Kibana - Hızlı Kılavuz

Kibana ağırlıklı olarak çizgi grafiği, çubuk grafik, pasta grafikleri, ısı haritaları, bölge haritaları, koordinat haritaları, gösterge, hedefler, zaman çizelgesi vb. şeklinde büyük hacimli günlükleri analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı, tarayıcı tabanlı bir görselleştirme aracıdır. Görselleştirme bunu kolaylaştırır. Giriş kaynağındaki hataların veya diğer önemli olayların eğilimlerinde meydana gelen değişiklikleri tahmin etmek veya görmek için Kibana, Elasticsearch ve Logstash ile senkronize olarak çalışır. ELK yığını.

ELK Stack nedir?

ELK Elasticsearch, Logstash ve Kibana anlamına gelir. ELKgünlük analizi için dünya çapında kullanılan popüler günlük yönetim platformlarından biridir. ELK yığınında, Logstash farklı giriş kaynaklarından günlük verilerini veya diğer olayları çıkarır. Olayları işler ve daha sonra Elasticsearch'te depolar.

Kibana Elasticsearch'ten günlüklere erişen ve kullanıcıya çizgi grafik, çubuk grafik, pasta grafikler vb. şeklinde görüntüleyebilen bir görselleştirme aracıdır.

ELK Yığının temel akışı buradaki resimde gösterilmektedir -

Logstash, günlüklerin dosyalandığı tüm uzak kaynaklardan veri toplamaktan sorumludur ve bunları Elasticsearch'e iletir.

Elasticsearch, verilerin toplandığı bir veritabanı görevi görür ve Kibana, verileri aşağıda gösterildiği gibi çubuk grafikler, pasta grafikler, ısı haritaları şeklinde kullanıcıya göstermek için Elasticsearch'ten alınan verileri kullanır -

Verileri gerçek zamanlı olarak, örneğin günlük veya saatlik olarak kullanıcıya gösterir. Kibana UI kullanıcı dostudur ve yeni başlayanlar için anlaması çok kolaydır.

Kibana'nın Özellikleri

Kibana, kullanıcılarına aşağıdaki özellikleri sunar -

Görselleştirme

Kibana'nın verileri kolay bir şekilde görselleştirmenin birçok yolu vardır. Yaygın olarak kullanılanlardan bazıları dikey çubuk grafik, yatay çubuk grafik, pasta grafik, çizgi grafik, ısı haritası vb.

Gösterge Paneli

Görselleştirmeleri hazırladığımızda, hepsi tek bir panoya, Gösterge Paneline yerleştirilebilir. Farklı bölümleri birlikte incelemek, tam olarak ne olduğu hakkında size net bir genel fikir verir.

Geliştirme Araçları

Dev araçlarını kullanarak dizinlerinizle çalışabilirsiniz. Yeni başlayanlar, geliştirme araçlarından sahte dizinler ekleyebilir ve ayrıca verileri ekleyebilir, güncelleyebilir, silebilir ve görselleştirme oluşturmak için dizinleri kullanabilir.

Raporlar

Görselleştirme ve gösterge panosu biçimindeki tüm veriler, koda gömülü veya başkalarıyla paylaşılacak URL'ler biçiminde raporlara (CSV biçimi) dönüştürülebilir.

Filtreler ve Arama sorgusu

Bir gösterge tablosundan veya görselleştirme aracından belirli bir girdi için gerekli ayrıntıları elde etmek için filtrelerden ve arama sorgularından yararlanabilirsiniz.

Eklentiler

Kibana'da yeni bir görselleştirme veya başka bir kullanıcı arabirimi eklemek için üçüncü taraf eklentileri ekleyebilirsiniz.

Koordinat ve Bölge Haritaları

Kibana'daki bir koordinat ve bölge haritası, verilerin gerçekçi bir görünümünü veren coğrafi harita üzerinde görselleştirmeyi göstermeye yardımcı olur.

Timelion

Timelion olarak da adlandırılır timelinedaha çok zaman bazlı veri analizi için kullanılan bir başka görselleştirme aracıdır. Zaman çizelgesi ile çalışmak için, indekse bağlanmamıza ve ayrıca ihtiyacımız olan sonuçları elde etmek için veriler üzerinde hesaplamalar yapmamıza yardımcı olan basit ifade dilini kullanmamız gerekir. Verilerin hafta, ay vb. Açısından önceki döngüye kıyasla daha fazla yardımcı olur.

Tuval

Kanvas, Kibana'daki bir başka güçlü özelliktir. Kanvas görselleştirmeyi kullanarak verilerinizi farklı renk kombinasyonlarında, şekillerde, metinlerde, temelde çalışma alanı olarak adlandırılan birden çok sayfada temsil edebilirsiniz.

Kibana'nın Avantajları

Kibana, kullanıcılarına aşağıdaki avantajları sunar -

• Esas olarak çizgi grafik, çubuk grafik, pasta grafikleri, ısı haritaları vb. Biçimindeki büyük hacimli günlükleri analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı tarayıcı tabanlı görselleştirme aracı içerir.

• Yeni başlayanlar için anlaması basit ve kolaydır.

• Görselleştirme ve gösterge tablosunun raporlara dönüştürülme kolaylığı.

• Kanvas görselleştirme, karmaşık verileri kolay bir şekilde analiz etmeye yardımcı olur.

• Kibana'daki zaman çizelgesi görselleştirme, performansı daha iyi anlamak için verileri geriye doğru karşılaştırmaya yardımcı olur.

Kibana'nın dezavantajları

• Sürüm uyuşmazlığı varsa Kibana'ya eklenti eklemek çok sıkıcı olabilir.

• Eski sürümden yenisine yükseltmek istediğinizde sorunlarla karşılaşma eğilimindesiniz.

Kibana ile çalışmaya başlamak için Logstash, Elasticsearch ve Kibana'yı kurmamız gerekiyor. Bu bölümde, ELK yığınının kurulumunu burada anlamaya çalışacağız.

Aşağıdaki kurulumları burada tartışacağız -

• Elasticsearch Kurulumu
• Logstash Kurulumu
• Kibana Kurulumu

Elasticsearch Kurulumu

Elasticsearch ile ilgili ayrıntılı dokümantasyon kütüphanemizde bulunmaktadır. Elasticsearch kurulumu için burayı kontrol edebilirsiniz . Elasticsearch'ü kurmak için eğitimde belirtilen adımları izlemeniz gerekecektir.

Kurulum tamamlandıktan sonra, elasticsearch sunucusunu aşağıdaki şekilde başlatın -

Aşama 1

For Windows

> cd kibanaproject/elasticsearch-6.5.4/elasticsearch-6.5.4/bin
> elasticsearch

Windows kullanıcısı için lütfen JAVA_HOME değişkeninin java jdk yoluna ayarlanması gerektiğini unutmayın.

For Linux

$ cd kibanaproject/elasticsearch-6.5.4/elasticsearch-6.5.4/bin $ elasticsearch

Elasticsearch için varsayılan bağlantı noktası 9200'dür. Tamamlandığında, elasticsearch'ü localhost'ta 9200 numaralı bağlantı noktasından kontrol edebilirsiniz. http://localhost:9200/as aşağıda gösterilen -

Logstash Kurulumu

Logstash kurulumu için, bu takip elasticsearch kurulumu zaten bizim kütüphanede mevcut olan.

Kibana Kurulumu

Resmi Kibana sitesine gidin -https://www.elastic.co/products/kibana

Sağ üst köşedeki indirilenler bağlantısına tıklayın ve aşağıdaki gibi ekran görüntülenecektir -

Kibana için İndir düğmesini tıklayın. Kibana ile çalışmak için 64 bit makineye ihtiyacımız olduğunu ve 32 bit ile çalışmayacağını lütfen unutmayın.

Bu eğitimde, Kibana sürüm 6'yı kullanacağız. İndirme seçeneği Windows, Mac ve Linux için mevcuttur. İsteğinize göre indirebilirsiniz.

Bir klasör oluşturun ve kibana için tar / zip indirmelerini açın. Elasticsearch'e yüklenen örnek verilerle çalışacağız. Öyleyse şimdilik elasticsearch ve kibana'ya nasıl başlayacağımızı görelim. Bunun için Kibana'nın paketinin açıldığı klasöre gidin.

For Windows

> cd kibanaproject/kibana-6.5.4/kibana-6.5.4/bin
> kibana

For Linux

$ cd kibanaproject/kibana-6.5.4/kibana-6.5.4/bin $ kibana

Kibana başladığında, kullanıcı şu ekranı görebilir -

Konsolda hazır sinyalini gördüğünüzde, Kibana'yı tarayıcıda açabilirsiniz. http://localhost:5601/Kibana'nın mevcut olduğu varsayılan bağlantı noktası 5601'dir.

Kibana'nın kullanıcı arayüzü burada gösterildiği gibidir -

Bir sonraki bölümde, Kibana'nın kullanıcı arayüzünü nasıl kullanacağımızı öğreneceğiz. Kibana kullanıcı arayüzünde Kibana sürümünü öğrenmek için sol taraftaki Yönetim Sekmesine gidin ve size şu anda kullandığımız Kibana sürümünü gösterecektir.

Kibana, esas olarak çizgi grafik, çubuk grafik, pasta grafikler, ısı haritaları vb. Biçimindeki büyük hacimli günlüğü analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı bir görselleştirme aracıdır. Kibana, Elasticsearch ve Logstash ile senkronize çalışır. ELK yığını.

ELK Elasticsearch, Logstash ve Kibana anlamına gelir. ELK günlük analizi için dünya çapında kullanılan popüler günlük yönetim platformlarından biridir.

ELK yığında -

• Logstashfarklı giriş kaynaklarından günlük verilerini veya diğer olayları çıkarır. Olayları işler ve daha sonra Elasticsearch'te saklar.

• Kibana Elasticsearch'ten günlüklere erişen ve kullanıcıya çizgi grafik, çubuk grafik, pasta grafikler vb. şeklinde görüntüleyebilen bir görselleştirme aracıdır.

Bu eğitimde, Kibana ve Elasticsearch ile yakın çalışacak ve verileri farklı formlarda görselleştireceğiz.

Bu bölümde, ELK yığınıyla birlikte nasıl çalışılacağını anlayalım. Ayrıca, nasıl yapılacağını da göreceksiniz -

• CSV verilerini Logstash'tan Elasticsearch'e yükleyin.
• Kibana'daki Elasticsearch'ten indisleri kullanın.

CSV verilerini Logstash'tan Elasticsearch'e yükleyin

Logstash kullanarak Elasticsearch'e veri yüklemek için CSV verilerini kullanacağız. Veri analizi üzerinde çalışmak için kaggle.com web sitesinden veri alabiliriz. Kaggle.com sitesi yüklenen her türlü veriye sahiptir ve kullanıcılar bunu veri analizi üzerinde çalışmak için kullanabilir.

Ülkeler.csv verilerini buradan aldık: https://www.kaggle.com/fernandol/countries-of-the-world. Csv dosyasını indirip kullanabilirsiniz.

Kullanacağımız csv dosyası aşağıdaki detaylara sahiptir.

Dosya adı - countrydata.csv

Sütunlar - "Ülke", "Bölge", "Nüfus", "Bölge"

Ayrıca sahte bir csv dosyası oluşturabilir ve onu kullanabilirsiniz. Biz bu verileri dökümü logstash kullanıyor olacak countriesdata.csv elasticsearch için.

Terminalinizde elasticsearch ve Kibana'yı başlatın ve çalışmaya devam edin. Logstash için, CSV dosyasının sütunları hakkında ayrıntılara ve ayrıca aşağıda verilen logstash-config dosyasında gösterilen diğer ayrıntılara sahip olacak yapılandırma dosyasını oluşturmalıyız -

input {
   file {
      path => "C:/kibanaproject/countriesdata.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "NUL"
   }
}
filter {
   csv {
      separator => ","
      columns => ["Country","Region","Population","Area"]
   }
   mutate {convert => ["Population", "integer"]}
   mutate {convert => ["Area", "integer"]}
}
output {
   elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      => "countriesdata-%{+dd.MM.YYYY}"
   }
   stdout {codec => json_lines }
}

Yapılandırma dosyasında 3 bileşen oluşturduk -

Giriş

Bizim durumumuzda bir csv dosyası olan girdi dosyasının yolunu belirtmemiz gerekiyor. Csv dosyasının saklandığı yol, yol alanına verilir.

