ピンク基準線 を選択
- Color: #FF1493 (ピンク)
- Line Width: 4
- Line Style: Dashed (点線)

完成イメージ

08:00（データ=825 < 1000）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ (茶色)           │
│      │   ╱╲                            │
│  500│ ╱  ╲                            │
│      └─────────────────────────→       │
└────────────────────────────────────────┘

08:30（データ=1250 >= 1000）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ (ピンク)         │
│      │       ╱╲                        │
│  500│     ╱  ╲                        │
│      └─────────────────────────→       │
│       色が変わった！                    │
└────────────────────────────────────────┘

応用編：3段階の色変化

データの値に応じて緑→黄→赤の3段階に色が変化する基準線を作成します。

SPLコード

| inputlookup server_data.csv
  ↑ CSVファイルを読み込む

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  ↑ タイムスタンプを時刻に変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ数
  ↑ 30分ごとの平均値を計算

| eval 緑基準線=if(データ数<800, 1000, null())
  ↑ データ<800の時: 緑の線を表示
    データ>=800の時: 非表示

| eval 黄基準線=if(データ数>=800 AND データ数<1200, 1000, null())
  ↑ データ800-1199の時: 黄色の線を表示
    それ以外: 非表示
    ANDで2つの条件を結合

| eval 赤基準線=if(データ数>=1200, 1000, null())
  ↑ データ>=1200の時: 赤の線を表示
    データ<1200の時: 非表示

条件の詳細解説

| eval 黄基準線=if(データ数>=800 AND データ数<1200, 1000, null())

AND演算子の動作:

データ数=600  → 600>=800? 偽 → 全体が偽 → null
データ数=950  → 950>=800? 真 AND 950<1200? 真 → 全体が真 → 1000
データ数=1500 → 1500>=800? 真 AND 1500<1200? 偽 → 全体が偽 → null

条件範囲:

緑基準線: 0 ≤ データ数 < 800
黄基準線: 800 ≤ データ数 < 1200
赤基準線: 1200 ≤ データ数

データフロー

時刻    データ数  緑基準線  黄基準線  赤基準線  表示色
08:00   600      1000     null     null     緑
08:30   950      null     1000     null     黄
09:00   1400     null     null     1000     赤
09:30   750      1000     null     null     緑

グラフの変化

データ=600（正常）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢 緑           │
│      │  ╱╲                             │
│  500│ ╱  ╲                            │
│      └─────────────────────────→       │
└────────────────────────────────────────┘

データ=950（注意）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟡 黄           │
│      │      ╱╲                         │
│  500│    ╱  ╲                         │
│      └─────────────────────────→       │
└────────────────────────────────────────┘

データ=1400（警告）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔴 赤           │
│      │          ╱╲                     │
│  500│        ╱  ╲                     │
│      └─────────────────────────→       │
└────────────────────────────────────────┘

UI色設定

フィールド名	色	HEXコード	Line Width
緑基準線	緑	`#00FF00`	4
黄基準線	黄	`#FFFF00`	4
赤基準線	赤	`#FF0000`	4

実践編：10段階の色変化

データの値を200刻みで10段階に分け、それぞれ異なる色の基準線を表示します。

SPLコード（完全版）

| inputlookup server_data.csv
  ↑ CSVデータを読み込む

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  ↑ 時刻フィールドに変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ数
  ↑ 30分ごとに集計

| eval レベル1_緑=if(データ数<200, 1000, null())
  ↑ レベル1: データ0-199 → 緑色

| eval レベル2_水色=if(データ数>=200 AND データ数<400, 1000, null())
  ↑ レベル2: データ200-399 → 水色

| eval レベル3_青=if(データ数>=400 AND データ数<600, 1000, null())
  ↑ レベル3: データ400-599 → 青色

| eval レベル4_紫=if(データ数>=600 AND データ数<800, 1000, null())
  ↑ レベル4: データ600-799 → 紫色

| eval レベル5_茶=if(データ数>=800 AND データ数<1000, 1000, null())
  ↑ レベル5: データ800-999 → 茶色

| eval レベル6_灰=if(データ数>=1000 AND データ数<1200, 1000, null())
  ↑ レベル6: データ1000-1199 → グレー

