无需重新学习，使用 Kibana 查询/可视化 SLS 数据

1. 场景

现在通过 SLS 的 ES 兼容能力，可以很方便地实现用 Kibana 来查询和可视化 SLS 的数据。对于从 ES 迁移到 SLS 的用户可以继续保留原来的 Kibana 使用习惯。下面来演示如何通过 Kibana 来访问 SLS。

2. 使用方法

部署架构

这里蓝色部分是需要客户端部署的组件。

• Kibana 就是用来可视化的
• Proxy 用来区分 Kibana 的请求，将 SLS 相关的转发到 SLS 的 ES 兼容接口
• Elasticsearch 用来存 Kibana 的 Meta

等等，为什么这里还需要一个 ES？ 原因是 SLS 的 Logstore 不支持更新，很多 Meta 类的数据不适合存在 SLS。

而 Kibana 有很多元数据要存储，比如 Kibana 的图表配置、Index Pattern 配置等。

因此需要部署一个 ES 实例，这个 ES 实例只会存 Kibana 的元数据，所以它的资源占用非常小。

3. 部署过程

使用 docker-compose 部署

相关准备

安装好 docker 和 docker compose，下面的操作步骤对于 podman compose 的方式一样适用。

创建相关目录

mkdir sls-kibaba # 创建一个新的目录
cd sls-kibaba # 进入
mkdir es_data # 创建一个目录用于放es的数据

配置

在 sls-kibana 目录下下创建 docker-compose.yml 文件。

内容如下：（下面标识为此处请修改的地方，请根据实际情况做一下修改）

version: '3'
services:
  es:
    image: elasticsearch:7.17.3
    environment:
      - "discovery.type=single-node"
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms2G -Xmx2G"
      - ELASTIC_USERNAME=elastic
      - ELASTIC_PASSWORD=ES密码 # 此处请修改
      - xpack.security.enabled=true
    volumes:
      - ./data:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - es717net

  kproxy:
    image: sls-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/kproxy/kproxy:1.9d
    depends_on:
      - es
    environment:
      - ES_ENDPOINT=es:9200
      - SLS_ENDPOINT=https://etl-dev.cn-huheha