Filtrele

Bizim durumumuzda virgül olan ayırıcılı csv bileşenine ve ayrıca csv dosyamız için kullanılabilir sütunlara sahip olacaktır. Logstash gelen tüm verileri string olarak kabul ettiğinden, herhangi bir sütunun tamsayı olarak kullanılmasını istememiz durumunda, float yukarıda gösterildiği gibi mutate kullanılarak belirtilmelidir.

Çıktı

Çıktı için, verileri nereye koymamız gerektiğini belirtmemiz gerekir. Burada, bizim durumumuzda elasticsearch kullanıyoruz. Elasticsearch'e verilmesi gereken veriler çalıştığı hostlardır, localhost olarak bahsettik. Bir sonraki alan, adını ülkeler- güncel tarih olarak verdiğimiz endekstir . Veriler Elasticsearch'te güncellendiğinde Kibana'da aynı endeksi kullanmalıyız.

Yukarıdaki yapılandırma dosyasını logstash_countries.config olarak kaydedin . Bir sonraki adımda bu yapılandırmanın yolunu logstash komutuna vermemiz gerektiğini unutmayın.

Verileri csv dosyasından elasticsearch'e yüklemek için elasticsearch sunucusunu başlatmamız gerekiyor -

Şimdi koş http://localhost:9200 elasticsearch'ün başarılı bir şekilde çalışıp çalışmadığını onaylamak için tarayıcıda.

Elasticsearch çalışıyor. Şimdi logstash'ın kurulu olduğu yola gidin ve verileri elasticsearch'e yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın.

> logstash -f logstash_countries.conf

Yukarıdaki ekran, CSV dosyasından Elasticsearch'e veri yüklemesini gösterir. Elasticsearch'te oluşturulan dizine sahip olup olmadığımızı öğrenmek için aşağıdakileri kontrol edebiliriz -

Yukarıda gösterildiği gibi ülke veri-28.12.2018 endeksini görebiliriz.

Endeksin detayları - ülkeler-28.12.2018 aşağıdaki gibidir -

Veriler logstash'ten elasticsearch'e yüklendiğinde, özelliklere sahip eşleme ayrıntılarının oluşturulduğunu unutmayın.

Kibana'da Elasticsearch'ten Verileri Kullanın

Şu anda, localhost, 5601 numaralı bağlantı noktasında çalışan Kibana var - http://localhost:5601. Kibana'nın kullanıcı arayüzü burada gösterilmektedir -

Elasticsearch'e bağlı Kibana'ya sahip olduğumuzu ve görebilmemiz gerektiğini unutmayın. index :countries-28.12.2018 Kibana'nın içinde.

Kibana kullanıcı arayüzünde, sol taraftaki Yönetim Menüsü seçeneğine tıklayın -

Şimdi, Dizin Yönetimi'ni tıklayın -

Elasticsearch'te bulunan endeksler, dizin yönetiminde görüntülenir. Kibana'da kullanacağımız endeks, countrydata-28.12.2018.

Böylelikle, Kibana'da elasticsearch indeksimiz olduğundan, bir sonraki adımda verileri pasta grafik, çubuk grafik, çizgi grafik vb. Şeklinde görselleştirmek için dizinin Kibana'da nasıl kullanılacağını anlayacağız.

Logstash'tan elasticsearch'e nasıl veri yükleyeceğimizi gördük. Logstash ve elasticsearch kullanarak verileri buraya yükleyeceğiz. Ancak kullanmamız gereken tarih, boylam ve enlem alanlarına sahip veriler hakkında ilerleyen bölümlerde öğreneceğiz. Bir CSV dosyamız yoksa, verileri doğrudan Kibana'ya nasıl yükleyeceğimizi de göreceğiz.

Bu bölümde aşağıdaki konuları ele alacağız -

• Elasticsearch'te tarih, boylam ve enlem alanlarına sahip Logstash yükleme verilerini kullanma
• Toplu verileri yüklemek için Geliştirme araçlarını kullanma

Elasticsearch'te alanlara sahip veriler için Logstash yüklemesini kullanma

Verileri CSV formatında kullanacağız ve aynısı, analiz için kullanabileceğiniz verilerle ilgilenen Kaggle.com'dan alınır.

Burada kullanılacak olan ev tıbbi ziyaretleri verileri Kaggle.com sitesinden alınır.

Aşağıdakiler, CSV dosyası için kullanılabilen alanlardır -

["Visit_Status","Time_Delay","City","City_id","Patient_Age","Zipcode","Latitude","Longitude",
"Pathology","Visiting_Date","Id_type","Id_personal","Number_Home_Visits","Is_Patient_Minor","Geo_point"]

Home_visits.csv aşağıdaki gibidir -

Aşağıdaki, logstash ile kullanılacak conf dosyasıdır -

input {
   file {
      path => "C:/kibanaproject/home_visits.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "NUL"
   }
}
filter {
   csv {
      separator => ","
      columns =>
      ["Visit_Status","Time_Delay","City","City_id","Patient_Age",
      "Zipcode","Latitude","Longitude","Pathology","Visiting_Date",
      "Id_type","Id_personal","Number_Home_Visits","Is_Patient_Minor","Geo_point"]
   }
   date {
      match => ["Visiting_Date","dd-MM-YYYY HH:mm"]
      target => "Visiting_Date"
   }
   mutate {convert => ["Number_Home_Visits", "integer"]}
   mutate {convert => ["City_id", "integer"]}
   mutate {convert => ["Id_personal", "integer"]}
   mutate {convert => ["Id_type", "integer"]}
   mutate {convert => ["Zipcode", "integer"]}
   mutate {convert => ["Patient_Age", "integer"]}
   mutate {
      convert => { "Longitude" => "float" }
      convert => { "Latitude" => "float" }
   }
   mutate {
      rename => {
         "Longitude" => "[location][lon]"
         "Latitude" => "[location][lat]"
      }
   }
}
output {
   elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      index => "medicalvisits-%{+dd.MM.YYYY}"
   }
   stdout {codec => json_lines }
}

Varsayılan olarak, logstash, elasticsearch'e yüklenecek her şeyi dizge olarak kabul eder. CSV dosyanızda tarih alanı varsa, tarih biçimini almak için aşağıdakileri yapmanız gerekir.

For date field −

date {
   match => ["Visiting_Date","dd-MM-YYYY HH:mm"]
   target => "Visiting_Date"
}

Coğrafi konum durumunda, elasticsearch aynı şeyi anlar -

"location": {
   "lat":41.565505000000044,
   "lon": 2.2349995750000695
}

Bu nedenle, elasticsearch'ün ihtiyaç duyduğu biçimde Boylam ve Enlem'e sahip olduğumuzdan emin olmalıyız. Bu nedenle, önce boylam ve enlemi float'a dönüştürmemiz ve daha sonra yeniden adlandırmamız gerekir, böylecelocation json nesnesi lat ve lon. Aynı kod burada gösterilmektedir -

mutate {
      convert => { "Longitude" => "float" }
      convert => { "Latitude" => "float" }
   }
mutate {
   rename => {
      "Longitude" => "[location][lon]"
      "Latitude" => "[location][lat]"
   }
}

Alanları tam sayıya dönüştürmek için aşağıdaki kodu kullanın -

mutate {convert => ["Number_Home_Visits", "integer"]}
mutate {convert => ["City_id", "integer"]}
mutate {convert => ["Id_personal", "integer"]}
mutate {convert => ["Id_type", "integer"]}
mutate {convert => ["Zipcode", "integer"]}
mutate {convert => ["Patient_Age", "integer"]}

Alanlar tamamlandıktan sonra, verileri elasticsearch'e yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın -

• Logstash bin dizinine gidin ve aşağıdaki komutu çalıştırın.

logstash -f logstash_homevisists.conf

• Tamamlandıktan sonra, logstash conf dosyasında belirtilen dizini elasticsearch'te aşağıda gösterildiği gibi görmelisiniz -

Artık yüklenen yukarıdaki dizinde dizin deseni oluşturabilir ve bunu görselleştirme oluşturmak için daha fazla kullanabiliriz.

Toplu Verileri Yüklemek için Geliştirme Araçlarını Kullanma

Kibana UI'den Dev Tools kullanacağız. Dev Tools, Logstash kullanmadan Elasticsearch'e veri yüklemek için yararlıdır. Dev Tools kullanarak Kibana'da istediğimiz verileri gönderebilir, koyabilir, silebilir, arayabiliriz.

Bu bölümde, örnek verileri Kibana'nın kendisine yüklemeye çalışacağız. Kibana'yı iyi anlamak için örnek verilerle pratik yapmak ve Kibana özellikleriyle oynamak için kullanabiliriz.

Aşağıdaki url'den json verisini alalım ve aynısını Kibana'ya yükleyelim. Benzer şekilde, herhangi bir örnek json verisinin Kibana içine yüklenmesini deneyebilirsiniz.

Örnek veriyi yüklemeye başlamadan önce, elasticsearch'te kullanılacak indeksli json verisine sahip olmamız gerekiyor. Logstash kullanarak yüklediğimizde, logstash endeksleri eklemeye özen gösterir ve kullanıcının elasticsearch'ün gerektirdiği endeksler hakkında endişelenmesine gerek kalmaz.

Normal Json Verileri

[
   {"type":"act","line_id":1,"play_name":"Henry IV", 
   
   "speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":"ACT I"},
   {"type":"scene","line_id":2,"play_name":"Henry IV",
   "speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":"SCENE I.London. The palace."},
   {"type":"line","line_id":3,"play_name":"Henry IV",
   "speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":
   "Enter KING HENRY, LORD JOHN OF LANCASTER, the 
   EARL of WESTMORELAND, SIR WALTER BLUNT, and others"}
]

Kibana ile kullanılacak json kodu aşağıdaki gibi dizine eklenmelidir -

{"index":{"_index":"shakespeare","_id":0}}
{"type":"act","line_id":1,"play_name":"Henry IV", 
"speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":"ACT I"}
{"index":{"_index":"shakespeare","_id":1}}
{"type":"scene","line_id":2,"play_name":"Henry IV",
"speech_number":"","line_number":"","speaker":"",
"text_entry":"SCENE I. London. The palace."}
{"index":{"_index":"shakespeare","_id":2}}
{"type":"line","line_id":3,"play_name":"Henry IV",
"speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":
"Enter KING HENRY, LORD JOHN OF LANCASTER, the EARL 
of WESTMORELAND, SIR WALTER BLUNT, and others"}

Json dosyasına giden ek bir veri olduğunu unutmayın -{"index":{"_index":"nameofindex","_id":key}}.

Elasticsearch ile uyumlu herhangi bir örnek json dosyasını dönüştürmek için, burada php'de verilen json dosyasını elasticsearch'ün istediği formata çıkaracak küçük bir kodumuz var -

PHP Kodu

<?php
   $myfile = fopen("todo.json", "r") or die("Unable to open file!"); // your json file here $alldata = fread($myfile,filesize("todo.json")); fclose($myfile);
   $farray = json_decode($alldata);
   $afinalarray = []; $index_name = "todo";
   $i=0; $myfile1 = fopen("todonewfile.json", "w") or die("Unable to open file!"); //
   writes a new file to be used in kibana dev tool
   foreach ($farray as $a => $value) { $_index = json_decode('{"index": {"_index": "'.$index_name.'", "_id": "'.$i.'"}}');
      fwrite($myfile1, json_encode($_index));
      fwrite($myfile1, "\n"); fwrite($myfile1, json_encode($value)); fwrite($myfile1, "\n");
      $i++;
   }
?>

Todo json dosyasını şuradan aldık: https://jsonplaceholder.typicode.com/todos ve Kibana'da yüklememiz gereken biçime dönüştürmek için php kodunu kullanın.

Örnek verileri yüklemek için aşağıda gösterildiği gibi geliştirme araçları sekmesini açın -

Şimdi konsolu yukarıda gösterildiği gibi kullanacağız. Php kodu üzerinden çalıştırdıktan sonra elde ettiğimiz json verilerini alacağız.

Json verilerini yüklemek için geliştirme araçlarında kullanılacak komut -

POST _bulk

Oluşturduğumuz dizinin adının todo olduğuna dikkat edin .

