Kibana-집계 및 메트릭

Kibana를 학습하는 동안 자주 접하는 두 가지 용어는 버킷 및 지표 집계입니다. 이 장에서는 Kibana에서 이들이 수행하는 역할과 이에 대한 자세한 내용을 설명합니다.

Kibana Aggregation이란 무엇입니까?

집계는 특정 검색 쿼리 또는 필터에서 얻은 문서 모음 또는 문서 집합을 나타냅니다. 집계는 Kibana에서 원하는 시각화를 구축하기위한 기본 개념을 형성합니다.

시각화를 수행 할 때마다 기준을 결정해야합니다. 즉, 메트릭을 수행하기 위해 데이터를 그룹화 할 방법을 의미합니다.

이 섹션에서는 두 가지 유형의 집계에 대해 설명합니다.

버킷 집계
메트릭 집계

버킷 집계

버킷은 주로 키와 문서로 구성됩니다. 집계가 실행되면 문서가 해당 버킷에 배치됩니다. 따라서 마지막에는 문서 목록이있는 버킷 목록이 있어야합니다. Kibana에서 시각화를 생성하는 동안 표시되는 버킷 집계 목록은 다음과 같습니다.

버킷 집계에는 다음 목록이 있습니다-

날짜 히스토그램
날짜 범위
Filters
Histogram
IPv4 범위
Range
중요한 용어
Terms

생성하는 동안 버킷 집계를 위해 그중 하나를 결정해야합니다. 즉, 버킷 내부의 문서를 그룹화해야합니다.

예를 들어, 분석을 위해이 튜토리얼을 시작할 때 업로드 한 국가 데이터를 고려하십시오. 국가 색인에서 사용할 수있는 필드는 국가 이름, 지역, 인구, 지역입니다. 국가 데이터에는 인구, 지역 및 지역과 함께 국가 이름이 있습니다.

지역별 데이터를 원한다고 가정 해 보겠습니다. 그러면 각 지역에서 사용 가능한 국가가 검색 쿼리가되므로이 경우 지역이 버킷을 형성합니다. 아래 블록 다이어그램은 R1, R2, R3, R4, R5 및 R6이 우리가 얻은 버킷이고 c1, c2 ..c25는 R1 ~ R6 버킷의 일부인 문서 목록임을 보여줍니다.

각 버킷에 몇 개의 원이 있음을 알 수 있습니다. 검색 기준을 기반으로하는 문서 세트이며 각 버킷에 속하는 것으로 간주됩니다. 버킷 R1에는 문서 c1, c8 및 c15가 있습니다. 이 문서는 다른 지역과 동일하게 해당 지역에 속하는 국가입니다. 따라서 버킷 R1의 국가를 계산하면 R2의 경우 3, 6, R3의 경우 6, R4의 경우 2, R5의 경우 5, R6의 경우 4입니다.

따라서 버킷 집계를 통해 문서를 버킷에 집계하고 위와 같이 해당 버킷에 문서 목록을 가질 수 있습니다.

지금까지 우리가 가지고있는 Bucket Aggregation의 목록은-

날짜 히스토그램
날짜 범위
Filters
Histogram
IPv4 범위
Range
중요한 용어
Terms

이제 이러한 버킷을 하나씩 구성하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

날짜 히스토그램

날짜 히스토그램 집계는 날짜 필드에 사용됩니다. 따라서 시각화에 사용하는 인덱스는 해당 인덱스에 날짜 필드가있는 경우이 집계 유형 만 사용할 수 있습니다. 이는 다중 버킷 집계이므로 일부 문서를 둘 이상의 버킷의 일부로 가질 수 있습니다. 이 집계에 사용되는 간격이 있으며 세부 정보는 다음과 같습니다.

버킷 집계를 날짜 히스토그램으로 선택하면 날짜 관련 필드 만 제공하는 필드 옵션이 표시됩니다. 필드를 선택하면 다음 세부 정보가있는 간격을 선택해야합니다.

따라서 선택한 인덱스의 문서와 선택한 필드 및 간격에 따라 문서가 버킷으로 분류됩니다. 예를 들어 간격을 매월로 선택하면 날짜를 기준으로 한 문서가 버킷으로 변환되고 월을 기준으로 문서가 버킷에 저장됩니다. 여기 1 월, 2 월, ..12 월은 양동이가 될 것입니다.

날짜 범위

이 집계 유형을 사용하려면 날짜 필드가 필요합니다. 여기에 날짜 범위가 있습니다. 즉, 시작 날짜와 종료 날짜가 제공됩니다. 버킷에는 주어진 양식과 현재까지의 문서가 있습니다.

