针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台——Kibana

​ Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，能够经过各类图表进行高级数据分析及展现。

Kibana让海量数据更容易理解。它操做简单，基于浏览器的用户界面能够快速建立仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。

在云市不须要复杂部署安装，一键使用Kibana。设置Kibana也很是简单，无需编码或者额外的基础架构，一分钟只能就能启动Elasticsearch索引监测。

Kibana不是一个统计工具

Kibana 因其丰富的图表类型和漂亮的前端界面，被不少人理解成一个统计工具。而我我的认为，ELK 这一套体系，不该该和 Hadoop 体系同质化。按期的离线报表，不是 Elasticsearch 专长所在(多花费分词、打分这些步骤在高负载压力环境上太奢侈了)，也不该该由 Kibana 来完成(每次刷新都是从新计算)。Kibana 的使用场景，应该集中在两方面：

1.实时监控

经过 histogram 面板，配合不一样条件的多个 queries 能够对一个事件走不少个维度组合出不一样的时间序列走势。时间序列数据是最多见的监控报警了。

2.问题分析

经过 Kibana 的交互式界面能够很快的将异常时间或者事件范围缩小到秒级别或者个位数。指望一个完美的系统能够给你自动找到问题缘由而且解决是不现实的，可以让你三两下就从 TB 级的数据里看到关键数据以便作出判断就很棒了。

这时候，一些非 histogram 的其余面板还可能会体现出你意想不到的价值。全局状态下看似很普通的结果，可能在你锁定某个范围的时候发生剧烈的反方向的变化，这时候你就能从这个维度去重点排查。而表格面板则最直观的显示出你最关心的字段，加上排序等功能。入库前字段切分好，对于排错分析真的相当重要。

主要功能

Elasticsearch无缝之集成

Kibana架构为Elasticsearch定制，能够将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。

整合你的数据

Kibana可以更好地处理海量数据，并据此建立柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。

复杂数据分析

Kibana提高了Elasticsearch分析能力，可以更加智能地分析数据，执行数学转换而且根据要求对数据切割分块。

让更多团队成员受益

强大的数据库可视化接口让各业务岗位都可以从数据集合受益。

接口灵活，分享更容易

使用Kibana能够更加方便地建立、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。

可视化多数据源

Kibana能够很是方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、Fluentd等。

简单数据导出

Kibana能够方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。

与Elasticsearch REST API实现可视化交互

Sense是一个可视化终端，经过Kibana插件支持自动补全、自动缩进和语法检查功能。提高了与Elasticsearch API交互的体验。

注意事项

Kibana 目前不支持对保存在 Elasticsearch 中的 dashboard 作这个事情

因此必定得保存成 yourname.json 文件放入 app/dashboards/ 目录里才行。

静态的 JSON 文件实际上是利用模板技术

因此直接导出获得的 JSON 文件还不能直接起做用。须要稍微作一点修改。

你能够打开默承认用的 logstash.json 文件，看看有什么奇特的地方，没错，就是下面这样：

"query": "{{ARGS.query || '*'}}"

而你本身保存下来的 JSON，这里都会是具体的数据。因此，要让本身的 JSON 布局也支持动态仪表板的话，按照这个写法也都加上 ARGS.query 就行了！

从 logstash.json 里还能够看到，除了 ?query= 之外，其实还支持 from= 参数，默认是 24h。

用 JSON 的局限

动态仪表板其实有两种用法，这里只用到了 file/logstash.json 静态文件方式，这种方式只支持一个 query 条件，也没有太多的附加参数支持。而 script/logstash.js 方式，支持多个 query 条件，以及 index、pattern、interval、timefield 等更多的参数选项。

固然，研究一下 angularjs 的用法，给 JSON 文件里也加上 ARGS.query 的 split 方法，也不算太难。

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