Yeşil düğmeye tıkladığınızda veriler yüklenir, dizinin elasticsearch'te oluşturulup oluşturulmadığını aşağıdaki gibi kontrol edebilirsiniz -

Aynı şeyi geliştirme araçlarının kendisinde aşağıdaki gibi kontrol edebilirsiniz -

Command −

GET /_cat/indices

Dizininizde bir şey aramak istiyorsanız: yapılacak, bunu aşağıda gösterildiği gibi yapabilirsiniz -

Command in dev tool

GET /todo/_search

Yukarıdaki aramanın çıktısı aşağıda gösterildiği gibidir -

Todoindex'te bulunan tüm kayıtları verir. Aldığımız toplam rekor 200'dür.

Yapılacaklar Dizininde bir Kayıt Arama

Bunu aşağıdaki komutu kullanarak yapabiliriz -

GET /todo/_search
{
   "query":{
      "match":{
         "title":"delectusautautem"
      }
   }
}

Verdiğimiz başlık ile eşleşen kayıtları getirebiliyoruz.

Kibana'daki Yönetim bölümü, dizin kalıplarını yönetmek için kullanılır. Bu bölümde aşağıdakileri tartışacağız -

• Zaman filtresi alanı olmadan Dizin Modeli Oluşturun
• Zaman filtresi alanıyla Dizin Modeli Oluşturun

Zaman Filtresi Olmadan Dizin Modeli Oluşturma alanı

Bunu yapmak için Kibana kullanıcı arayüzüne gidin ve Yönetim'i tıklayın -

Kibana ile çalışmak için önce elasticsearch'ten doldurulan bir dizin oluşturmalıyız. Elasticsearch → Index Management'ta gösterilen tüm endeksleri aşağıda gösterildiği gibi alabilirsiniz -

Şu anda elasticsearch yukarıdaki endekslere sahiptir. Dokümanlar sayısı bize dizinin her birinde bulunan kayıtların olmadığını söyler. Güncellenen herhangi bir dizin varsa, doküman sayısı değişmeye devam edecektir. Birincil depolama, yüklenen her dizinin boyutunu belirtir.

Kibana'da Yeni dizin oluşturmak için, aşağıda gösterildiği gibi Dizin Kalıplarına tıklamamız gerekir -

Dizin Kalıplarını tıkladığınızda aşağıdaki ekranı görürüz -

Dizin Kalıbı Oluştur düğmesinin yeni bir dizin oluşturmak için kullanıldığını unutmayın. Öğreticinin en başında oluşturulmuş countrydata-28.12.2018'e sahip olduğumuzu hatırlayın.

Zaman filtresi alanıyla Dizin Modeli Oluşturun

Yeni bir dizin oluşturmak için Dizin Kalıbı Oluştur'a tıklayın.

Elasticsearch'teki endeksler görüntülenir, yeni bir dizin oluşturmak için birini seçin.

Şimdi, Sonraki adım'ı tıklayın .

Sonraki adım, aşağıdakileri girmeniz gereken ayarı yapılandırmaktır -

• Zaman filtresi alanı adı , verileri zamana göre filtrelemek için kullanılır. Açılır menü, dizindeki tüm zaman ve tarihle ilgili alanları görüntüleyecektir.

Aşağıda gösterilen resimde tarih alanı olarak Visiting_Date var . Zaman Filtresi alan adı olarak Visiting_Date'i seçin .

Tıklayın Create index patternendeksi oluşturmak için düğmesine basın. Tamamlandığında, aşağıda gösterildiği gibi tıbbi ziyaretler-26.01.2019 dizinde bulunan tüm alanları gösterecektir -

Medicalvisits-26.01.2019 endeksinde aşağıdaki alanlarımız var -

["Visit_Status","Time_Delay","City","City_id","Patient_Age","Zipcode","Latitude 
","Longitude","Pathology","Visiting_Date","Id_type","Id_personal","Number_Home_
Visits","Is_Patient_Minor","Geo_point"].

Endeks, ev tıbbi ziyaretleri için tüm verileri içerir. Logstash'den eklendiğinde elasticsearch tarafından eklenen bazı ek alanlar vardır.

Bu bölümde Kibana Kullanıcı Arayüzündeki Keşfet Sekmesi anlatılmaktadır. Aşağıdaki kavramlar hakkında ayrıntılı olarak öğreneceğiz -

• Tarih alanı olmayan dizin
• Tarih alanı içeren dizin

Tarih alanı olmayan dizin

Aşağıda gösterildiği gibi sol taraftaki menüden Keşfet'i seçin -

Sağ tarafta, mevcut verilerin ayrıntılarını görüntüler. countriesdata- 28.12.2018 önceki bölümde oluşturduğumuz indeks.

Sol üst köşede, mevcut toplam kayıt sayısını gösterir -

İndeks içerisindeki verilerin detaylarını alabiliriz (countriesdata-28.12.2018)bu sekmede. Yukarıda gösterilen ekranın sol üst köşesinde Yeni, Kaydet, Aç, Paylaş, İncele ve Otomatik Yenile gibi Düğmeleri görebiliriz.

Otomatik yenile'yi tıklarsanız, ekran aşağıda gösterildiği gibi görüntülenecektir -

Yukarıdan saniye, dakika veya saate tıklayarak otomatik yenileme aralığını ayarlayabilirsiniz. Kibana, ayarladığınız her aralık zamanlayıcısından sonra ekranı otomatik olarak yeniler ve yeni veriler alır.

Verileri index:countriesdata-28.12.2018 aşağıda gösterildiği gibi görüntülenir -

Verilerle birlikte tüm alanlar satır bazında gösterilir. Satırı genişletmek için oku tıklayın ve size ayrıntıları Tablo formatında veya JSON formatında verecektir.

JSON Biçimi

Sol tarafta Tek belgeyi görüntüle adlı bir düğme var.

Tıklarsanız, aşağıda gösterildiği gibi sayfanın içindeki satırda bulunan satırı veya verileri görüntüler -

Tüm veri ayrıntılarını burada alsak da, her birinin üzerinden geçmek zor.

Şimdi verileri tablo formatında almaya çalışalım. Satırlardan birini genişletmenin ve her alanda bulunan geçiş sütunu seçeneğini tıklamanın bir yolu aşağıda gösterilmiştir -

Her biri için mevcut olan Tabloda sütunu değiştir seçeneğine tıklayın ve verilerin tablo biçiminde gösterildiğini göreceksiniz -

Burada Ülke, Bölge, Bölge ve Nüfus alanlarını seçtik. Genişletilmiş satırı daraltın ve şimdi tüm verileri tablo formatında görmelisiniz.

Seçtiğimiz alanlar aşağıda gösterildiği gibi ekranın sol tarafında görüntülenir -

2 seçenek olduğunu gözlemleyin - Seçili alanlar ve Kullanılabilir alanlar . Tablo formatında gösterilmek üzere seçtiğimiz alanlar, seçilen alanların bir parçasıdır. Herhangi bir alanı kaldırmak istemeniz durumunda, seçilen alan seçeneğinde alan adı karşısında görünecek olan kaldır düğmesine tıklayarak bunu yapabilirsiniz.

Kaldırıldıktan sonra alan, istediğiniz alan boyunca gösterilecek olan ekle düğmesine tıklayarak geri ekleyebileceğiniz Kullanılabilir alanlar içinde kullanılabilir olacaktır. Mevcut alanlardan gerekli alanları seçerek verilerinizi tablo formatında almak için de bu yöntemi kullanabilirsiniz .

Dizin içindeki verileri aramak için kullanabileceğimiz Discover'da bir arama seçeneğimiz var. Burada arama seçeneğiyle ilgili örnekleri deneyelim -

Hindistan ülkesini aramak istediğinizi varsayalım, aşağıdaki işlemleri yapabilirsiniz -

Arama ayrıntılarınızı yazabilir ve Güncelle düğmesine tıklayabilirsiniz. Aus ile başlayan ülkeleri aramak istiyorsanız, bunu aşağıdaki gibi yapabilirsiniz -

Sonuçları görmek için Güncelle'yi tıklayın

Burada Aus * ile başlayan iki ülkemiz var. Arama alanında, yukarıda gösterildiği gibi bir Seçenekler düğmesi vardır. Bir kullanıcı onu tıkladığında, AÇIK olduğunda arama sorgusunun yazılmasına yardımcı olan bir geçiş düğmesi görüntüler.

Sorgu özelliklerini açın ve aramaya alan adını yazın, o alan için mevcut seçenekleri gösterecektir.

Örneğin, Ülke alanı bir dizedir ve dize alanı için aşağıdaki seçenekleri görüntüler -

Benzer şekilde, Alan bir Sayı alanıdır ve Numara alanı için aşağıdaki seçenekleri görüntüler -

Keşfet alanında farklı kombinasyonları deneyebilir ve tercihinize göre verileri filtreleyebilirsiniz. Keşfet sekmesindeki veriler, ileride kullanabilmeniz için Kaydet düğmesi kullanılarak kaydedilebilir.

Verileri keşfetme içine kaydetmek için aşağıda gösterildiği gibi sağ üst köşedeki kaydet düğmesine tıklayın -

Aramanıza başlık verin ve kaydetmek için Kaydetmeyi Onayla'yı tıklayın. Kaydedildikten sonra, Keşfet sekmesini bir sonraki ziyaretinizde, aşağıda gösterildiği gibi kaydedilen başlıkları almak için sağ üst köşedeki Aç düğmesine tıklayabilirsiniz -

Sağ üst köşede bulunan Paylaş düğmesini kullanarak da verileri başkalarıyla paylaşabilirsiniz. Tıklarsanız, aşağıda gösterildiği gibi paylaşım seçeneklerini bulabilirsiniz -

CSV Raporlarını kullanarak veya Kalıcı Bağlantılar şeklinde paylaşabilirsiniz.

CSV Raporlarında onclick kullanılabilen seçenekler şunlardır:

Raporun başkalarıyla paylaşılmasını sağlamak için CSV Oluştur'u tıklayın.

Kalıcı bağlantılara tıklandığında mevcut seçenek aşağıdaki gibidir -

Anlık Görüntü seçeneği, o anda aramada mevcut olan verileri görüntüleyecek bir Kibana bağlantısı verecektir.

Kaydedilen nesne seçeneği, aramanızda mevcut olan son verileri görüntüleyecek bir Kibana bağlantısı verecektir.

Anlık görüntü - http://localhost:5601/goto/309a983483fccd423950cfb708fabfa5 Kaydedilen Nesne: http: // localhost: 5601 / app / kibana # / Discover / 40bd89d0-10b1-11e9-9876-4f3d759b471e? _G = ()

Keşfet sekmesi ve mevcut arama seçenekleriyle çalışabilir ve elde edilen sonuç kaydedilebilir ve başkalarıyla paylaşılabilir.

Tarih Alanlı Dizin

Keşfet sekmesine gidin ve dizini seçin:medicalvisits-26.01.2019

Seçtiğimiz dizinde son 15 dakika için "Arama kriterinize uyan sonuç yok" mesajını görüntüledi. Endekste 2015, 2016, 2017 ve 2018 yıllarına ait veriler bulunmaktadır.

Zaman aralığını aşağıda gösterildiği gibi değiştirin -

Mutlak sekmesini tıklayın.

2017 yılı verilerini analiz edeceğimiz için 1 Ocak 2017 ve - 31 Aralık 2017 tarihlerini seçin.

Zaman aralığını eklemek için Git düğmesine tıklayın. Size verileri ve çubuk grafiği aşağıdaki gibi gösterecektir -

Bu, 2017 yılının aylık verileridir -

Tarihle birlikte depolanan zaman da olduğu için, verileri saat ve dakikalara göre de filtreleyebiliriz.

Yukarıda gösterilen şekil 2017 yılına ait saatlik verileri göstermektedir.

Burada dizinden görüntülenen alanlar - medicalvisits-26.01.2019

Aşağıda gösterildiği gibi sol tarafta mevcut alanlarımız var -

Alanları mevcut alanlardan seçebilir ve verileri aşağıda gösterildiği gibi tablo biçimine dönüştürebilirsiniz. Burada aşağıdaki alanları seçtik -

Yukarıdaki alanlar için tablo verileri burada gösterilmektedir -

Kibana'yı öğrenirken sıklıkla karşılaştığınız iki terim Kova ve Metrik Birleştirme'dir. Bu bölüm, Kibana'da hangi rolü oynadıklarını ve onlar hakkında daha fazla ayrıntıyı tartışıyor.

