Elastic Stack梳理：Kibana高级可视化工具深度解析之Timelion、Visual Builder与Dashboard实战指南

Time Series Timelion 组件详解

Timelion是基于自定义查询表达式的时序数据分析工具，通过链式函数调用实现复杂数据处理
核心功能：基于自定义查询表达式分析时序数据，支持链式函数调用与复杂运算

1 ) 数据源配置

• 内置数据源：
  • es()：从Elasticsearch索引读取数据（需指定index参数）
  • worldbank()：从世界银行API拉取数据（需注意时间跨度匹配，例如查询近51年GDP数据）
  • 关键参数：
    • index：目标索引名（如logstash-*）
    • q：查询条件（支持Lucene语法）
    • metric：聚合指标（如sum、avg）
    • split：分组字段（基于terms聚合）
    • offset：时间偏移（如offset="-1d"展示昨日数据）
• 外部数据源：
  • 如worldbank模块可拉取世界银行数据（需注意时间跨度，示例：worldbank.China.GDP）

2 ）表达式函数与运算

• 数据查询示例：

  .es(index="logstash-*", q="geo.src:CN", metric="sum:bytes", split="os:3", offset="-1d")  
  

  效果：按操作系统分组的中国地区流量总和，并与前一日对比。
• 数据处理函数：

  函数类型	示例	作用
  数学运算	.abs().cusum()	绝对值处理后累加求和
  统计计算	.derivative()	求导（变化率）
  移动分析	.moving_average()	计算滑动平均趋势线
  条件判断	.if(lt,500,0,800)	值＜500时返回0，否则返回800

• 可视化控制：
  • label("Today")：定义图例标签
  • color("#FF0000")：设置线条颜色
  • yaxis(2)：指定副Y轴（解决多单位数据对比问题）
• 关键函数
  • 数据处理：
    • abs()（绝对值）
    • cusum()（累加和）
    • derivative()（求导）
    • mvavg()（移动平均）
  • 可视化控制：
    • .label("Today")（图例命名）
    • .lines(width=2)（线宽控制）
    • .color(#FF0000)（颜色设置）
    • .yaxis(2)（双Y轴定位）

3. 高级应用场景
   • 多序列对比：

     .es(q="geo.src:CN").label("CN")  
     .es(q="geo.src:US").label("US")  
     .divide(.es(metric="sum:bytes")).multiply(100)  // 计算流量占比  
     

   • 多序列运算：

     .es(q="geo.src:CN").divide(.es(metric="sum:bytes")).multiply(100)  // 计算中国流量占比
     

   • 动态范围控制：
     • range(0,1000)：将不同量级数据归一化（如请求数与字节数）
     • scale_interval("1s")：强制按秒级间隔计算（避免时间窗口变动影响精度）
   • 动态阈值告警：

     .es(metric="max:bytes").if(lt, 500, 0, 800)  // <500时设为0，否则800
     

   • 预警标记：

     .es(metric="max:bytes").if(gt,10000,"#FF0000","#00FF00")  // 超阈值标红  
     

• 时间偏移对比：.offset(-1d)将昨日数据与今日叠加显示（示例：今日为蓝线，昨日为红线）

其核心功能包括：

1. 多数据源支持

   • .es()：查询Elasticsearch索引数据
   • .worldbank()：获取世界银行公开数据集
   • .graphql()：连接GraphQL接口

   基础查询结构示例：

   .es(
     index="logstash-*",     // 索引名称 
     q="geo.src:CN",        // 查询条件（Lucene语法）
     metric="sum:bytes",    // 聚合指标（字节求和）
     split="os.keyword:3",  // 按操作系统分组（取前3）
     offset="-1d"           // 时间偏移（比对昨日数据）
   )
   

2. 数据处理函数库

   // 数据转换
   .abs()     // 绝对值
   .log()     // 对数变换 
   .cusum()   // 累积求和
   .derivative() // 数值微分
   .mvavg(7)  // 7期移动平均 
   
   // 可视化控制 
   .label("Today")           // 图例命名 
   .color("#FF0000")         // 颜色设置
   .lines(fill=0.5, width=2) // 线图样式（50%透明度，线宽2px）
   .yaxis(2)                 // 指定第二Y轴
   