| eval レベル7_黄=if(データ数>=1200 AND データ数<1400, 1000, null())
  ↑ レベル7: データ1200-1399 → 黄色

| eval レベル8_橙=if(データ数>=1400 AND データ数<1600, 1000, null())
  ↑ レベル8: データ1400-1599 → オレンジ

| eval レベル9_赤=if(データ数>=1600 AND データ数<1800, 1000, null())
  ↑ レベル9: データ1600-1799 → 赤色

| eval レベル10_桃=if(データ数>=1800, 1000, null())
  ↑ レベル10: データ1800以上 → ピンク

レベル定義表

レベル	データ範囲	色	HEXコード	状態
1	0-199	緑	`#00FF00`	非常に低い
2	200-399	水色	`#00FFFF`	低い
3	400-599	青	`#0000FF`	やや低い
4	600-799	紫	`#9400D3`	普通
5	800-999	茶	`#8B4513`	やや高い
6	1000-1199	灰	`#808080`	高い
7	1200-1399	黄	`#FFFF00`	かなり高い
8	1400-1599	橙	`#FF8800`	非常に高い
9	1600-1799	赤	`#FF0000`	危険
10	1800+	桃	`#FF69B4`	非常に危険

データフロー図

入力データ:
┌────────────────────────────┐
│ データ数=350               │
└────────────────────────────┘
              ↓
条件判定（10個のif文を順番に評価）:
┌────────────────────────────┐
│ レベル1: 350<200? → 偽     │
│ レベル2: 200<=350<400? → 真 │ ✓
│ レベル3: 400<=350<600? → 偽 │
│ ... (以下省略)              │
└────────────────────────────┘
              ↓
出力（レベル2のみ1000、他はnull）:
┌────────────────────────────┐
│ レベル1_緑=null            │
│ レベル2_水色=1000  ← 表示   │
│ レベル3_青=null            │
│ ... (以下省略)              │
└────────────────────────────┘
              ↓
グラフ表示:
水色の線がY=1000に表示される

完成グラフ

データの値に応じて10色に変化
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━                │
│      │   🟢💧🔵🟣🟤⚫🟡🟠🔴💗           │
│      │   ↑データの値で色が変化           │
│  500│  ╱ ╲ ╱ ╲ ╱ ╲                    │
│      └─────────────────────────→       │
└────────────────────────────────────────┘

複数の基準線を同時に色変更

3つの異なる位置の基準線が、それぞれ独立して色変化する例です。

SPLコード

| inputlookup server_data.csv
  ↑ データ読み込み

| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  ↑ 時刻変換

| timechart span=30m avg(cpu) as データ数
  ↑ 集計

# 基準線A（Y=500の位置）
| eval A_緑=if(データ数<800, 500, null())
  ↑ データ<800の時、Y=500に緑の線

| eval A_赤=if(データ数>=800, 500, null())
  ↑ データ>=800の時、Y=500に赤の線
  結果: 基準線Aが緑→赤に変化

# 基準線B（Y=1000の位置）
| eval B_緑=if(データ数<800, 1000, null())
  ↑ データ<800の時、Y=1000に緑の線

| eval B_赤=if(データ数>=800, 1000, null())
  ↑ データ>=800の時、Y=1000に赤の線
  結果: 基準線Bが緑→赤に変化

# 基準線C（Y=1500の位置）
| eval C_緑=if(データ数<800, 1500, null())
  ↑ データ<800の時、Y=1500に緑の線

| eval C_赤=if(データ数>=800, 1500, null())
  ↑ データ>=800の時、Y=1500に赤の線
  結果: 基準線Cが緑→赤に変化

グラフの変化

通常時（データ<800）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1500│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢 C_緑       │
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢 B_緑       │
│      │    ╱╲                           │
│  500│━━╱━━╲━━━━━━━━━━━━ 🟢 A_緑       │
│      └─────────────────────────→       │
└────────────────────────────────────────┘

警告時（データ>=800）
┌────────────────────────────────────────┐
│ 1500│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔴 C_赤       │
│ 1000│━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔴 B_赤       │
│      │        ╱╲                       │
│  500│━━━━━━╱━━╲━━━━━━━━ 🔴 A_赤       │
│      └─────────────────────────→       │
│       3本とも同時に色変化！              │
└────────────────────────────────────────┘