Kibana Toplama nedir?

Toplama, belirli bir arama sorgusu veya filtreden elde edilen belge koleksiyonunu veya bir dizi belgeyi ifade eder. Toplama, Kibana'da istenen görselleştirmeyi oluşturmak için ana konsepti oluşturur.

Herhangi bir görselleştirme gerçekleştirdiğinizde, ölçütlere karar vermeniz gerekir; bu, üzerinde metriği gerçekleştirmek için verileri hangi şekilde gruplamak istediğiniz anlamına gelir.

Bu bölümde, iki tür Toplama tartışacağız -

• Kova Toplama
• Metrik Toplama

Kova Toplama

Bir kova, esas olarak bir anahtar ve bir belgeden oluşur. Toplama yürütüldüğünde, belgeler ilgili bölüme yerleştirilir. Dolayısıyla, sonunda her biri bir belge listesi içeren bir paket listesine sahip olmalısınız. Kibana'da görselleştirme oluştururken göreceğiniz Kova Toplama listesi aşağıda gösterilmiştir -

Paket Toplama aşağıdaki listeye sahiptir -

• Tarih Histogramı
• Tarih aralığı
• Filters
• Histogram
• IPv4 Aralığı
• Range
• Önemli Terimler
• Terms

Oluştururken bunlardan birine Kova Toplama, yani belgeleri kova içinde gruplamak için karar vermeniz gerekir.

Örnek olarak, analiz için, bu eğitimin başında yüklediğimiz ülke verilerini düşünün. Ülkeler dizininde bulunan alanlar ülke adı, bölge, nüfus, bölgedir. Ülke verilerinde nüfus, bölge ve bölge ile birlikte ülkenin adı var.

Bölge bazlı veriler istediğimizi varsayalım. Daha sonra, her bölgede bulunan ülkeler arama sorgumuz olur, bu durumda bölge bizim kovalarımızı oluşturacaktır. Aşağıdaki blok diyagram, R1, R2, R3, R4, R5 ve R6'nın sahip olduğumuz kovalar olduğunu ve c1, c2 ..c25'in R1'den R6'ya kadar olan kovaların parçası olan belgelerin listesi olduğunu göstermektedir.

Her kovanın içinde bazı daireler olduğunu görebiliriz. Arama kriterlerine dayalı belgeler kümesidir ve her bir kovaya denk geldiği kabul edilir. R1 kovasında, c1, c8 ve c15 belgelerimiz var. Bu belgeler, diğerleri için aynı, o bölgeye düşen ülkelerdir. Dolayısıyla, Kova R1'deki ülkeleri sayarsak, R2 için 3, 6, R3 için 6, R4 için 2, R5 için 5 ve R6 için 4'tür.

Dolayısıyla, kova toplama yoluyla, belgeyi kovalar halinde toplayabilir ve yukarıda gösterildiği gibi bu kovalarda belgelerin bir listesini elde edebiliriz.

Şimdiye kadar sahip olduğumuz Kova Toplama listesi -

• Tarih Histogramı
• Tarih aralığı
• Filters
• Histogram
• IPv4 Aralığı
• Range
• Önemli Terimler
• Terms

Şimdi bu kovaların nasıl oluşturulacağını tek tek ayrıntılı olarak tartışalım.

Tarih Histogramı

Tarih Histogram toplama, tarih alanında kullanılır. Dolayısıyla, görselleştirmek için kullandığınız dizin, eğer o dizinde tarih alanınız varsa, yalnızca bu toplama türü kullanılabilir. Bu, çok bölümlü bir toplamadır, yani bazı belgeleri 1'den fazla paketin parçası olarak alabilirsiniz. Bu toplama için kullanılacak bir aralık vardır ve ayrıntılar aşağıda gösterildiği gibidir -

Tarih Histogramı olarak Bölüm Toplamasını seçtiğinizde, yalnızca tarihle ilgili alanları veren Alan seçeneğini görüntüler. Alanınızı seçtikten sonra, aşağıdaki ayrıntıları içeren Aralığı seçmeniz gerekir -

Bu nedenle, seçilen dizinden gelen ve seçilen alan ve aralığa göre belgeler, belgeleri kova halinde sınıflandırır. Örneğin, aralığı aylık olarak seçerseniz, tarihe dayalı belgeler paketlere dönüştürülecek ve aya göre yani Ocak-Aralık belgeler paketlere konulacaktır. Burada Ocak, Şubat, .. Aralık kovalar olacak.

Tarih aralığı

Bu toplama türünü kullanmak için bir tarih alanına ihtiyacınız var. Burada tarih ve tarih arasında verilecek bir tarih aralığımız olacak. Kovaların belgeleri, verilen forma ve tarihe göre olacaktır.

Filtreler

Filtreler tipi toplama ile, kovalar filtreye göre oluşturulacaktır. Burada, bir belgenin bir veya daha fazla kova içinde bulunabileceği filtre kriterlerine göre oluşturulmuş bir çoklu kova elde edeceksiniz.

Filtreleri kullanarak, kullanıcılar sorgularını aşağıda gösterildiği gibi filtre seçeneğine yazabilirler -

Filtre Ekle düğmesini kullanarak seçeceğiniz birden çok filtre ekleyebilirsiniz.

Histogram

Bu tür bir toplama, bir sayı alanına uygulanır ve uygulanan aralığa göre belgeleri bir kova içinde gruplandırır. Örneğin, 0-50,50-100,100-150 vb.

IPv4 Aralığı

Bu tür bir toplama kullanılır ve çoğunlukla IP adresleri için kullanılır.

Elimizdeki contriesdata-28.12.2018 dizininde IP tipi alan bulunmadığından yukarıda gösterildiği gibi bir mesaj görüntüler. IP alanına sahipseniz, yukarıda gösterildiği gibi içindeki Başlangıç ​​ve Bitiş değerlerini belirtebilirsiniz.

Aralık

Bu Toplama türü, alanların tip numarası olmasını gerektirir. Aralığı belirtmeniz gerekir ve belgeler, aralığa düşen kovalarda listelenecektir.

Aralık Ekle düğmesine tıklayarak gerekirse daha fazla aralık ekleyebilirsiniz.

Önemli Terimler

Bu tür bir toplama, çoğunlukla dizge alanlarında kullanılır.

Koşullar

Bu tür bir toplama, sayı, dize, tarih, boole, IP adresi, zaman damgası vb. Gibi tüm mevcut alanlarda kullanılır. Bu, üzerinde çalışacağımız tüm görselleştirmemizde kullanacağımız toplamanın bu olduğunu unutmayın. öğretici.

Verileri, seçtiğimiz metriğe göre gruplayacağımız bir seçenek siparişimiz var. Boyut, görselleştirmede görüntülemek istediğiniz grup sayısını ifade eder.

Sonra, Metrik Toplama hakkında konuşalım.

Metrik Toplama

Metrik Toplama, temelde pakette bulunan belgeler üzerinde yapılan matematik hesaplamasını ifade eder. Örneğin, bir sayı alanı seçerseniz, bunun üzerinde yapabileceğiniz metrik hesaplaması COUNT, SUM, MIN, MAX, ORTALAMA vb. Olur.

Tartışacağımız bir metrik toplama listesi burada verilmiştir -

Bu bölümde, sık kullanacağımız önemli olanları tartışalım -

• Average
• Count
• Max
• Min
• Sum

Metrik, yukarıda daha önce tartıştığımız ayrı kova toplamasına uygulanacaktır.

Daha sonra, burada metrik toplama listesini tartışalım -

Ortalama

Bu, paketlerde bulunan belgelerin değerlerinin ortalamasını verecektir. Örneğin -

R1 ila R6 kovalardır. R1'de c1, c8 ve c15 var. C1'in değerinin 300, c8'in 500 ve c15'in 700 olduğunu düşünün. Şimdi R1 bölümünün ortalama değerini almak için

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

R1 kovası için ortalama 500'dür. Burada belgenin değeri, ülke verilerini dikkate alırsanız, o bölgedeki ülkenin alanı olabilir.

Miktar

Bu, Paket içinde bulunan belgelerin sayısını verecektir. Bölgede bulunan ülkelerin sayısını istediğinizi varsayalım, bu, kovalarda bulunan toplam belge olacaktır. Örneğin, R1 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 ve R6 = 4 olacaktır.

Max

Bu, pakette bulunan belgenin maksimum değerini verecektir. Bölge paketinde alan bilgisine sahip ülkeler verilerimiz varsa yukarıdaki örneği göz önünde bulundurursak. Her bölge için maksimum, maksimum alana sahip ülke olacaktır. Yani her bölgeden bir ülke olacaktır, yani R1'den R6'ya.

içinde

Bu, pakette bulunan belgenin minimum değerini verecektir. Yukarıdaki örneği, bölge bölümünde alan bilge ülke verilerimiz olup olmadığını düşünürsek. Her bölge için minimum alan, minimum alana sahip ülke olacaktır. Yani her bölgeden bir ülke olacaktır, yani R1'den R6'ya.

Toplam

Bu, pakette bulunan belgenin değerlerinin toplamını verecektir. Örneğin, yukarıdaki örneği ele alırsanız, bölgedeki toplam alanı veya ülkeleri istiyorsak, bu bölgede bulunan belgelerin toplamı olacaktır.

Örneğin, R1 bölgesindeki toplam ülkeleri bilmek için 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 ve R6 = 4 olacaktır.

Bölgede R1'den R6'ya kadar alana sahip belgelerimiz olması durumunda, bölge için ülke bazında alan toplanacaktır.

Elimizdeki verileri çubuk grafikler, çizgi grafikler, pasta grafikler vb. Şeklinde görselleştirebiliriz. Bu bölümde nasıl görselleştirme oluşturacağımızı anlayacağız.

Görselleştirme Oluşturun

Aşağıda gösterildiği gibi Kibana Görselleştirme'ye gidin -

Oluşturulmuş herhangi bir görselleştirmemiz yok, bu yüzden boş görünüyor ve bir tane oluşturmak için bir düğme var.

Düğmeye bas Create a visualization yukarıdaki ekranda gösterildiği gibi ve sizi aşağıda gösterilen ekrana götürecektir -

Verilerinizi görselleştirmek için ihtiyaç duyduğunuz seçeneği buradan seçebilirsiniz. Her birini ilerleyen bölümlerde detaylı olarak anlayacağız. Şu anda başlamak için pasta grafiği seçecek.

Görselleştirme türünü seçtikten sonra, üzerinde çalışmak istediğiniz dizini seçmeniz gerekiyor ve bu sizi aşağıda gösterildiği gibi ekrana götürecektir -

Şimdi varsayılan bir pasta grafiğimiz var. Ülke verilerinde bulunan bölge sayısını pasta grafik formatında almak için countrydata-28.12.2018'i kullanacağız.

Kova ve Metrik Toplama

Sol tarafta, sayı olarak seçeceğimiz metrikler vardır. Bölümler'de, Bölünmüş dilimler ve bölünmüş grafik 2 seçenek vardır. Dilimleri böl seçeneğini kullanacağız.

Şimdi, Dilimleri Böl'ü seçin ve aşağıdaki seçenekleri gösterecektir -

Şimdi, Toplamayı Terimler olarak seçin ve aşağıdaki gibi girilecek daha fazla seçenek gösterecektir -

Alanlar açılır menüsünde dizindeki tüm alanlar bulunacaktır: ülke verileri seçilen. Bölge alanını ve Sıralama Ölçütü seçtik. Sipariş için Sayma Ölçütü metriğini seçtiğimizi unutmayın. Azalan şekilde sıralayacağız ve aldığımız boyutu 10 olarak sıralayacağız. Yani burada ülkeler endeksinden ilk 10 bölge sayısını alacağız.

Şimdi, aşağıda vurgulanan analiz düğmesine tıklayın ve pasta grafiğin sağ tarafta güncellendiğini görmelisiniz.

Pasta grafik ekranı

Tüm bölgeler renklerle sağ üst köşede listelenir ve pasta grafikte aynı renk gösterilir. Pasta grafiğin üzerine fareyi getirirseniz, aşağıda gösterildiği gibi bölge sayısını ve ayrıca bölgenin adını verir -

Bu yüzden yüklediğimiz ülke verilerinden bölgenin% 22.77'sinin Sahra Altı Afri tarafından işgal edildiğini söylüyor.

