أدوات قوية لتصور وتحليل بيانات Elasticsearch

الهدف هو تحويل البيانات إلى معلومات ، والمعلومات إلى بصيرة. ― كارلي فيورينا

حول كيبانا

Kibana هو قطعة من البرمجيات التصور البيانات التي توفر واجهة يستند إلى مستعرض ل استكشاف البيانات Elasticsearch و التنقل في مطاطا المكدس - مجموعة من المنتجات مفتوحة المصدر (Elasticsearch، Logstash، نبض، وغيرها).

في حين Logstash والقطع تقديم البيانات إلى Elasticsearch، Kibana يفتح نافذة على مطاطا المكدس ، مما يسمح لك لتتبع صحة كتلة الخاص بك ، نفذ سجل و تحليل السلاسل الزمنية ، كشف الحالات الشاذة في البيانات مع آلة التعلم غير خاضعة للرقابة ، واكتشاف علاقات باستخدام الرسوم البيانية والأهم من ذلك ، استخلاص الرؤى من بيانات Elasticsearch مع تصورات يمكن دمجها معًا في لوحة معلومات تفاعلية مخصصة .

أود اليوم أن أوضح لك كيفية إنشاء لوحة تحكم مذهلة وتقرير جدولي يعتمد على بيانات Elasticsearch.

نشمر عن ساعديك ولنبدأ!

من أين أبدا

على الصفحة الرئيسية الصفحة هي المكان حيث يبدأ كل شيء.

هنا يمكنك تحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها بعد ذلك. يمكن تقسيم الوظائف المتاحة إلى قسمين منطقيين:

  • تصور و استكشاف البيانات. هنا يمكنك إنشاء لوحة معلومات أو تصور أو عرض تقديمي جديد ، وإنشاء نموذج للتعلم الآلي ، وتحليل العلاقات في بياناتك باستخدام الرسوم البيانية ، والمزيد.
  • إدارة و مطاطا المكدس : تكوين المساحات الخاصة بك، وتحليل سجلات تطبيق، إعدادات الأمان تكوين، الخ

سنركز على عملية إنشاء تصورات وإضافتها إلى لوحة القيادة.

كيفية إنشاء لوحة القيادة في Kibana

دعني أجعلك تشعر بمدى سهولة إعداد لوحة تحكم ثرية والبدء في إعداد التقارير.

الخطوة الأساسية الأولى التي يجب اتخاذها هي استيراد بياناتك إلى Kibana. خيارات متعددة لإضافة البيانات تحت تصرفك - يمكنك اختيار الخيار الأنسب لك:

لأغراض العرض ، لقد اخترت بيانات العينة.

لتصميم تصورات البيانات الأولى ودمجها في لوحة المعلومات ، افتح صفحة تصور . هنا يمكنك إنشاء الرسوم المرئية الموجودة وتعديلها وعرضها.

ما سيذهلك في الحال هو وفرة أنواع التصور التي يمكنك الاختيار من بينها.

بعد تحديد النموذج الذي تريده ، اختر نمط فهرس كمصدر لإبلاغ Kibana بفهرسك. دعنا نختار "kibana_sample_data_flights" ونبدأ في إنشاء مخطط شريطي أفقي.

يمكنك الآن تطبيق التجميع المتري للمحور الصادي وتجميع المجموعة للمحور السيني. فيما يلي قائمة بجميع التجميعات المتاحة للمخططات.

اختياريًا ، يمكنك تخصيص ألوان التصور.

التصفية هي ميزة أخرى قوية من Elasticsearch و Kibana. يوفر طريقة لتصور مجموعة فرعية محددة فقط من المستندات.

انظر كيف يمكنك تطبيق عوامل التصفية على الحقول بناءً على الشروط المنطقية:

كما ترى ، يوفر Kibana طريقة مباشرة لتصفية البيانات عبر الواجهة المريحة. إلى جانب ذلك ، يمكنك اختيار كيفية تصفية البيانات - إما باستخدام لغة Kibana Query (بناء جملة استعلام مبسط) أو Lucene .

للسماح للمستخدمين النهائيين بتصفية البيانات بشكل تفاعلي ، يمكنك إضافة أدوات تحكم - عناصر خاصة من لوحة المعلومات تتيح تصفية البيانات بمجرد النقر عليها.

ميزة أخرى أود تسليط الضوء عليها هي التصفية المتقدمة حسب التواريخ والقدرة على ضبط فترات زمنية لتحديث البيانات في لوحة القيادة.

الشيء الجيد هو أن التصورات قابلة لإعادة الاستخدام . بعد إنشائه ، يمكنك حفظ النتيجة وإضافتها إلى لوحة القيادة في أي وقت وكذلك مشاركتها مع زملائك نظرًا لأن لديهم حق الوصول إلى مثيل Kibana الخاص بك.

بعد ترتيب كل عناصر التصور في صفحة واحدة ، يمكنك تصدير لوحة المعلومات النهائية إلى تنسيق PNG أو PDF . هذا ما يجعل لوحات المعلومات قابلة للنقل - من السهل مشاركتها عبر الأقسام في وقت قصير جدًا.