3. 多序列运算

   // 计算中国流量占比
   cn_traffic = .es(q="geo.src:CN", metric="sum:bytes")
   total_traffic = .es(metric="sum:bytes")
   cn_traffic.divide(total_traffic).multiply(100)
   

4. 阈值告警实现

   .es(metric="max:mem_usage")
     .if(lt, 70, "#00FF00")  // <70% 绿色
     .if(gte, 70, "#FF9900") // ≥70% 橙色 
     .if(gte, 85, "#FF0000") // ≥85% 红色
   

Visual Builder 可视化构建器

定位：实验性组件，基于Pipeline Aggregation实现高阶时序分析，官方Dashboard广泛采用。

1. 核心结构

   • Data层：
     • 定义索引、时间字段、采样间隔（interval）。
     • 设置值域范围（如max:1限制CPU使用率≤100%）。
   • Metrics层：
     • 支持多级Pipeline Aggregation（如avg→derivative→sum）。
     • 关键聚合类型：
       • buckets_script：脚本计算（例：(system_cpu_user + system_cpu_system) / cpu_cores）。
       • series_agg：Kibana特有聚合（支持sum_over_time跨时序累加）。

2. 典型工作流示例

   • 网络流量正负对比：

     inbound: max(bytes_in) → derivative() → positive_only()  
     outbound: max(bytes_out) → derivative() → multiply(-1)  // 负值展示  
     

     效果：流入/流出流量以0轴为基准对称显示。
   • 多图表联动：
     所有基于Visual Builder的图表支持全局筛选联动（优于基础图表）。

3. 样式与交互控制

   • 动态修改图表类型（线图/柱图）、透明度、颜色梯度。
   • 支持条件着色（如CPU使用率＞85%→红色）。

Visual Builder技术解析

Visual Builder基于Pipeline Aggregation实现，是Kibana官方推荐的时序分析方案：

1. 核心处理流程（以CPU使用率计算为例）

   {
     "aggs": [
       {
         "id": "user_cpu",
         "type": "avg",
         "field": "system.cpu.user"
       },
       {
         "id": "system_cpu",
         "type": "avg",
         "field": "system.cpu.system"
       },
       {
         "id": "cores",
         "type": "max",
         "field": "system.cpu.cores"
       },
       {
         "id": "cpu_usage",
         "type": "bucket_script",
         "script": "(params.user + params.system) / params.cores",
         "buckets_path": {
           "user": "user_cpu",
           "system": "system_cpu",
           "cores": "cores"
         }
       }
     ]
   }
   

2. 双向流量对比实现

3. 跨图表联动优势

   • 全局过滤器自动同步
   • 点击图表元素联动筛选
   • 动态参数传递（Variables）

Visual Builder可视化构建器

实验性功能（标记为Experimental），基于Pipeline聚合实现灵活图表设计

核心组件

1. 数据管道（Pipeline Aggregation）

   • 典型结构：metric → bucket_script → series_agg
     示例（CPU使用率计算）：

     "aggs": {
       "user_avg": { "avg": { "field": "cpu.user" } },
       "system_avg": { "avg": { "field": "cpu.system" } },
       "cores": { "max": { "field": "cpu.cores" } }, 
       "usage": { 
         "bucket_script": {           "buckets_path": { "user": "user_avg", "sys": "system_avg", "core": "cores" },
           "script": "(params.user + params.sys) / params.core"
         }
       }
     }
     

2. 图表类型

   • Time Series：时序折线/柱状图
   • Metric：数值面板（支持Markdown动态模板）
   • Top N：分组排序（如terms aggregation + sort）

3. 交互优势

   • 仪表盘联动：多图表共享时间范围与过滤条件，实现动态钻取。
   • 流量对比示例（流入/流出同图）：

     "outbound": {
       "bucket_script": {
         "buckets_path": { "traffic": "outbound_agg" },
         "script": "params.traffic * -1"  // 负值使柱状图向下延伸
       }     }
     

其他辅助组件

1. Markdown 卡片

• 用途：添加标题、超链接、说明文本
• 示例：

  [System Overview](/app/dashboards#system_view)  
  [Host Metrics](/app/dashboards#host_metrics)  
  

  • 实现Dashboard间快速导航

2. Tag Cloud 文字云
   • 字段映射：size_field控制关键词大小（如count）
   • 参数：orientation调整文字角度
   • 配置项：
     • 大小字段：size by sum:bytes
     • 方向控制：orientation="multiple"
3. Controls 筛选器