Asya bölgesi% 12.5'i kapsıyor ve sayı 28.

Şimdi sağ üst köşedeki kaydet düğmesine tıklayarak aşağıda gösterildiği gibi görselleştirmeyi kaydedebiliriz -

Şimdi, daha sonra kullanılabilmesi için görselleştirmeyi kaydedin.

Aşağıda gösterilen arama seçeneğini kullanarak da istediğimiz gibi verileri alabiliriz -

Aus * ile başlayan ülkeler için verileri filtreledik. Gelecek bölümlerde pasta grafik ve diğer görselleştirme hakkında daha fazla bilgi edineceğiz.

Görselleştirmede en sık kullanılan grafikleri inceleyip anlayalım.

• Yatay Çubuk Grafik
• Dikey Çubuk Grafik
• Yuvarlak diyagram

Aşağıdaki görselleştirmeyi oluşturmak için izlenecek adımlar aşağıdadır. Yatay Çubuk ile başlayalım.

Yatay Çubuk Grafik

Kibana'yı açın ve aşağıda gösterildiği gibi sol taraftaki Görselleştir sekmesine tıklayın -

Yeni bir görselleştirme oluşturmak için + düğmesini tıklayın -

Yukarıda listelenen Yatay Çubuğu tıklayın. Görselleştirmek istediğiniz dizinin bir seçimini yapmanız gerekecektir.

Seçin countriesdata-28.12.2018indeks yukarıda gösterildiği gibi. Dizin seçildiğinde, aşağıda gösterildiği gibi bir ekran görüntüler -

Varsayılan bir sayımı gösterir. Şimdi, ülke bazında ilk 10 nüfusun verilerini görebileceğimiz yatay bir grafik çizelim.

Bunun için Y ve X ekseninde istediğimizi seçmemiz gerekiyor. Bu nedenle, Kova ve Metrik Toplamayı seçin -

Şimdi, Y Eksenine tıklarsanız, aşağıda gösterildiği gibi ekran görüntülenecektir -

Şimdi, burada gösterilen seçeneklerden istediğiniz Toplamayı seçin -

Verileri mevcut maksimum popülasyona göre görüntülemek istediğimiz için burada Maksimum toplamayı seçeceğimizi unutmayın.

Daha sonra, maksimum değeri gerekli olan alanı seçmeliyiz. Ülke verileri -28.12.2018 dizininde , alan ve nüfus olmak üzere sadece 2 rakamımız var.

Maksimum nüfusu istediğimizden, aşağıda gösterildiği gibi Nüfus alanını seçiyoruz -

Bununla, Y ekseni ile işimiz bitti. Y ekseni için elde ettiğimiz çıktı aşağıda gösterildiği gibidir -

Şimdi aşağıda gösterildiği gibi X eksenini seçelim -

X Eksenini seçerseniz, aşağıdaki çıktıyı alırsınız -

Terimler olarak Toplama'yı seçin.

Açılır menüden alanı seçin. Ülke bilge nüfus istiyoruz, bu yüzden ülke alanını seçin. Tarafından sipariş aşağıdaki seçeneklerimiz var -

En yüksek nüfusa sahip ülkenin ilk olarak gösterilmesini istediği için sıralamayı Maksimum Nüfus olarak seçeceğiz. İstediğimiz veriler eklendiğinde, aşağıda gösterildiği gibi Metrik verilerinin üst kısmındaki değişiklikleri uygula düğmesine tıklayın -

Değişiklikleri uygula'yı tıkladığınızda, en yüksek nüfusa sahip ülkenin Çin olduğunu ve ardından Hindistan, Amerika Birleşik Devletleri'nin geldiğini görebileceğimiz yatay grafiğe sahibiz.

Benzer şekilde, istediğiniz alanı seçerek farklı grafikler çizebilirsiniz. Daha sonra, bu görselleştirmeyi daha sonra Gösterge Tablosu oluşturmak için kullanılmak üzere maks_popülasyon olarak kaydedeceğiz.

Bir sonraki bölümde dikey çubuk grafik oluşturacağız.

Dikey Çubuk Grafik

Görselleştir sekmesine tıklayın ve dikey çubuk ve indeksi kullanarak yeni bir görselleştirme oluşturun. countriesdata-28.12.2018.

Bu dikey çubuk görselleştirmede, ülkelerin alanlarına göre çubuk grafik oluşturacağız, yani en yüksek alana sahip ülkeler gösterilecektir.

Öyleyse Y ve X eksenlerini aşağıda gösterildiği gibi seçelim -

Y ekseni

X ekseni

Buradaki değişiklikleri uyguladığımızda, çıktıyı aşağıda gösterildiği gibi görebiliriz -

Grafikten Rusya'nın en yüksek alana sahip olduğunu, onu Kanada ve ABD'nin takip ettiğini görüyoruz. Lütfen bu verilerin ülke verilerinden ve sahte verilerinden seçildiğini unutmayın, bu nedenle rakamlar canlı verilerle doğru olmayabilir.

Bu görselleştirmeyi daha sonra gösterge panosu ile kullanılmak üzere countrywise_maxarea olarak kaydedelim .

Sonra, Pasta grafiği üzerinde çalışalım.

Yuvarlak diyagram

Bu nedenle, önce bir görselleştirme oluşturun ve ülke verileri olarak indeksi olan pasta grafiği seçin. Ülke verilerinde bulunan bölgelerin sayısını pasta grafik formatında görüntüleyeceğiz.

Sol tarafta sayı verecek metrikler var. Bölümlerde 2 seçenek vardır: Bölme dilimleri ve bölme grafiği. Şimdi, Dilimleri böl seçeneğini kullanacağız.

Şimdi, Dilimleri Böl'ü seçerseniz, aşağıdaki seçenekleri gösterecektir -

Toplamayı Terimler olarak seçin ve aşağıdaki gibi girilecek daha fazla seçenek gösterecektir -

Alanlar açılır menüsünde, seçilen dizindeki tüm alanlar olacaktır. Sayım olarak seçtiğimiz Bölge alanını ve Sıralama Ölçütü'nü seçtik. Azalan sipariş vereceğiz ve boyutu 10 olacak. Yani burada ülkeler endeksinden 10 bölge sayısını alacağız.

Şimdi, aşağıda vurgulandığı gibi oynat düğmesine tıklayın ve pasta grafiğin sağ tarafta güncellendiğini görmelisiniz.

Pasta grafik ekranı

Tüm bölgeler renklerle sağ üst köşede listelenir ve pasta grafikte aynı renk gösterilir. Pasta grafiğin üzerine fareyi getirirseniz, aşağıda gösterildiği gibi bölge sayısını ve ayrıca bölgenin adını verir -

Böylelikle yüklediğimiz ülke verilerinde bölgenin% 22.77'sinin Sahra Altı Afri tarafından işgal edildiğini söylüyor.

Pasta grafiğinden, Asya bölgesinin% 12.5'i kapsadığını ve sayının 28 olduğunu gözlemleyin.

Şimdi sağ üst köşedeki kaydet düğmesine tıklayarak aşağıda gösterildiği gibi görselleştirmeyi kaydedebiliriz -

Şimdi, görselleştirmeyi daha sonra kontrol panelinde kullanılabilmesi için kaydedin.

Bu bölümde, görselleştirmede kullanılan iki tür grafiği tartışacağız -

• Çizgi grafiği
• Area

Çizgi grafiği

Başlangıç ​​olarak, verileri görüntülemek için bir çizgi grafiği seçerek ve indeks olarak contriesdata'yı kullanarak bir görselleştirme oluşturalım . Y ekseni ve X eksenini oluşturmamız gerekiyor ve aynı ayrıntılar aşağıda gösterilmiştir -

Y ekseni için

Toplama olarak Max'i aldığımıza dikkat edin. Yani burada veri sunumunu çizgi grafikte göstereceğiz. Şimdi, maksimum nüfusu ülke bazında gösterecek grafiği çizeceğiz. Ülke bazında maksimum nüfusa ihtiyacımız olduğu için aldığımız alan Nüfus.

X ekseni için

X ekseninde, Toplama, Ülke.anahtar kelime olarak Alan ve metrik olarak Terimler aldık: Sipariş için Maksimum Nüfus ve sipariş boyutu 5'tir. Böylece, maksimum nüfusa sahip ilk 5 ülkeyi çizecektir. Değişiklikleri uyguladıktan sonra, aşağıda gösterildiği gibi çizgi grafiğini görebilirsiniz -

Yani Çin'de Max nüfus var, onu Hindistan, Amerika Birleşik Devletleri, Endonezya ve Brezilya en çok nüfusa sahip 5 ülke olarak takip ediyor.

Şimdi bu çizgi grafiğini daha sonra kontrol panelinde kullanabilmemiz için kaydedelim.

Kaydetmeyi Onayla'ya tıkladığınızda görselleştirmeyi kaydedebilirsiniz.

Alan Grafiği

Görselleştirmeye gidin ve ülke verileri olarak dizini olan alanı seçin. Y eksenini ve X eksenini seçmemiz gerekiyor. Ülke bazında maksimum alan için alan grafiğini çizeceğiz.

Yani burada X ekseni ve Y ekseni aşağıda gösterildiği gibi olacaktır -

Değişiklikleri uygula düğmesini tıkladıktan sonra görebildiğimiz çıktı aşağıda gösterildiği gibidir -

Grafikten Rusya'nın en yüksek alana sahip olduğunu ve onu Kanada, ABD, Çin ve Brezilya'nın izlediğini görebiliriz. Görselleştirmeyi daha sonra kullanmak için kaydedin.

Bu bölümde ısı haritası ile nasıl çalışılacağını anlayacağız. Isı haritası, veri metriklerinde seçilen aralık için veri sunumunu farklı renklerde gösterecektir.

Isı Haritasına Başlarken

Başlangıç ​​olarak, aşağıda gösterildiği gibi sol taraftaki görselleştirme sekmesine tıklayarak görselleştirme oluşturmamız gerekiyor -

Yukarıda gösterildiği gibi ısı haritası olarak görselleştirme türünü seçin. Aşağıda gösterildiği gibi dizini seçmenizi isteyecektir -

Ülke verileri-28.12.2018 dizinini yukarıda gösterildiği gibi seçin. İndeks seçildikten sonra, aşağıda gösterildiği gibi seçilecek verilere sahibiz -

Aşağıda gösterildiği gibi Metrikleri seçin -

Aşağıda gösterildiği gibi açılır menüden Maksimum Toplama'yı seçin -

Max Area'yı ülke bazında planlamak istediğimiz için Max'i seçtik.

Şimdi aşağıda gösterildiği gibi Paketler için değerleri seçecek -

Şimdi, aşağıda gösterildiği gibi X Eksenini seçelim -

Toplama'yı Terimler olarak, Ülke olarak Alanı ve Maksimum Alana Göre Sırayı kullandık. Aşağıda gösterildiği gibi Değişiklikleri Uygula'ya tıklayın -

Değişiklikleri Uygula'yı tıklarsanız, ısı haritası aşağıda gösterildiği gibi görünür -

Isı haritası farklı renklerle gösterilir ve alanların aralığı sağ tarafta görüntülenir. Aşağıda gösterildiği gibi alan aralığının yanındaki küçük dairelere tıklayarak rengi değiştirebilirsiniz -

Kibana'daki koordinat haritaları size coğrafi bölgeyi gösterecek ve alanı belirlediğiniz toplamaya göre dairelerle işaretleyecektir.

Koordinat Haritası için Dizin Oluşturun

Koordinat haritası için kullanılan Kova toplama, geohash toplamadır. Bu tür bir toplama için, kullanacağınız dizininizin coğrafi nokta türünde bir alana sahip olması gerekir. Coğrafi nokta, enlem ve boylamın birleşimidir.

Kibana geliştirme araçlarını kullanarak bir dizin oluşturacağız ve ona toplu veri ekleyeceğiz. Haritalama ekleyeceğiz ve ihtiyacımız olan geo_point türünü ekleyeceğiz.