トラブルシューティング

問題1: 線が表示されない

原因:

❌ 間違い:
| eval 緑線=if(データ数<1000, 1000, 0)
                                  ↑
                            0を返している

解決策:

✅ 正しい:
| eval 緑線=if(データ数<1000, 1000, null())
                                  ↑
                         必ずnull()を使う

理由:

0 を返すとY=0の位置に線が表示される
"" (空文字)も正しく動作しない
null() だけが「非表示」を意味する

問題2: 両方の線が同時に表示される

原因:
条件が重複している

❌ 間違い:
| eval 緑線=if(データ数<=1000, 1000, null())
                        ↑
| eval 赤線=if(データ数>=1000, 1000, null())
                        ↑
              データ=1000の時、両方とも真

解決策:

✅ 正しい:
| eval 緑線=if(データ数<1000, 1000, null())
                       ↑ < （未満）
| eval 赤線=if(データ数>=1000, 1000, null())
                       ↑ >= （以上）
              データ=1000の時は赤線のみ表示

問題3: AND条件が動かない

原因:
全角スペースや構文エラー

❌ 間違い:
| eval 黄線=if(データ数>=800　AND　データ数<1200, 1000, null())
                          ↑    ↑
                      全角スペース

解決策:

✅ 正しい:
| eval 黄線=if(データ数>=800 AND データ数<1200, 1000, null())
                          ↑   ↑
                    半角スペース
                    ANDは大文字

問題4: 色が変わらない

チェックリスト:

□ Run Query を実行したか？
□ Configuration > Series で色設定をしたか？
□ Apply ボタンを押したか？
□ Save ボタンを押したか？
□ ページをリロードしたか？

設定確認:

Configuration > Series
┌────────────────────────────────────────┐
│  茶色基準線                             │
│    Color: #8B4513  ← HEXコード確認      │
│    [ Apply ]  ← 必ず押す               │
└────────────────────────────────────────┘

まとめ

重要ポイント

条件分岐には if() 関数を使う

if(条件, 真の時の値, 偽の時の値)

非表示には必ず null() を使う

if(データ数<1000, 1000, null())
                        ↑
                   これが重要！

同じ位置に複数の条件付き線を配置

| eval 緑線=if(データ数<800, 1000, null())
| eval 黄線=if(データ数>=800 AND データ数<1200, 1000, null())
| eval 赤線=if(データ数>=1200, 1000, null())
             ↑           ↑           ↑
          すべて同じ位置（1000）

AND で条件を組み合わせる

データ数>=800 AND データ数<1200
    ↑              ↑
 以上           未満

コピペ用テンプレート

2色バージョン:

| inputlookup あなたのファイル.csv
| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
| timechart span=30m avg(フィールド名) as データ数
| eval 茶色基準線=if(データ数<閾値, 位置, null())
| eval ピンク基準線=if(データ数>=閾値, 位置, null())

3色バージョン:

| inputlookup あなたのファイル.csv
| eval _time=strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
| timechart span=30m avg(フィールド名) as データ数
| eval 緑基準線=if(データ数<800, 1000, null())
| eval 黄基準線=if(データ数>=800 AND データ数<1200, 1000, null())
| eval 赤基準線=if(データ数>=1200, 1000, null())

応用アイデア

時間帯によって色が変わる基準線
曜日によって色が変わる基準線
複数のメトリクスを組み合わせた条件

次のステップ

この技術を使って、以下のような応用が可能です：

複雑な条件での色変更

| eval 条件1=時刻>=9 AND 時刻<18
| eval 条件2=データ数>1000
| eval 基準線=if(条件1 AND 条件2, 1000, null())

複数データソースの組み合わせ

| eval 複合条件=cpu使用率>80 OR メモリ使用率>90
| eval 警告線=if(複合条件, 1000, null())

参考リンク

以上、Splunkダッシュボードスタジオで基準線の色を動的に変える方法の完全ガイドでした。

質問やフィードバックがあれば、コメント欄でお気軽にどうぞ！