• 动态过滤：添加下拉菜单（如geo.src字段筛选），实时影响关联图表
• 动态过滤组件（实验性），例如：

  Filter: geo.src.keyword
  Options: Dynamic dropdown from Elasticsearch  
  

Dashboard 集成与设计原则

核心价值：聚合多组件实现主题化数据叙事

目标：整合可视化组件构建主题化数据故事

1. 构建流程

   • 创建Dashboard → 拖拽调整组件布局与尺寸。
   • 统一时间范围（如Last 10 years）。
   • 使用Markdown添加章节标题与导航链接。

2. 设计最佳实践

   • 单一主题聚焦：例如"System Health"仅包含CPU/内存/磁盘图表。
   • 视觉层次优化：
     • 关键指标置顶（如Metric组件）。
     • 关联图表相邻布局（如流量进出对比）。
   • 交互一致性：确保所有组件响应全局时间范围与筛选器。

最佳实践

1. 主题聚焦：单Dashboard仅展示同一主题图表（如“服务器监控”包含CPU/内存/磁盘）。
2. 布局优化：
   • 关键指标置顶（如Metric大数字）
   • 关联图表横向并置（如流量入/出对比）
3. 交互设计：
   • 通过Markdown超链接跳转关联Dashboard
   • 使用Controls减少图表数量冗余

注意：避免过度设计，复杂Timelion表达式可保存为独立对象复用

通过系统化整合Timelion表达式编写、Visual Builder管道设计及Dashboard编排逻辑，可构建企业级监控解决方案。建议结合Kibana官方示例库（如Metricbeat Dashboard）深化实践，重点掌握bucket_script与series_agg等高级聚合方法

工程示例：1

1 ）方案1：Timelion查询服务（NestJS + Elasticsearch）

import { Injectable } from '@nestjs/common';  
import { Client } from '@elastic/elasticsearch';  
 
@Injectable()  
export class TimelionService {  
  private readonly esClient: Client;  
 
  constructor() {  
    this.esClient = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });  
  }  
 
  async fetchTimeSeriesData(index: string, query: any) {  
    const body = {  
      size: 0,  
      aggs: {  
        time_series: {  
          date_histogram: { field: '@timestamp', fixed_interval: '1h' },  
          aggs: {  
            metric: { [query.metricType]: { field: query.metricField } },  
            split: { terms: { field: query.splitField, size: 5 } }  
          }  
        }  
      }  
    };  
 
    return this.esClient.search({ index, body });  
  }  
}  

ES配置要点：

• 索引需开启date_histogram所需的时间字段映射
• 优化分片策略：时序数据建议按天分片（index_pattern: logs-YYYY.MM.DD）

2 ）方案2：Visual Builder管道聚合处理

// 实现 buckets_script 计算CPU使用率  
const cpuUsagePipeline = {  
  aggs: {  
    avg_user: { avg: { field: 'system.cpu.user' } },  
    avg_system: { avg: { field: 'system.cpu.system' } },  
    cpu_usage: {  
      bucket_script: {  
        buckets_path: { user: 'avg_user', system: 'avg_system', cores: 'cpu_cores' },  
        script: 'params.user + params.system / params.cores'  
      }  
    }  
  }  
};  
 
// NestJS调用示例  
async executePipelineAgg(index: string) {  
  const body = { aggs: { timestamp_group: { date_histogram: { field: '@timestamp', interval: '1h' }, ...cpuUsagePipeline } } };  
  return this.esClient.search({ index, body });  
}  

性能优化：

• 启用ES脚本缓存：script.max_compilations_rate=100/1m
• 使用Painless脚本替代Groovy提升安全性

3 ）方案3：动态Dashboard生成服务

import { KibanaClient } from '@elastic/elasticsearch';  
 
@Injectable()  
export class DashboardService {  
  private readonly kibanaClient: KibanaClient;  
 
  constructor() {  
    this.kibanaClient = new KibanaClient({ host: 'http://localhost:5601' });  
  }  
 
  async createSystemDashboard(panels: any[]) {  
    const dashboard = {  
      title: 'System Health Monitor',  
      panels: JSON.stringify(panels),  // 包含Timelion/Visual Builder等组件配置  
      options: { darkTheme: false },  
    };  
 
    return this.kibanaClient.savedObjects.create({  
      type: 'dashboard',  
      attributes: dashboard,  
    });  
  }  
}  