Kullanacağımız veriler burada gösterilmektedir -

{"index":{"_id":1}}
{"location": "2.089330000000046,41.47367000000008", "city": "SantCugat"}
{"index":{"_id":2}}
{"location": "2.2947825000000677,41.601800991000076", "city": "Granollers"}
{"index":{"_id":3}}
{"location": "2.1105957495300474,41.5496295760424", "city": "Sabadell"}
{"index":{"_id":4}}
{"location": "2.132605678083895,41.5370461908878", "city": "Barbera"}
{"index":{"_id":5}}
{"location": "2.151270020052683,41.497779918345415", "city": "Cerdanyola"}
{"index":{"_id":6}}
{"location": "2.1364609496220606,41.371303520399344", "city": "Barcelona"}
{"index":{"_id":7}}
{"location": "2.0819450306711165,41.385491966414705", "city": "Sant Just Desvern"}
{"index":{"_id":8}}
{"location": "2.00532082278266,41.542294286427385", "city": "Rubi"}
{"index":{"_id":9}}
{"location": "1.9560805366930398,41.56142635214226", "city": "Viladecavalls"}
{"index":{"_id":10}}
{"location": "2.09205348251486,41.39327140161001", "city": "Esplugas de Llobregat"}

Şimdi, aşağıda gösterildiği gibi Kibana Dev Tools'da aşağıdaki komutları çalıştırın -

PUT /cities
{
   "mappings": {
      "_doc": {
         "properties": {
            "location": {
               "type": "geo_point"
            }
         }
      }
   }
}

POST /cities/_city/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"location": "2.089330000000046,41.47367000000008", "city": "SantCugat"}
{"index":{"_id":2}}
{"location": "2.2947825000000677,41.601800991000076", "city": "Granollers"}
{"index":{"_id":3}}
{"location": "2.1105957495300474,41.5496295760424", "city": "Sabadell"}
{"index":{"_id":4}}
{"location": "2.132605678083895,41.5370461908878", "city": "Barbera"}
{"index":{"_id":5}}
{"location": "2.151270020052683,41.497779918345415", "city": "Cerdanyola"}
{"index":{"_id":6}}
{"location": "2.1364609496220606,41.371303520399344", "city": "Barcelona"}
{"index":{"_id":7}}
{"location": "2.0819450306711165,41.385491966414705", "city": "Sant Just Desvern"}
{"index":{"_id":8}}
{"location": "2.00532082278266,41.542294286427385", "city": "Rubi"}
{"index":{"_id":9}}
{"location": "1.9560805366930398,41.56142635214226", "city": "Viladecavalls"}
{"index":{"_id":10}}
{"location": "2.09205348251486,41.3s9327140161001", "city": "Esplugas de Llobregat"}

Şimdi, yukarıdaki komutları Kibana geliştirici araçlarında çalıştırın -

Yukarıdakiler _doc türünde dizin adı şehirler oluşturacaktır ve alan konumu geo_point türündedir.

Şimdi dizine veri ekleyelim: şehirler -

Verilerle dizin adı alıntıları oluşturmayı tamamladık. Şimdi Yönetim sekmesini kullanarak şehirler için dizin kalıbı oluşturalım.

Şehirler dizini içindeki alanların ayrıntıları burada gösterilmektedir -

Konumun geo_point türünde olduğunu görebiliriz. Artık onu görselleştirme oluşturmak için kullanabiliriz.

Koordinatör Haritalarına Başlarken

Görselleştirme'ye gidin ve koordinat haritalarını seçin.

Dizin modeli şehirlerini seçin ve Toplama metriğini ve grubu aşağıda gösterildiği gibi yapılandırın -

Analiz düğmesine tıklarsanız, aşağıdaki ekranı görebilirsiniz -

Boylam ve enleme bağlı olarak, daireler yukarıda gösterildiği gibi haritada çizilir.

Bu görselleştirme ile coğrafi dünya haritasında temsil edilen verileri görürsünüz. Bu bölümde bunu detaylı olarak görelim.

Bölge Haritası için Dizin Oluşturun

Bölge haritası görselleştirme ile çalışmak için yeni bir dizin oluşturacağız. Yükleyeceğimiz veriler burada gösterilmektedir -

{"index":{"_id":1}}
{"country": "China", "population": "1313973713"}
{"index":{"_id":2}}
{"country": "India", "population": "1095351995"}
{"index":{"_id":3}}
{"country": "United States", "population": "298444215"}
{"index":{"_id":4}}
{"country": "Indonesia", "population": "245452739"}
{"index":{"_id":5}}
{"country": "Brazil", "population": "188078227"}
{"index":{"_id":6}}
{"country": "Pakistan", "population": "165803560"}
{"index":{"_id":7}}
{"country": "Bangladesh", "population": "147365352"}
{"index":{"_id":8}}
{"country": "Russia", "population": "142893540"}
{"index":{"_id":9}}
{"country": "Nigeria", "population": "131859731"}
{"index":{"_id":10}}
{"country": "Japan", "population": "127463611"}

Verileri yüklemek için geliştirme araçlarında _bulk yüklemeyi kullanacağımızı unutmayın.

Şimdi, Kibana Dev Tools'a gidin ve aşağıdaki sorguları yürütün -

PUT /allcountries
{
   "mappings": {
      "_doc": {
         "properties": {
            "country": {"type": "keyword"},
               "population": {"type": "integer"}
         }
      }
   }
}
POST /allcountries/_doc/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"country": "China", "population": "1313973713"}
{"index":{"_id":2}}
{"country": "India", "population": "1095351995"}
{"index":{"_id":3}}
{"country": "United States", "population": "298444215"}
{"index":{"_id":4}}
{"country": "Indonesia", "population": "245452739"}
{"index":{"_id":5}}
{"country": "Brazil", "population": "188078227"}
{"index":{"_id":6}}
{"country": "Pakistan", "population": "165803560"}
{"index":{"_id":7}}
{"country": "Bangladesh", "population": "147365352"}
{"index":{"_id":8}}
{"country": "Russia", "population": "142893540"}
{"index":{"_id":9}}
{"country": "Nigeria", "population": "131859731"}
{"index":{"_id":10}}
{"country": "Japan", "population": "127463611"}

Sonra, tüm ülkeleri endeks oluşturalım. Ülke alan türünü şu şekilde belirledik:keyword -

PUT /allcountries
{
   "mappings": {
      "_doc": {
         "properties": {
            "country": {"type": "keyword"},
            "population": {"type": "integer"}
         }
      }
   }
}

Note - Bölge haritaları ile çalışmak için, anahtar kelime olarak tür olarak toplamayla kullanılacak alan türünü belirtmemiz gerekir.

Tamamlandığında, _bulk komutunu kullanarak verileri yükleyin.

Şimdi indeks kalıbı oluşturacağız. Kibana Yönetimi sekmesine gidin ve dizin kalıbı oluştur'u seçin.

İşte tüm ülkeler endeksinden görüntülenen alanlar.

Bölge Haritalarına Başlarken

Şimdi Bölge Haritalarını kullanarak görselleştirmeyi oluşturacağız. Görselleştirme'ye gidin ve Bölge Haritaları'nı seçin.

Tamamlandıktan sonra tüm ülkeler olarak endeksi seçin ve devam edin.

Aşağıda gösterildiği gibi Toplama Metriklerini ve Grup Metriklerini seçin -

Dünya haritasında da aynısını göstermek istediğim için burada alanı ülke olarak seçtik.

Bölge Haritası için Vektör Haritası ve Birleştirme Alanı

Bölge haritaları için aşağıda gösterildiği gibi Seçenek sekmelerini de seçmemiz gerekir -

Seçenekler sekmesinde, verileri dünya haritası üzerinde işaretlemek için gereken Katman Ayarları yapılandırması vardır.

Bir Vektör Haritası aşağıdaki seçeneklere sahiptir -

Burada ülke verilerim olduğu için dünya ülkelerini seçeceğiz.

Birleştirme Alanında aşağıdaki ayrıntılar bulunur -

Dizinimizde ülke adı var, bu yüzden ülke adını seçeceğiz.

Stil ayarlarında, ülkeler için görüntülenecek rengi seçebilirsiniz -

Reds'i seçeceğiz. Detayların geri kalanına dokunmayacağız.

Şimdi, aşağıda gösterildiği gibi dünya haritası üzerinde işaretlenen ülkelerin ayrıntılarını görmek için Analiz düğmesine tıklayın -

Kendi kendine barındırılan Vektör Haritası ve Kibana'da Alana Katılma

Vektör haritası ve birleştirme alanı için kendi Kibana ayarlarınızı da ekleyebilirsiniz. Bunu yapmak için kibana yapılandırma klasöründen kibana.yml adresine gidin ve aşağıdaki ayrıntıları ekleyin -

regionmap:
   includeElasticMapsService: false
   layers:
      - name: "Countries Data"
      url: "http://localhost/kibana/worldcountries.geojson"
      attribution: "INRAP"
      fields:
         - name: "Country"
         description: "country names"

Seçenekler sekmesindeki vektör haritası, varsayılan veri yerine yukarıdaki verilere sahip olacaktır. Kibana'nın aynısını indirebilmesi için verilen URL'nin CORS etkinleştirilmiş olması gerektiğini lütfen unutmayın. Kullanılan json dosyası, koordinatlar devam edecek şekilde olmalıdır. Örneğin -

https://vector.maps.elastic.co/blob/5659313586569216?elastic_tile_service_tos=agree

Bölge haritası vektör harita ayrıntıları kendi kendine barındırıldığında seçenekler sekmesi aşağıda gösterilmektedir -

Bir gösterge görselleştirmesi, veriler üzerinde değerlendirilen metriğinizin önceden tanımlanmış aralığa nasıl düştüğünü söyler.

Hedef görselleştirme, hedefinizi ve verileriniz üzerindeki ölçümünüzün hedefe doğru nasıl ilerlediğini anlatır.

Gösterge ile Çalışma

Ölçer'i kullanmaya başlamak için görselleştirmeye gidin ve Kibana kullanıcı arayüzünden Görselleştir sekmesini seçin.

Gösterge'ye tıklayın ve kullanmak istediğiniz dizini seçin.

Tıbbi ziyaretler-26.01.2019 endeksi üzerinde çalışacağız .

Şubat 2017 zaman aralığını seçin

Artık metriği ve kova toplamayı seçebilirsiniz.

Metrik toplamayı Count olarak seçtik.

Şartlar'ı seçtik ve seçtiğimiz kova toplama alanı Number_Home_Visits.

Veri seçenekleri Sekmesinden, seçilen seçenekler aşağıda gösterilmektedir -

Gösterge Tipi daire veya yay şeklinde olabilir. Yay olarak seçtik ve diğerlerini varsayılan değerler olarak dinlendirdik.

Eklediğimiz önceden tanımlanmış aralık burada gösterilmektedir -

Seçilen renk Yeşilden Kırmızıya.

Şimdi, görselleştirmeyi aşağıda gösterildiği gibi Gösterge biçiminde görmek için Analiz Düğmesine tıklayın -

Hedef ile Çalışma

Görselleştir Sekmesine gidin ve aşağıda gösterildiği gibi Hedefi seçin -

Hedef'i seçin ve dizini seçin.

İndeks olarak tıbbi ziyaretler-26.01.2019'u kullanın .

Metrik toplamayı ve kova toplamayı seçin.

Metrik Toplama

Metrik toplama olarak Say'ı seçtik.

Kova Toplama

Kova toplama olarak Şartları seçtik ve alan Number_Home_Visits'dir.

Seçilen seçenekler aşağıdaki gibidir -

Seçilen Aralık aşağıdaki gibidir -

Analiz'e tıklayın ve aşağıdaki gibi görüntülenen hedefi görürsünüz -

Kanvas, Kibana'daki bir başka güçlü özelliktir. Kanvas görselleştirmeyi kullanarak verilerinizi farklı renk kombinasyonlarında, şekillerde, metinlerde, çok sayfalı kurulumda vb. Temsil edebilirsiniz.

Tuvalde gösterilecek verilere ihtiyacımız var. Şimdi, Kibana'da zaten mevcut olan bazı örnek verileri yükleyelim.

Tuval Oluşturma için Örnek Verileri Yükleme

Örnek verileri almak için Kibana ana sayfasına gidin ve aşağıda gösterildiği gibi Örnek veri ekle'ye tıklayın -

Bir veri kümesi ve bir Kibana panosu yükle üzerine tıklayın. Sizi aşağıda gösterilen ekrana götürecektir -

Örnek e-Ticaret siparişleri için Ekle düğmesine tıklayın. Örnek verilerin yüklenmesi biraz zaman alacaktır. Tamamlandığında, "Örnek e-ticaret verileri yüklendi" şeklinde bir uyarı mesajı alacaksınız.

