通过elasticsearch批量创建kibana的visualize图表及dashboard

本文介绍如何通过Elasticsearch批量创建Kibana的visualize图表和dashboard。内容涉及到Kibana-int索引中的dashboard类型,以及如何利用HTTP REST API添加大量dashboard。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

kibana中展示的visualize图表及dashboard,是保存在Elasticsearch的kibana-int索引的dashboard类型中的(以kibana3来说明)。

下面获取一保存的一个dashboard

GET http://localhost:9200/kibana-int/dashboard/skytone.optlog

{
    "_index": "kibana-int",
    "_type": "dashboard",
    "_id": "skytone.optlog",
    "_version": 11,
    "found": true,
    "_source": {
        "user": "guest",
        "group": "guest",
        "title": "skytone.optlog",
        "dashboard": "xxx"
    }
}

其中,dashboard字段中保存着具体的kibana中展示的具体的内容,可以参照着kibana的界面设置,很容易明白其实信息的含义的:

{
    "title": "skytone.optlog",
    "services": {
        "query": {
            "list": {
                "0": {
                    "query": "*",
                    "alias": "",
                    "color": "#7EB26D",
                    "id": 0,
                    "pin": false,
                    "type": "lucene",
                    "enable": true }
            },
            "ids": [
                0
            ]
        },
        "filter": {
            "list": {
                "0": {
                    "type": "time",
                    "field": "@timestamp",
                    "from": "now-24h",
                    "to": "now",
                    "mandate": "must",
                    "active": true,
                    "alias": "",
                    "id": 0 },
                "1": {
                    "type": "querystring",
                    "query": "_type=skytone_optlog",
                    "mandate": "must",
                    "active": true,
                    "alias": "",
                    "id": 1 }
            },
            "ids": [
                0,
                1
            ]
        }
    },
    "rows": [
        {
            "title": 
### 关于ElasticsearchKibana的使用、配置及集成 #### 使用场景概述 Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,能够提供实时的数据搜索和分析功能。而Kibana则作为可视化工具,允许用户通过图形界面来探索数据集并创建仪表板。 #### 配置指南 为了使Elasticsearch正常工作,在安装完成后需对其进行适当设置。通常情况下,默认配置已经可以满足大多数需求;但对于生产环境而言,则可能需要调整一些参数以优化性能[^1]。 对于网络连接部分,建议修改`elasticsearch.yml`文件中的绑定地址(`network.host`)以及端口(`http.port`)等属性值以便更好地适应实际部署情况。另外还需要注意集群名称(cluster.name)等相关选项的选择,确保不同实例间不会发生冲突。 ```yaml cluster.name: my-application node.name: node-1 path.data: /var/lib/elasticsearch path.logs: /var/log/elasticsearch network.host: 0.0.0.0 http.port: 9200 ``` 当涉及到安全性方面时,可以通过启用X-Pack安全特性来进行身份验证控制,并定义角色权限规则来保护敏感信息不被未授权访问者获取到。 #### 数据导入方式 利用Logstash或者Filebeat这样的 Beats系列组件可以从多种源头采集日志或事件记录送入Elasticsearch存储起来。除此之外,借助Kafka Connect平台也可以实现从关系型数据库管理系统(RDBMS),比如Oracle中抽取变更后的增量更新流式传输至目标位置——这正是之前提到过的案例之一。 #### 可视化展示 一旦有了足够的索引文档数量之后就可以考虑如何直观呈现这些结构化的半结构化甚至是非结构化的海量资料了。这时就轮到了Kibana出场发挥作用啦! 在浏览器里打开Kibana Web UI页面后会看到左侧菜单栏提供了Discover(发现), Visualize(可视化), Dashboard(仪表盘)等功能模块供选择操作: - **Discover**: 用户可以直接在这里查询特定字段的内容,查看原始JSON格式的日志条目; - **Visualize & Dashboard**: 支持构建柱状图、折线图等多种图表样式并将它们组合成完整的看板用于日常监控业务状态变化趋势。 #### 性能监测手段 除了上述提及的功能外,还可以结合JMX接口收集有关主题分区副本分配状况、消费者组偏移量滞后程度等方面的关键指标用来评估整个系统的健康水平。当然如果是在AWS云平台上运行的话,那么同样可以选择将其接入Amazon CloudWatch服务从而获得更全面详尽的历史统计报告[^2]。
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