安全与维护：

• 通过Kibana API密钥认证：headers: { 'kbn-xsrf': 'true', Authorization: 'ApiKey XXX' }。
• 版本控制：使用Git管理Dashboard JSON定义文件。

工程示例：2

1 ) 方案1：基础查询服务封装

// src/elastic/elastic.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { Client } from '@elastic/elasticsearch';
 
@Injectable()
export class ElasticService {
  private readonly client: Client;
 
  constructor() {
    this.client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });
  }
 
  async searchTimelionData(params: {
    index: string;
    query: string;
    metric: string;
    splitField?: string;
    offset?: string;
  }) {
    const body = {
      query: {
        bool: {
          filter: [
            { range: { '@timestamp': { gte: 'now-1h' } } },
            { query_string: { query: params.query } }
          ]
        }
      },
      aggs: {
        metric_agg: { [params.metric.split(':')[0]]: { field: params.metric.split(':')[1] } },
        ...(params.splitField && {
          split_agg: {
            terms: { 
              field: params.splitField,
              size: params.splitField.includes(':') ? parseInt(params.splitField.split(':')[1]) : 10 
            }
          }
        })
      }
    };
    return this.client.search({ index: params.index, body });
  }
}

2 ) 方案2：可视化配置持久化

// src/visualization/visual.service.ts
import { ElasticService } from '../elastic/elastic.service';
 
interface VisualConfig {
  type: 'timeline' | 'metric' | 'tagcloud';
  expression: string;
  title: string;
  colorRules?: { lt?: number; gt?: number; color: string }[];
}
 
@Injectable()
export class VisualService {
  constructor(private readonly elastic: ElasticService) {}
 
  async saveVisualization(config: VisualConfig) {
    return this.elastic.client.index({
      index: 'kibana_visualizations',
      body: {
        created_at: new Date().toISOString(),
        config 
      }
    });
  }
 
  async generateTimelionExpression(config: {
    metrics: { index: string; query: string; metric: string }[];
    operations: string[];
  }) {
    return config.metrics.map((m, i) => 
      `.es(index="${m.index}", q="${m.query}", metric="${m.metric}")${config.operations[i] ? '.' + config.operations[i] : ''}`
    ).join('\n');
  }
}

3 ) 方案3：集群监控看板自动化

docker-compose-monitoring.yml 
version: '3.8'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.0
    environment:
      - cluster.name=monitoring-cluster 
      - discovery.type=single-node 
      - bootstrap.memory_lock=true 
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata:/usr/share/elasticsearch/data 
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.0
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch 
 
  metricbeat:
    image: docker.elastic.co/beats/metricbeat:7.17.0
    user: root 
    volumes:
      - /:/hostfs:ro 
      - /proc:/hostfs/proc:ro
      - ./metricbeat.yml:/usr/share/metricbeat/metricbeat.yml 
volumes:
  esdata:

metricbeat.yml
metricbeat.modules:
- module: system
  metricsets: ["cpu", "memory", "network", "process"]
  enabled: true 
  period: 10s
  processes: ['.*']
 
output.elasticsearch:
  hosts: ["http://elasticsearch:9200"]
  indices:
    - index: "metricbeat-%{[agent.version]}-%{+yyyy.MM.dd}"

工程示例：3

1 ) 方案1：基础数据查询服务

// src/elastic/elastic.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { Client } from '@elastic/elasticsearch';

@Injectable()
export class ElasticService {  private readonly client: Client;

  constructor() {
    this.client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });  }

  async searchTimelionData(index: string, query: any) {
    return this.client.search({
      index, 
      body: {
        query: {
          bool: {
            filter: [{ range: { '@timestamp': { gte: 'now-1d' } } }],
            must: [{ match: { 'geo.src': query.country } }]          }
        },        aggs: { 
          traffic_sum: { sum: { field: 'bytes' } }
        }
      }
    }); 
  }
}

2 ) 方案2：Pipeline聚合处理层

export const getCPUUsagePipeline = () => ({
  aggs: {    user_avg: { avg: { field: "cpu.user" } },
    system_avg: { avg: { field: "cpu.system" } },
    cores: { max: { field: "cpu.cores" } },    usage: {
      bucket_script: {
        buckets_path: { user: "user_avg", sys: "system_avg", core: "cores" },
        script: "(params.user + params.sys) / params.core"
      } 
    }
  } 
});

