kibana 예제

Elasticsearch가 이미 설치되고 구성되었다고 가정하면 Kibana 설치부터 시작됩니다. Elasticsearch 설치에 대해 자세히 알아두려면 이 Elasticsearch 자습서를 확인하십시오. 이 자습서를 따르는 경우 Kibana 4를 사용하는 방법을 잘 이해해야 합니다. 로그 메시지를 검색하고 시각화 및 대시보드를 만드는 방법을 알아야 합니다. 3 단계 — 이 후 로그 파일에서 구문 분석 된 데이터는 localhost:5621에서 Kibana 관리에서 다른 시각적 개체 및 대시보드를 만들 수 있습니다. Kibana가 데이터를 수신하고 있는지 확인하려면 Kibana의 관리 탭에서 다음 명령을 실행합니다: 운영 체제 및 환경에 따라 Kibana를 설치하는 다양한 방법이 있습니다. Elasticsearch 및 Logstash가 이미 설치된 AWS EC2에서 실행되는 우분투 16.04 머신에 Kibana를 설치할 예정입니다. 처음에는 범주가 아직 정의되지 않았기 때문에 데이터베이스의 모든 항목을 요약하는 간단한 원만 표시됩니다. 이들은 또한 키바나에서 « 버킷 »이라고하며 같은 이름의 메뉴 항목에서 만들 수 있습니다.

리포지토리를 업데이트하고 Kibana를 설치하는 것만 남았습니다. 이 작업을 수행하는 지침은 Kibana 설정 섹션의 필드 데이터 재장 섹션에서 다룹니다. Kibana 인터페이스에서 왼쪽 메뉴에서 개발자 도구를 선택합니다. 명령을 입력하는 왼쪽 콘솔과 결과를 볼 수 있는 오른쪽 콘솔이 표시됩니다. 예를 들어 DestAirportID 및 DestWeather 필드를 추가하면 해당 두 필드에 대한 열이 표시됩니다. 예를 들어 히스토그램에서 특정 색상 세그먼트를 클릭하면 Kibana에서 세그먼트가 나타내는 중요한 용어를 필터링할 수 있습니다. 다음은 대시보드에 필터를 적용하는 예제 스크린샷입니다: Kibana 대시보드는 이 자습서에서 간략하게 다루므로 4단계와 5단계에서 저장한 검색 및 시각화를 사용하여 첫 번째 테스트 대시보드를 만듭니다. 이렇게 하려면 페이지 탐색에서 대시보드를 선택한 다음 « 새 대시보드 만들기 »를 클릭한 다음 « 추가 »를 클릭합니다. Kibana는 이제 저장된 모든 시각화 또는 Elasticsearch 검색을 자동으로 나열합니다: 대시보드가 예제로 제공됩니다.

필요에 맞게 사용자 지정하는 것이 좋습니다. Kibana 4는 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 Elasticsearch를 기반으로 하는 분석 및 시각화 플랫폼입니다. 이 자습서에서는 Elasticsearch ELK 스택으로 수집된 로그 메시지를 필터링하고 시각화하는 인터페이스를 사용하는 방법을 보여 줌으로써 Kibana를 시작하게 됩니다. 주요 인터페이스 구성 요소를 다루고 검색, 시각화 및 대시보드를 만드는 방법을 설명합니다. 다음은 ELK 내에서 로그 흐름의 적절한 순서를 보여 ELK 스택의 아키텍처입니다. 여기서는 제공된 필터 기준에 따라 다양한 소스에서 생성된 로그가 Logstash에 의해 수집되고 처리됩니다. 그런 다음 Logstash는 이러한 로그를 Elasticsearch에 파이프하여 데이터를 분석하고 검색합니다. 마지막으로 Kibana를 사용하여 로그를 시각화하고 요구 사항에 따라 관리합니다. 키바나 4에 처음 연결하면 검색 페이지로 이동합니다.

기본적으로 이 페이지에는 ELK 스택의 가장 최근에 받은 로그가 모두 표시됩니다. 여기에서 검색 쿼리를 기반으로 특정 로그 메시지를 필터링하고 찾은 다음 시간 필터를 사용하여 검색 결과를 특정 시간 범위로 좁힐 수 있습니다.

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