Kibana使用指南

一、什麼是Kibana

Kibana是Elasticsearch旗下的數據分析和可視化平台，它提供了易於使用的界面，可以方便地查詢、分析和可視化各種數據。Kibana支持對Elasticsearch中的文檔進行搜索、聚合和可視化，並可以將結果以多種方式展示，如圖表、儀錶盤和地圖等，從而讓用戶更好地了解和利用數據。

二、Kibana安裝與配置

1、下載Kibana

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf kibana-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz

2、啟動Kibana服務

cd kibana-7.12.0-linux-x86_64/
./bin/kibana

3、配置文件

安裝完成後，我們需要對kibana.yml文件進行修改，以開啟Kibana的https（默認端口為5601）和密碼驗證功能。

server.host: "0.0.0.0"
server.port: 5601
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
xpack.security.enabled: true
xpack.security.encryptionKey: "something_secret"

三、Kibana使用實例分析

1、創建索引模式

在使用Kibana之前，需要先創建索引模式，以便Kibana能夠正確地解析數據。在「Management -> Index Patterns」中，可以創建並管理索引模式。首先需要輸入需要分析的索引名稱，然後通過Kibana的模式管理頁面自定義索引分析的形式。如下圖所示，輸入索引模式名稱，並確認索引模式中的字段合理性：

2、可視化分析

Kibana提供了多種可視化工具，可用於將數據轉化為圖表、儀錶盤和地圖等形式進行展示。以圖表為例，Kibana支持多種類型圖表的展示（如餅圖、柱狀圖、線性圖等），並支持對圖表的自定義。在Kibana中選擇「Visualize -> Create a Visualization」即可創建一個新的可視化分析。在該頁面中，可以使用Kibana查詢語句選擇適當的數據，然後從可視化選項中選擇一種合適的圖表類型並自定義圖表的展示。

3、建立儀錶盤

儀錶盤是多種可視化工具的組合，可以在Kibana中創建並保存。通過儀錶盤，可以就多個相關的可視化結果進行組合展示，並對數據進行更加全面和深入的分析。在Kibana中選擇「Dashboard -> Create a Dashboard」即可創建一個新的儀錶盤。在該頁面中，拖動可視化分析工具到儀錶盤上，並自定義每個分析工具的參數。

四、使用Kibana進行數據分析的進階操作

1、聚合分析

聚合分析是一種在Elasticsearch中進行分類匯總的操作，可以在Kibana中繼續實現。在Kibana中使用聚合分析可以對數據進行深入挖掘，從而得到更加準確的分析結果。Kibana支持多種聚合方式，如計數、求和、平均值等。

POST /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_region": {
      "terms": {
        "field": "region.keyword"
      },
      "aggs": {
        "sales_sum": {
          "sum": {
            "field": "sales"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2、高級篩選

為保持數據的準確性和完整性，Kibana提供了多種高級篩選功能。可以使用JSON格式創建一個查詢語句並應用到搜索結果中，也可以使用自定義腳本和函數對結果進行篩選。

GET /sales/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"region.keyword": "Asia"}},
        {"range": {"date": {"gte": "2020-01-01"}}}
      ],
      "must_not": [
        {"term": {"product_type.keyword": "Clothing"}}
      ],
      "filter": [
        {"term": {"payment_status.keyword": "Paid"}}
      ]
    }
  }
}

3、數據流分析

Kibana可以通過使用Elasticsearch Ingest Node、Logstash和Beats等數據流分析工具來對實時數據進行分析。使用數據流分析可以對實時數據進行更準確、實時、高效地分析。

總結

本篇文章我們介紹了Kibana的基礎使用，包括下載、安裝和基礎配置，以及實際使用中的可視化分析、聚合分析、高級篩選和數據流分析等方面的內容。通過本文對Kibana的介紹和具體操作，希望讀者能夠更好地理解和掌握Kibana的使用方法，並能夠將數據分析和可視化應用到實際生產中。