필터

필터 유형 집계를 사용하면 필터를 기반으로 버킷이 형성됩니다. 여기에서 하나 이상의 버킷에 하나의 문서가 존재할 수있는 필터 기준을 기반으로 구성된 다중 버킷을 얻을 수 있습니다.

필터를 사용하여 사용자는 아래와 같이 필터 옵션에 쿼리를 작성할 수 있습니다.

필터 추가 버튼을 사용하여 원하는 여러 필터를 추가 할 수 있습니다.

히스토그램

이 유형의 집계는 숫자 필드에 적용되며 적용된 간격에 따라 버킷의 문서를 그룹화합니다. 예 : 0-50,50-100,100-150 등.

IPv4 범위

이 유형의 집계는 주로 IP 주소에 사용됩니다.

contriesdata-28.12.2018 인 인덱스에는 IP 유형의 필드가 없으므로 위와 같은 메시지가 표시됩니다. IP 필드가있는 경우 위와 같이 From 및 To 값을 지정할 수 있습니다.

범위

이 유형의 집계는 필드가 숫자 유형이어야합니다. 범위를 지정해야하며 해당 범위에 속하는 버킷에 문서가 나열됩니다.

필요한 경우 범위 추가 버튼을 클릭하여 범위를 더 추가 할 수 있습니다.

중요한 용어

이 유형의 집계는 주로 문자열 필드에서 사용됩니다.

자귀

이 집계 유형은 사용 가능한 모든 필드, 즉 숫자, 문자열, 날짜, 부울, IP 주소, 타임 스탬프 등에서 사용됩니다.이 집계는 여기에서 작업 할 모든 시각화에서 사용할 집계입니다. 지도 시간.

우리는 선택한 메트릭에 따라 데이터를 그룹화하는 옵션 순서가 있습니다. 크기는 시각화에 표시 할 버킷 수를 나타냅니다.

다음으로 Metric Aggregation에 대해 이야기하겠습니다.

메트릭 집계

Metric Aggregation은 주로 버킷에있는 문서에 대해 수행되는 수학 계산을 나타냅니다. 예를 들어 숫자 필드를 선택하는 경우 수행 할 수있는 메트릭 계산은 COUNT, SUM, MIN, MAX, AVERAGE 등입니다.

우리가 논의 할 메트릭 집계 목록이 여기에 있습니다.

이 섹션에서는 우리가 자주 사용할 중요한 것들에 대해 논의 해 보겠습니다.

Average
Count
Max
Min
Sum

메트릭은 위에서 이미 논의한 개별 버킷 집계에 적용됩니다.

다음으로 여기에서 메트릭 집계 목록에 대해 설명하겠습니다.

평균

이것은 버킷에있는 문서 값의 평균을 제공합니다. 예를 들면-

R1 ~ R6은 버킷입니다. R1에는 c1, c8 및 c15가 있습니다. c1의 값은 300, c8은 500, c15는 700이라고 가정합니다. 이제 R1 버킷의 평균 값을 구합니다.

R1 = c1 값 + c8 값 + c15 값 / 3 = 300 + 500 + 700/3 = 500.

버킷 R1의 평균은 500입니다. 여기서 문서의 가치는 국가 데이터를 고려하면 해당 지역의 국가 영역 일 수 있습니다.

카운트

버킷에있는 문서 수를 제공합니다. 지역에있는 국가의 수를 원한다고 가정하면 버킷에있는 총 문서가됩니다. 예를 들어 R1은 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 및 R6 = 4입니다.

최대

이것은 버킷에있는 문서의 최대 값을 제공합니다. 지역 버킷에 지역별 국가 데이터가있는 경우 위의 예를 고려합니다. 각 지역의 최대 값은 최대 면적이있는 국가가됩니다. 따라서 R1에서 R6까지 각 지역에서 하나의 국가를 갖게됩니다.

에

이것은 버킷에있는 문서의 최소값을 제공합니다. 지역 버킷에 지역별 국가 데이터가있는 경우 위의 예를 고려하십시오. 각 지역의 최소값은 최소 면적이있는 국가가됩니다. 따라서 R1에서 R6까지 각 지역에서 하나의 국가를 갖게됩니다.

합집합

이것은 버킷에있는 문서 값의 합계를 제공합니다. 예를 들어 지역의 전체 면적 또는 국가를 원하는 경우 위의 예를 고려하면 해당 지역에있는 문서의 합계가됩니다.

예를 들어 R1 지역의 총 국가를 알기 위해서는 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 및 R6 = 4가됩니다.

R1에서 R6보다 지역에 영역이있는 문서가있는 경우 해당 지역에 대해 국가 별 영역이 요약됩니다.