لنلقِ نظرة على مثال للوحة القيادة التي يمكنك إنشاؤها:

في رأيي، فإن السمات الرئيسية التي تجعل كل لوحة القيادة الخاصة هي التفاعل و التعبير . باستخدامه ، يمكنك توصيل مقاييس العمل بكفاءة.

الانطباع الشخصي

تؤدي التصورات في Kibana بشكل مثالي المهام المصممة من أجلها. علاوة على ذلك ، كل التصورات لافتة للنظر ويمكنك تخصيصها وفقًا لأفكار التصميم الخاصة بك والمقصود من العملية برمتها لخلق لوحة القيادة في Kibana أن تكون بسرعة و كفاءة - ومن ذلك بسبب واجهة سهلة الاستخدام وبديهية وKibana ل.

من ناحية أخرى ، شعرت أن بعض الوظائف مفقودة هنا.

عند العمل مع البيانات، واحدة من التقنيات الاستكشافية فعالة يمكن تطبيقها هو تشريح و تقطيع البيانات الخاصة بك قبل التعرف على الجوانب التي من البيانات تولي اهتماما لل. في رأيي ، أداة جدول البيانات ليست الخيار الأفضل - فهي تقدم البيانات في جدول مسطح لا يدعم عرضًا متعدد الأبعاد للبيانات. لكن اللعب بالبيانات يجب أن يتم بشكل تفاعلي وسريع.

وهنا يأتي دور التحكم في الجدول المحوري . بعد البحث عن الحلول المتاحة ، وقع اختياري على مكون إضافي مفتوح المصدر يسمى Flexmonster. يتعامل مع الاتصال بفهرس Elasticsearch ويسمح بإنشاء تقارير مجدولة بناءً على البيانات من مستنداته. إلى جانب ذلك ، يعد التكامل مع Kibana سلسًا - الشيء الوحيد المطلوب للبدء هو تثبيت مكون إضافي عن طريق تشغيل سطر واحد من التعليمات البرمجية في سطر الأوامر. يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل على GitHub. قبل استخدامه ، أوصي بالتأكد من أن مثيلات Kibana و Elasticsearch لديك من نفس الإصدار.

بمجرد إعداد الأداة ، تكون جاهزًا لاستخدام جميع الميزات المتاحة للبحث عن رؤى متعمقة.

ميزات للتحليلات وإعداد التقارير

يوفر Flexmonster Pivot وصولاً سريعًا إلى وظائف إعداد التقارير الأكثر أهمية. يسمح شريط الأدوات الخاص به بالاتصال بمصدر البيانات وتحميل التقارير المحفوظة مسبقًا وتصدير التقارير إلى PDF و Excel و HTML و CSV والصور. إلى جانب ذلك ، تمكنت من التبديل بسرعة بين وضعين مختلفين - الشبكة والرسوم البيانية. وتشمل خلايا خيارات التنسيق المشروط و التنسيق رقم . تستحق قائمة الحقول اهتمامًا خاصًا - هنا يمكنك تحديد التسلسلات الهرمية للصفوف والأعمدة والمقاييس وعوامل تصفية التقارير. يوجد أيضًا حقل إدخال البحث والذي يكون مفيدًا إذا كان الفهرس يحتوي على قائمة طويلة من الحقول.

إحدى الميزات التي أود إبرازها هي القدرة على سحب وإسقاط التسلسلات الهرمية على الشبكة مباشرة. وبالتالي ، يمكنك تغيير الشريحة بالكامل عبر واجهة المستخدم.

آخر واحد هو الحفر من خلال ميزة - فإنه يساعد على معرفة السجلات التي تقف وراء القيم تجميعها.

العمل مع الجدول المحوري

دعني أوضح لك كيفية إنشاء تقرير بناءً على بيانات Elasticsearch:

أثناء اختبار أداة، لقد تمكنت من تجميع و تصفية البيانات، نوع القيم على الشبكةوحفظ النتائج لمتابعة العمل مع التقرير لاحقًا. بالإضافة إلى ذلك ، يعمل التصدير بشكل جيد - من السهل مشاركة التقارير مع زملائك في الفريق.

جمع كل ذلك معا

لقد قمت اليوم بتغطية الفوائد التي يوفرها Kibana لتصور بيانات Elasticsearch. لقد تمكنت من التأكد من قدرة لوحات المعلومات على تمكين عملية التحليل.

في رأيي ، يعد الجدول المحوري أداة جيدة تمكّنك من الاستفادة من استكشاف البيانات قبل البحث عن إجابات للأسئلة المعقدة.

يُكمل Flexmonster بشكل رائع الوظائف المتاحة لـ Kibana - التقارير التي تقوم بإنشائها بها ثاقبة وقابلة للتخصيص ويمكن مشاركتها بسهولة عبر الأقسام.

من خلال العمل معًا ، تتمتع كلتا الأداتين بكل الإمكانيات لتعزيز سرد قصتك.

أنا أشجعك على تجربة مثل هذه المجموعة.

ماذا بعد؟

  • الإبلاغ مع Kibana
  • إنشاء تصور في Kibana
  • جدول محوري للبحث المرن
  • كيفية إضافة Pivot Table إلى Kibana