Elastic Kibana 快速入門: 資訊圖像化可以炫技到什麼程度 | 前端三分鐘

文章目錄

1. Kibana 介紹
2. 更多相關文章

Kibana 介紹

這篇文章會簡介 Kibana 設定和 Kibana Query 的教學，透過 Kibana Dashboard 把資料視覺化，帶著大家一起第一次使用 Kibana 畫圖就上手。Kibana 可以看成是 Elastic Stack 的後台管理介面，不需要太多資料庫的知識也能夠進行相關操作。

透過 Kibana 可以分析、搜尋、操作、視覺化 Elasticsearch 中的資料
透過 Kibana 可以管理 Elastic Stack 的相關設定

解決的痛點:

資料視覺化: 一張圖勝過千筆萬筆資料
Kibana Lens 提供簡單直觀的拖拉式視覺化工具
Dashboards: 提供預設範本也可自訂和編輯
Alert 機制: 設定 thresholds 來觸發特定動作 (Slack 通知、寄信等等)

名詞解釋:

Event: Logs 在 Kibana 中稱為 Events，包含 timestamp 及相關資訊
Document: 每筆 Log 最後會變成的 JSON object
Index: Document 的容器，用來整理資料協助工作流程用

解決商業面問題

有多少使用者名稱叫桃貴?
上一個月有到澎湖旅遊的使用者清單?
哪隻 API 會常常回傳 404?

要回答上面的問題只是把問題輸入在搜尋框是行不通的，在文字搜尋提供了以下三種

KQL (Kibana Query Language)
The Lucene query
The query DSL (Domain Specific Language)

Kibana 資料操作

資料可以大致分成兩類

Static datasets: 通常大小不太會變，像是旅館空房數
Time series datasets: 按照時間 (每天、周、月) 來做 Index 會比較容易管理
- 建議建立 Time-based 的 Index

Kibana 雖然提供將資料直接上傳的介面但並不會儲存及運算資料，資料的儲存和運算都會在 Elasticsearch 中，可以下載我的範例 access.log 就可以直接上傳來試用介面了。

限制 100 MB，常見的 log 檔都可以直接上傳
特殊格式 TSV、CSV、JSON

UploadDataFromLogFile

Kibana 設定

要開始使用厲害的視覺化功能前，當收到檔案後，有些步驟可以先進行資料的確認

設定 Index Patterns 彙整相關 index，通常照教學只有少部分需要自行設置
Discover 介面可以查看資料，透過設定和切換 Filters 來加速篩選，常用的可以 Pin 起來

Kibana Query 教學

在 Discover 搜尋我們可以在關鍵字中使用 KQL，譬如台灣有幾個桃貴，我們可以搜尋 桃貴台灣 可能會找出蠻多不那麼相關的結果，只要有吻合 桃貴 或是 台灣 的結果都會出現，如果想要更精確可以

取交集 桃貴 and 台灣
補上欄位 user:桃貴 and country:台灣
補上年紀 user:桃貴 and country:台灣 and age:<5

如果資料是多層的如下，舉例來說指令就可以 items:{ name:banana and stock > 10 }

{
  "grocery_name": "Elastic Eats",
  "items": [
    {
      "name": "banana",
      "stock": "12",
      "category": "fruit"
    },
    {
      "name": "peach",
      "stock": "10",
      "category": "fruit"
    },
    {
      "name": "carrot",
      "stock": "9",
      "category": "vegetable"
    },
    {
      "name": "broccoli",
      "stock": "5",
      "category": "vegetable"
    }
  ]
}