Kibana：Kibana 不僅僅是針對開發者的 - 它是為所有人開發的

Elastic 中國社群官方部落格發表於2020-11-11

當我第一次接觸 Elastic Stack 時，坦率地說，我對 Kibana 強大的功能所折服，但同時也擔心不會使用這個工具，因為它的功能確實太多。對於一個新手來說感覺還是覺得無從下手。對於很多人來說，他們可能都一直認為：Kibana 只為專業開發者所使用，你需要懂很多的 Elasticsearch 或者大資料的知識，你才會使用這個工具。也許之前的 Kibana 版本你可能是這樣認為的，但是隨著 Kibana 的發展以及版本的演化。現在的 Kibana 功能不僅更加強大，而且也易於使用。特別是在最近釋出的版本 7.5 開始引入 Lens 以後，它徹底地消除了製作視覺化的門檻。任何一個人稍微對資料有些感覺的人，都可以使用 Lens 製作強大的視覺化。 

在我之前的文章 “Kibana：Kibana Lens 入門” 對 Lens 做了一些介紹。在今天的文章中，我將使用簡單的視訊來展示這個工具的強大。

 

Kibana 的演變

早在 2010 年，Elasticsearch 釋出了，這個新的搜尋引擎席捲了開發人員世界。 在早期，Kibana 採取了其最初確定的步驟，即作為 Elasticsearch 的使用者介面：開發人員開始使用Kibana 作為更便捷的方式來顯示資料，圖表和其他視覺化，而不是依靠熟悉的命令列閃爍來搜尋其 Elasticsearch 資料。

過去十年中，Kibana 發生了很大變化！ 如今，在 Kibana 中建立視覺化變得如此簡單和直觀，數以百萬計的人（從業務分析師到高管再到資料科學家）都使用它與資料進行實時互動。 作為進入 Elastic Stack 的視窗，Kibana 使你可以自由選擇形狀和檢視資料的方式。 秉承於我們的DNA，它是免費開放的。

你可以通過以下幾種方式親自檢視此內容-無需事先獲得 Kibana 經驗。

 

準備資料

在今天的體驗中，我們為了展示資料的方便，我們直接使用 Kibana 自帶的資料。我們選擇 kibana_sample_data_logs 來進行展示：

這樣我們就匯入了 kibana_sample_data_logs 索引。

 

使用 Kibana Lens 輕鬆建立視覺化

對於新的 Kibana 使用者而言，Kibana Lens 是直接進入 Elasticsearch 中的視覺化分析資料的理想方式。 Lens 視覺化使你可以完全控制如何對資料進行切片和切塊。 此外，它旨在支援現實世界中資料分析操作的曲折變化，這意味著你可以進行臨時練習並更改檢視。

kibana len 展示1

 

快速檢查資料欄位

使用 Lens，無需提前選擇要在視覺化中使用的資料來源（索引）或欄位。 Lens 會在前面顯示 Elasticsearch 資料欄位，使您可以通過單擊檢視欄位值的細分，然後選擇可以回答問題的資料。

kibana len 展示2

只需拖放即可檢視

知道要檢視的資料後，只需拖放一個欄位，Lens 就會自動顯示該資料。 Lens 還允許您引入其他資料欄位和索引，這些資料和索引可以幫助您通過比較來加強分析。

kibana len 展示3

通過明智的建議節省時間

每次拖動滑鼠時，Lens 都會建議你以其他方式視覺化資料。 Lens 使所需的曲線更加平坦，以瞭解更多有關你正在使用的資料集的資訊：它結合了其他 Kibana 使用者的常見且成功的使用模式以及相關性排名，從而為你的資料提供了最佳的視覺化型別。

kibana len 展示4

 

要了解有關 Kibana Lens 的更多資訊，請檢視我們的文件。

 

使用 Canvas 展示你的資料

準備好提高一些先進性以使你的資料脫穎而出嗎？ 如果你想發揮自己的創造力，Canvas 是內建在 Kibana 中的資料演示工具，可讓你自定義作品的每個畫素。 建立具有徽標，顏色和其他定義你品牌的設計元素的動態儀表板，以便你可以通過講述故事的方式展示 Elasticsearch 資料。如果你對 Canvas 還是不很熟的話，請參閱我之前的啟蒙文章 “Kibana：Canvas入門”。

雖然其他儀表板工具可以捕獲滯後的資料快照，但 Canvas 中的圖表就像流到你的 Elasticsearch 索引中的資料一樣新鮮。 這意味著無論你是在關鍵任務 SOC 中使用 Canvas 還是更新執行團隊，你的資料都是最新的並且能夠支援實時決策。

最棒的是，Canvas 是 Kibana 的免費和開放功能-它支援 Elasticsearch SQL。

要了解有關 Canvas 的更多資訊，請檢視我們的入門部落格或 Canvas 網路研討會簡介。

 

去做點什麼

使用 Kibana，你可以選擇自己的冒險之旅：從折線圖，餅圖和 sunbursts 特等經典開始。 使用 Elastic Maps 挖掘位置資料，或利用我們精選的時間序列UI進行高階時間序列分析。 或通過無監督的機器學習來檢測你的 Elasticsearch 資料中潛伏的異常。 我們是否提到了更多？

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