Tuval Görselleştirmeye Başlarken

Şimdi aşağıda gösterildiği gibi Canvas Visualization'a gidin -

Canvas'a tıklayın ve aşağıda gösterildiği gibi ekran görüntülenecektir -

E-Ticaret ve Web Trafik örnek verileri ekledik. Yeni çalışma alanı oluşturabilir veya mevcut olanı kullanabiliriz.

Burada mevcut olanı seçeceğiz. E-Ticaret Gelir İzleme Çalışma Alanı Adı'nı seçin ve aşağıda gösterildiği gibi ekranı görüntüleyecektir -

Tuvalde Mevcut Bir Çalışma Panelini Klonlama

Çalışma alanını, üzerinde değişiklik yapabilmemiz için klonlayacağız. Mevcut bir çalışma panelini klonlamak için, sol altta gösterilen çalışma panelinin adına tıklayın -

İsme tıklayın ve aşağıda gösterildiği gibi klon seçeneğini seçin -

Klon düğmesine tıklayın ve e-Ticaret Gelir İzleme çalışma alanının bir kopyasını oluşturacaktır. Bunu aşağıda gösterildiği gibi bulabilirsiniz -

Bu bölümde, çalışma alanını nasıl kullanacağımızı anlayalım. Yukarıdaki çalışma alanını görüyorsanız, bunun için 2 sayfa var. Böylece tuvalde verileri birden çok sayfada temsil edebiliriz.

Sayfa 2 ekranı aşağıda gösterildiği gibidir -

Sayfa 1'i seçin ve aşağıda gösterildiği gibi sol tarafta görüntülenen Toplam satışları tıklayın -

Sağ tarafta, bununla ilgili verileri alacaksınız -

Şu anda kullanılan varsayılan stil yeşil renktir. Burada rengi değiştirebilir ve görüntüsünü kontrol edebiliriz.

Metin ayarlarının yazı tipini ve boyutunu da aşağıda gösterildiği gibi değiştirdik -

Tuval İçinde Çalışma Alanına Yeni Sayfa Ekleme

Çalışma paneline yeni sayfa eklemek için aşağıda gösterildiği gibi yapın -

Sayfa aşağıda gösterildiği gibi oluşturulduktan sonra -

Öğe ekle'ye tıklayın ve aşağıda gösterildiği gibi tüm olası görselleştirmeyi gösterecektir -

Aşağıda gösterildiği gibi iki öğe Veri tablosu ve Alan Grafiği ekledik

Aynı sayfaya daha fazla veri öğesi ekleyebilir veya daha fazla sayfa da ekleyebilirsiniz.

Önceki bölümlerimizde, dikey çubuk, yatay çubuk, pasta grafik vb. Şeklinde görselleştirmenin nasıl oluşturulacağını görmüştük. Bu bölümde, bunları Gösterge Tablosu şeklinde nasıl birleştireceğimizi öğrenelim. Gösterge panosu, oluşturduğunuz görselleştirmelerinizin bir koleksiyonudur, böylece hepsine aynı anda göz atabilirsiniz.

Kontrol Paneli'ne Başlarken

Kibana'da Gösterge Tablosu oluşturmak için, aşağıda gösterilen Gösterge Tablosu seçeneğine tıklayın -

Şimdi, yukarıda gösterildiği gibi Yeni gösterge tablosu oluştur düğmesine tıklayın. Bizi aşağıda gösterildiği gibi ekrana götürecektir -

Şimdiye kadar oluşturulmuş herhangi bir kontrol panelimiz olmadığını gözlemleyin. En üstte Kaydetme, İptal Etme, Ekleme, Seçenekler, Paylaşma, Otomatik yenileme yapabileceğimiz ve ayrıca gösterge panomuzdaki verileri almak için zamanı değiştirebileceğimiz seçenekler var. Yukarıda gösterilen Ekle düğmesine tıklayarak yeni bir gösterge tablosu oluşturacağız.

Gösterge Tablosuna Görselleştirme Ekle

Ekle butonuna tıkladığımızda (sol üst köşe), bize aşağıda gösterildiği gibi oluşturduğumuz görselleştirmeyi gösteriyor -

Kontrol panelinize eklemek istediğiniz görselleştirmeyi seçin. İlk üç görselleştirmeyi aşağıda gösterildiği gibi seçeceğiz -

Birlikte ekranda böyle görülüyor -

Böylelikle, bir kullanıcı olarak yüklediğimiz veriler hakkında genel bilgileri alabilirsiniz - ülke bazında ülke-adı, bölge adı, bölge ve nüfus alanları ile.

Artık mevcut tüm bölgeleri, azalan sırada bilge maksimum nüfus oranını, maksimum alanı vb. Biliyoruz.

Bu sadece yüklediğimiz örnek veri görselleştirmesidir, ancak gerçek dünyada işletmenizin ayrıntılarını izlemek çok kolay hale geliyor, örneğin aylık veya günlük milyonlarca ziyaretçi alan bir web siteniz var, satışları takip etmek istiyorsunuz her gün, saat, dakika, saniye yapılır ve ELK yığınınız yerinde ise Kibana, satış görselleştirmenizi istediğiniz her saat, dakika, saniye olarak gözlerinizin önünde gösterebilir. Gerçek zamanlı verileri gerçek dünyada olduğu gibi görüntüler.

Kibana, genel olarak, iş işleminizle ilgili doğru ayrıntıların çıkarılmasında çok önemli bir rol oynar, böylece şirket ilerlemenin nasıl gittiğini bilir.

Gösterge Tablosunu Kaydet

Üst kısımdaki kaydet düğmesini kullanarak kontrol panelinizi kaydedebilirsiniz.

Gösterge tablosunun adını girebileceğiniz bir başlık ve açıklama ve gösterge tablosunun ne yaptığını anlatan kısa bir açıklama vardır. Şimdi, kontrol panelini kaydetmek için Kaydetmeyi Onayla'ya tıklayın.

Gösterge Tablosu için Zaman Aralığını Değiştirme

Şu anda gösterilen verilerin Son 15 dakikaya ait olduğunu görebilirsiniz. Lütfen bunun herhangi bir zaman alanı olmayan statik bir veri olduğunu, böylece görüntülenen verilerin değişmeyeceğini unutmayın. Gerçek zamanlı sisteme bağlı verilere sahip olduğunuzda zamanı değiştirerek, yansıtan verileri de gösterecektir.

Varsayılan olarak, aşağıda gösterildiği gibi Son 15 dakikayı göreceksiniz -

Son 15 dakikaya tıklayın ve seçiminize göre seçebileceğiniz zaman aralığını gösterecektir.

Hızlı, Göreli, Mutlak ve Son seçenekler olduğunu gözlemleyin. Aşağıdaki ekran görüntüsü Hızlı seçeneğin ayrıntılarını gösterir -

Şimdi, mevcut seçeneği görmek için Göreli'ye tıklayın -

Burada Başlangıç ​​ve Bitiş tarihini dakika, saat, saniye, ay, yıl önce belirtebilirsiniz.

Mutlak seçeneği aşağıdaki ayrıntılara sahiptir -

Takvim seçeneğini görebilir ve bir tarih aralığı seçebilirsiniz.

Son seçenek, Son 15 dakika seçeneğini ve ayrıca yakın zamanda seçmiş olduğunuz diğer seçeneği geri verecektir. Zaman aralığını seçmek, o zaman aralığı içinde gelen verileri güncelleyecektir.

Gösterge Tablosunda Ara ve Filtreyi Kullanma

Ayrıca kontrol panelinde arama ve filtre kullanabiliriz. Aramada, belirli bir bölgenin ayrıntılarını almak istiyorsak, aşağıda gösterildiği gibi bir arama ekleyebileceğimizi varsayalım -

Yukarıdaki aramada Bölge alanını kullandık ve bölgenin ayrıntılarını görüntülemek istiyoruz: OCEANIA.

Aşağıdaki sonuçları alıyoruz -

Yukarıdaki verilere bakarak OCEANIA bölgesinde Avustralya'nın maksimum nüfusa ve alana sahip olduğunu söyleyebiliriz.

Benzer şekilde, aşağıda gösterildiği gibi bir filtre ekleyebiliriz -

Ardından, Bir filtre ekle düğmesine tıklayın ve aşağıda gösterildiği gibi dizininizde bulunan alanın ayrıntılarını gösterecektir -

Filtrelemek istediğiniz alanı seçin. Aşağıda gösterildiği gibi ASIA bölgesinin ayrıntılarını almak için Bölge alanını kullanacağım -

Filtreyi kaydedin ve filtreyi aşağıdaki gibi görmelisiniz -

Veriler şimdi eklenen filtreye göre gösterilecektir -

Ayrıca aşağıda gösterildiği gibi daha fazla filtre ekleyebilirsiniz -

Aşağıda gösterildiği gibi devre dışı bırak onay kutusunu tıklayarak filtreyi devre dışı bırakabilirsiniz.

Etkinleştirmek için aynı onay kutusuna tıklayarak filtreyi etkinleştirebilirsiniz. Filtreyi silmek için sil butonunun olduğuna dikkat edin. Filtreyi düzenlemek veya filtre seçeneklerini değiştirmek için Düzenle düğmesi.

Görüntülenen görselleştirme için, aşağıda gösterildiği gibi üç nokta göreceksiniz -

Üzerine tıklayın ve aşağıda gösterildiği gibi seçenekleri gösterecektir -

İnceleyin ve Tam Ekran

İncele'ye tıklayın ve bölgenin ayrıntılarını aşağıda gösterildiği gibi tablo formatında verir -

Excel sayfasında görmek istemeniz durumunda, görselleştirmeyi CSV formatında indirme seçeneği vardır.

Sonraki seçenek tam ekran, görselleştirmeyi aşağıda gösterildiği gibi tam ekran modunda alacaktır -

Tam ekran modundan çıkmak için aynı düğmeyi kullanabilirsiniz.

Kontrol Paneli Paylaşımı

Paylaş butonunu kullanarak kontrol panelini paylaşabiliriz. Paylaş düğmesine tıkladığınızda, aşağıdaki gibi ekran göreceksiniz -

Ayrıca, sitenizde kontrol panelini göstermek için gömme kodunu kullanabilir veya başkalarıyla paylaşmak için bir bağlantı olacak kalıcı bağlantıları kullanabilirsiniz.

URL aşağıdaki gibi olacaktır -

http://localhost:5601/goto/519c1a088d5d0f8703937d754923b84b

Zaman çizelgesi olarak da adlandırılan Timelion, esas olarak zaman tabanlı veri analizi için kullanılan bir başka görselleştirme aracıdır. Zaman çizelgesi ile çalışmak için, indekse bağlanmamıza ve ayrıca ihtiyacımız olan sonuçları elde etmek için veriler üzerinde hesaplamalar yapmamıza yardımcı olacak basit bir ifade dili kullanmamız gerekir.

Timelion'u nerede kullanabiliriz?

Zaman çizelgesi, zamanla ilgili verileri karşılaştırmak istediğinizde kullanılır. Örneğin, bir siteniz var ve her gün izlenimlerinizi alıyorsunuz. İçinde bulunduğunuz haftanın verilerini önceki hafta ile karşılaştırmak istediğiniz verileri, yani Pazartesi-Pazartesi, Salı-Salı vb. Görünümlerin nasıl farklılaştığını ve ayrıca trafiği analiz etmek istiyorsunuz.

Timelion'a Başlarken

Timelion ile çalışmaya başlamak için, aşağıda gösterildiği gibi Timelion'a tıklayın -

Zaman çizelgesi varsayılan olarak tüm dizinlerin zaman çizelgesini aşağıda gösterildiği gibi gösterir -

Timelion, ifade sözdizimi ile çalışır.

Note - es (*) => tüm dizinler anlamına gelir.

Timelion ile kullanılabilecek işlevin ayrıntılarını almak için, aşağıda gösterilen metin alanına tıklamanız yeterlidir -

İfade sözdizimi ile kullanılacak işlevlerin listesini verir.

Timelion ile başladığınızda, aşağıda gösterildiği gibi bir hoş geldiniz mesajı görüntüler. Vurgulanan bölüm, yani işlev referansına atla, zaman dilimi ile kullanılabilecek tüm işlevlerin ayrıntılarını verir.