3 ) 方案3：Kibana仪表盘自动化部署

// src/kibana/dashboard.manager.ts
import { KibanaClient } from '@elastic/elasticsearch';

export class DashboardManager {
  private kibana: KibanaClient;  constructor() {    this.kibana = new KibanaClient({ node: 'http://localhost:5601' });
  }
 
  async createDashboard(visualizationIds: string[]) {
    return this.kibana.savedObjects.create({
      type: 'dashboard',
      attributes: {
        title: 'Server Monitoring',
        panels: JSON.stringify(visualizationIds.map(id => ({
          type: 'visualization',
          id,          size: { xs: 12, sm: 6 }
        }))),
        options: { darkTheme: false }
      }
    });
  }
}

ElasticSearch 周边配置处理

1 ) 性能优化配置

elasticsearch.yml 
thread_pool.write.queue_size: 1000         # 写入队列扩容 
indices.memory.index_buffer_size: 30%      # 索引缓冲区内存分配 
indices.queries.cache.size: 10%            # 查询缓存设置

2 ) 安全防护方案

启用基础认证
bin/elasticsearch-keystore add xpack.security.authc.api_key.secure
 
配置TLS加密传输 
bin/elasticsearch-certutil cert -out config/certs/elastic-certificates.p12

3 ) 备份恢复策略

PUT _snapshot/my_backups 
{
  "type": "fs",
  "settings": {
    "location": "/mnt/es_backups",
    "compress": true,
    "max_restore_bytes_per_sec": "100mb"
  }
}
 
// 定时快照策略 
PUT _slm/policy/nightly-snapshots
{
  "schedule": "0 30 1 * * ?", 
  "name": "<nightly-snap-{now/d}>",
  "repository": "my_backups",
  "config": { 
    "indices": ["*"],
    "ignore_unavailable": true
  }
}

4 ) 集群状态监控端点

// 在NestJS中实现健康检查 
@Get('cluster-health')
async getClusterHealth() {
  const { body } = await this.elastic.client.cluster.health();
  return {
    status: body.status,
    node_count: body.number_of_nodes,
    active_shards: body.active_shards_percent_as_number,
    pending_tasks: body.number_of_pending_tasks
  };
}

5 ) 索引生命周期管理（ILM）

PUT _ilm/policy/logs_policy   {
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50GB" } } },
      "delete": { "min_age": "30d", "actions": { "delete": {} } } 
    }
  } 
}

6 ) 索引模板

PUT _index_template/logs_template
{     "template": {       "settings": { "number_of_shards": 3 },
    "mappings": { "properties": { "@timestamp": { "type": "date" } } }
  },
  "index_patterns": ["logs-*"]
} 

💡 初学者提示：

• Pipeline聚合：对已有聚合结果进行二次计算
• Bucket Script：使用Painless脚本处理多聚合结果
• 双Y轴适用场景：对比单位差异大的指标（如请求数 vs 流量字节数）

关键知识点补充

1. Elasticsearch 聚合类型：

   • Metric：sum, avg, max
   • Bucket：terms, date_histogram
   • Pipeline：derivative, cumulative_sum

2. Kibana 配置优化：

   • 时序索引模板：启用index.mapping.dynamic_templates自动检测数值类型。
   • 冷热数据分层：ilm_policy自动迁移旧索引至廉价存储。

技术要点

1. Timelion核心优势

   • 动态偏移比对：.es(offset="-1d")实现同期数据对比
   • 多轴展示：.yaxis(2)解决量纲差异问题
   • 表达式链：支持>50种数学/统计函数组合

2. Visual Builder最佳实践

   • Pipeline聚合：通过bucket_script实现复杂指标计算
   • 镜像展示技巧：出站流量乘以-1实现双向对比
   • 阈值着色：color_rules实现自动告警标识

3. Dashboard设计原则

   • 主题聚焦：单仪表板不超过6个核心指标
   • 黄金布局：关键指标左上→详情右下
   • 动态交互：Controllers实现全局过滤

学习建议：

• 初学者可通过Kibana示例数据导入航班数据集，实操Timelion表达式构建
• 生产环境推荐结合NestJS实现可视化配置管理，避免硬编码查询语句