Timelion Hoş Geldiniz Mesajı

Timelion karşılama mesajı aşağıda gösterildiği gibidir -

Bir sonraki düğmeye tıklayın ve temel işlevselliği ve kullanımı konusunda size yol gösterecektir. Artık İleri'ye tıkladığınızda aşağıdaki ayrıntıları görebilirsiniz -

Timelion İşlev Referansı

Timelion için mevcut fonksiyon referansının ayrıntılarını almak için Yardım düğmesine tıklayın -

Zaman Çizelgesi Yapılandırması

Zamanlama ayarları Kibana Yönetimi → Gelişmiş Ayarlar'da yapılır.

Gelişmiş Ayarlar'a tıklayın ve Kategoriden Zamanlamayı seçin

Timelion seçildikten sonra, timelion konfigürasyonu için gerekli tüm gerekli alanları gösterecektir.

Aşağıdaki alanlarda varsayılan dizini ve dizinde kullanılacak zaman aralığını değiştirebilirsiniz -

Varsayılan olan _all ve zaman alanı @ timestamp şeklindedir. Onu olduğu gibi bırakıp, zaman dilimindeki indeksi ve zaman alanını değiştirirdik.

Verileri Görselleştirmek için Zaman Çizelgesini Kullanma

İndeksi kullanacağız: medicalvisits-26.01.2019 . Aşağıda 1 Ocak 2017 ile 31 Aralık 2017 tarihleri ​​arasında görüntülenen veriler yer almaktadır -

Yukarıdaki görselleştirme için kullanılan ifade aşağıdaki gibidir -

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).bars()

Medicalvisits-26.01.2019 dizinini kullandık ve bu endeksteki zaman alanı Visiting_Date ve çubuklar işlevi kullanıldı.

Aşağıda, Ocak 2017 ayı için 2 şehri gün bazında analiz ettik.

Kullanılan ifade -

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date, 
q=City:Sabadell).label(Sabadell),.es(index=medicalvisits-26.01.2019,
timefield=Visiting_Date, q=City:Terrassa).label(Terrassa)

2 günlük zaman çizelgesi karşılaştırması burada gösterilmektedir -

İfade

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).label("August 2nd 2018"),
.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,offset=-1d).label("August 1st 2018")

Burada ofset kullandık ve 1 gün fark verdik. Güncel tarihi 2 Ağustos 2018 olarak seçtik. Yani 2 Ağustos 2018 ve 1 Ağustos 2018 veri farkı veriyor.

Ocak 2017 ayı için en önemli 5 şehir verilerinin listesi aşağıda gösterilmiştir. Burada kullandığımız ifade aşağıda verilmiştir -

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,split=City.keyword:5)

Split'i kullandık ve alan adını şehir olarak verdik ve dizinden ilk beş şehre ihtiyacımız olduğu için split = City.keyword: 5 olarak verdik

Her şehrin sayısını verir ve isimlerini çizilen grafikte gösterildiği gibi listeler.

Elasticsearch'te Logstash kullanmadan veri yüklemek için Geliştirme Araçlarını kullanabiliriz. Dev Tools kullanarak Kibana'da istediğimiz verileri gönderebilir, koyabilir, silebilir, arayabiliriz.

Kibana'da yeni dizin oluşturmak için geliştirme araçlarında aşağıdaki komutu kullanabiliriz -

PUT KULLANARAK Dizin Oluşturun

Dizin oluşturma komutu burada gösterildiği gibidir -

PUT /usersdata?pretty

Bunu çalıştırdığınızda, boş bir kullanıcı verisi indeksi oluşturulur.

Dizin oluşturmayı bitirdik. Şimdi verileri dizine ekleyecek -

PUT Kullanarak Dizine Veri Ekleme

Bir dizine aşağıdaki şekilde veri ekleyebilirsiniz -

Kullanıcı verileri dizinine bir kayıt daha ekleyeceğiz -

Kullanıcı verileri dizininde 2 kaydımız var.

GET Kullanarak Dizinden Veri Al

1. kaydın detaylarını şu şekilde alabiliriz -

Tüm kayıtları aşağıdaki şekilde alabilirsiniz -

Böylelikle tüm kayıtları yukarıda gösterildiği gibi kullanıcı verilerinden alabiliriz.

PUT kullanarak Dizindeki verileri güncelleyin

Kaydı güncellemek için aşağıdaki işlemleri yapabilirsiniz -

"Ervin Howell" olan ismini "Clementine Bauch" olarak değiştirdik. Artık tüm kayıtları indeksten alabilir ve güncellenmiş kaydı aşağıdaki gibi görebiliriz -

DELETE kullanarak verileri dizinden silin

Kaydı burada gösterildiği gibi silebilirsiniz -

Şimdi, toplam kayıtları görürseniz, yalnızca bir kaydımız olacak -

Oluşturulan dizini şu şekilde silebiliriz -

Şimdi, mevcut dizinleri kontrol ederseniz, dizini sildiği için kullanıcı veri dizinine sahip olmayacağız.

Kibana Monitoring, ELK yığınının performansı hakkında ayrıntılar verir. Kullanılan bellek, yanıt süresi vb. Ayrıntıları öğrenebiliriz.

İzleme Ayrıntıları

Kibana'da izleme ayrıntılarını almak için, aşağıda gösterildiği gibi izleme sekmesine tıklayın -

İzlemeyi ilk kez kullandığımız için AÇIK tutmamız gerekiyor. Bunun için butona tıklayınTurn on monitoringYukarıda gösterildiği gibi. İşte Elasticsearch için görüntülenen ayrıntılar -

Elasticsearch, mevcut disk, elasticsearch'e eklenen indeksler, disk kullanımı vb. Sürümleri verir.

Kibana için izleme ayrıntıları burada gösterilmektedir -

İstek için İstekleri ve maksimum yanıt süresini ve ayrıca çalışan örnekleri ve bellek kullanımını verir.

Raporlar, Kibana Kullanıcı Arayüzünde bulunan Paylaş düğmesi kullanılarak kolayca oluşturulabilir.

Kibana'daki raporlar aşağıdaki iki biçimde mevcuttur -

• Permalinks
• CSV Raporu

Kalıcı Bağlantı Olarak Bildir

Görselleştirme gerçekleştirirken, aynı şeyi aşağıdaki gibi paylaşabilirsiniz -

Görselleştirmeyi diğerleriyle Göm Kodu veya Kalıcı Bağlantılar olarak paylaşmak için paylaş düğmesini kullanın.

Embed kodu durumunda aşağıdaki seçenekleri elde edersiniz -

Anlık görüntü veya kaydedilmiş nesne için iframe kodunu kısa url veya uzun url olarak oluşturabilirsiniz. Anlık görüntü, son verileri vermeyecek ve kullanıcı, bağlantı paylaşıldığında kaydedilen verileri görebilecek. Daha sonra yapılan herhangi bir değişiklik yansıtılmayacaktır.

Kaydedilmiş nesne olması durumunda, bu görselleştirmede yapılan son değişiklikleri alacaksınız.

Uzun url için anlık görüntü IFrame kodu -

<iframe src="http://localhost:5601/app/kibana#/visualize/edit/87af
cb60-165f-11e9-aaf1-3524d1f04792?embed=true&_g=()&_a=(filters:!(),linked:!f,query:(language:lucene,query:''),
uiState:(),vis:(aggs:!((enabled:!t,id:'1',params:(field:Area),schema:metric,type:max),(enabled:!t,id:'2',p
arams:(field:Country.keyword,missingBucket:!f,missingBucketLabel:Missing,order:desc,orderBy:'1',otherBucket:!
f,otherBucketLabel:Other,size:10),schema:segment,type:terms)),params:(addLegend:!t,addTimeMarker:!f,addToo
ltip:!t,categoryAxes:!((id:CategoryAxis-1,labels:(show:!t,truncate:100),position:bottom,scale:(type:linear),
show:!t,style:(),title:(),type:category)),grid:(categoryLines:!f,style:(color:%23eee)),legendPosition:right,
seriesParams:!((data:(id:'1',label:'Max+Area'),drawLi
nesBetweenPoints:!t,mode:stacked,show:true,showCircles:!t,type:histogram,valueAxis:ValueAxis-1)),times:!(),
type:histogram,valueAxes:!((id:ValueAxis-1,labels:(filter:!f,rotate:0,show:!t,truncate:100),name:LeftAxis-1,
position:left,scale:(mode:normal,type:linear),show:!t,style:(),title:(text:'Max+Area'),type:value))),title:
'countrywise_maxarea+',type:histogram))" height="600" width="800"></iframe>

Kısa url için anlık görüntü iframe kodu -

<iframe src="http://localhost:5601/goto/f0a6c852daedcb6b4fa74cce8c2ff6c4?embed=true" height="600" width="800"><iframe>

Anlık görüntü ve çekim url'si olarak.

Kısa url ile -

http://localhost:5601/goto/f0a6c852daedcb6b4fa74cce8c2ff6c4

Kısa url kapalıyken bağlantı aşağıdaki gibi görünür -

http://localhost:5601/app/kibana#/visualize/edit/87afcb60-165f-11e9-aaf1-3524d1f04792?_g=()&_a=(filters:!(
),linked:!f,query:(language:lucene,query:''),uiState:(),vis:(aggs:!((enabled:!t,id:'1',params:(field:Area),
schema:metric,type:max),(enabled:!t,id:'2',params:(field:Country.keyword,missingBucket:!f,missingBucketLabel:
Missing,order:desc,orderBy:'1',otherBucket:!f,otherBucketLabel:Other,size:10),schema:segment,type:terms)),
params:(addLegend:!t,addTimeMarker:!f,addTooltip:!t,categoryAxes:!((id:CategoryAxis-1,labels:(show:!t,trun
cate:100),position:bottom,scale:(type:linear),show:!t,style:(),title:(),type:category)),grid:(categoryLine
s:!f,style:(color:%23eee)),legendPosition:right,seriesParams:!((data:(id:'1',label:'Max%20Area'),drawLines
BetweenPoints:!t,mode:stacked,show:true,showCircles:!t,type:histogram,valueAxis:ValueAxis-1)),times:!(),
type:histogram,valueAxes:!((id:ValueAxis-1,labels:(filter:!f,rotate:0,show:!t,truncate:100),name:LeftAxis-1,
position:left,scale:(mode:normal,type:linear),show:!t,style:(),title:(text:'Max%20Area'),type:value))),title:'countrywise_maxarea%20',type:histogram))

Tarayıcıda yukarıdaki bağlantıya bastığınızda, yukarıda gösterilenle aynı görselleştirmeyi alacaksınız. Yukarıdaki bağlantılar yerel olarak barındırıldığından, yerel ortamın dışında kullanıldığında çalışmayacaktır.

CSV Raporu

CSV Raporunu Kibana'da verilerin olduğu yerde, çoğunlukla Keşfet sekmesinde alabilirsiniz.

Keşfet sekmesine gidin ve verileri istediğiniz herhangi bir dizini alın. Burada endeksi aldık : countrydata-26.12.2018 . İşte dizinden görüntülenen veriler -

Yukarıdaki verilerden aşağıda gösterildiği gibi tablo verileri oluşturabilirsiniz -

Alanları Kullanılabilir alanlardan seçtik ve daha önce görülen veriler tablo formatına dönüştürüldü.

Yukarıdaki verileri CSV raporunda aşağıda gösterildiği gibi alabilirsiniz -

Paylaş düğmesinin CSV raporu ve kalıcı bağlantılar için seçeneği vardır. CSV Raporuna tıklayıp aynısını indirebilirsiniz.

Lütfen CSV Raporlarını almak için verilerinizi kaydetmeniz gerektiğini unutmayın.

Kaydet'i onaylayın ve Paylaş düğmesine ve CSV Raporlarına tıklayın. Aşağıdaki ekranı alacaksınız -

Raporunuzu almak için CSV Oluştur üzerine tıklayın. Tamamlandığında, size yönetim sekmesine gitmenizi söyleyecektir.

Yönetim Sekmesine Git → Raporlama

Rapor adını, oluşturulduğu yeri, durumu ve eylemleri görüntüler. Yukarıda vurgulandığı gibi indirme düğmesine tıklayabilir ve csv raporunuzu alabilirsiniz.

Yeni indirdiğimiz CSV dosyası burada gösterildiği gibidir -