高级可视化
1. 时间序列可视化
# 时间序列可视化配置
可视化类型: Time Series
指标:
Y轴:
- Average (response_time)
- Count
分组:
X轴: Date Histogram (@timestamp)
拆分系列: Terms (service)
2. 热力图可视化
# 热力图可视化
可视化类型: Heat Map
指标:
颜色: Count
分组:
X轴: Date Histogram (@timestamp)
Y轴: Terms (level)
3. 标签云可视化
# 标签云可视化
可视化类型: Tag Cloud
指标:
大小: Count
分组:
标签: Terms (message.keyword)
4. 指标可视化
# 指标可视化
可视化类型: Metric
指标:
- Count
- Average (response_time)
- Sum (total_bytes)
仪表板设计
1. 布局设计
# 仪表板布局设计
布局原则:
重要性排序: "重要指标放在顶部"
逻辑分组: "相关指标放在一起"
响应式设计: "适配不同屏幕尺寸"
留白: "适当的留白提高可读性"
2. 颜色方案
# 颜色方案设计
颜色使用:
状态指标: "绿色(正常)、黄色(警告)、红色(错误)"
趋势指标: "使用渐变色表示趋势"
对比指标: "使用对比色区分不同类别"
一致性: "整个仪表板使用统一的颜色方案"
3. 仪表板模板
# 仪表板模板设计
模板类型:
监控仪表板:
- 系统指标
- 应用指标
- 错误统计
分析仪表板:
- 趋势分析
- 对比分析
- 分布分析
运营仪表板:
- 业务指标
- 用户行为
- 性能指标
交互功能
1. 时间过滤
# 时间过滤配置
时间过滤:
全局时间: "所有可视化共享时间范围"
相对时间: "最近1小时、24小时、7天等"
绝对时间: "自定义开始和结束时间"
自动刷新: "设置自动刷新间隔"
2. 字段过滤
# 字段过滤配置
字段过滤:
点击过滤: "点击可视化元素过滤数据"
范围过滤: "使用范围滑块过滤"
多选过滤: "支持多值选择"
排除过滤: "支持排除特定值"
3. 钻取功能
# 钻取功能配置
钻取功能:
向下钻取: "从汇总数据钻取到详细数据"
向上钻取: "从详细数据返回到汇总数据"
关联钻取: "在不同可视化之间钻取"
脚本化可视化
1. Vega可视化
// Vega可视化配置
{
"$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
"width": 400,
"height": 200,
"data": [
{
"name": "table",
"url": {
"%context%": true,
"%timefield%": "@timestamp",
"index": "my_index",
"body": {
"size": 10000,
"aggs": {
"date_histogram": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp",
"calendar_interval": "1h"
},
"aggs": {
"avg_value": {
"avg": {
"field": "value"
}
}
}
}
}
}
},
"format": {
"property": "aggregations.date_histogram.buckets"
}
}
],
"marks": [
{
"type": "line",
"from": {
"data": "table"
},
"encode": {
"enter": {
"x": {
"scale": "x",
"field": "key"
},
"y": {
"scale": "y",
"field": "avg_value"
}
}
}
}
]
}
2. Timelion可视化
// Timelion时间序列查询
.es(index=my_index, timefield=@timestamp, metric=avg:value)
.label('Average Value')
.color('#1E88E5')
自定义插件
1. 插件开发
// Kibana插件开发示例
import React from 'react';
import { Plugin, Setup, Start } from 'kibana/server';
class MyPlugin implements Plugin {
setup(core: Setup) {
// 插件设置
}
start(core: Start) {
// 插件启动
}
}
export const plugin = () => new MyPlugin();
实际应用案例
1. 应用监控仪表板
# 应用监控仪表板配置
仪表板组件:
总请求数:
类型: Metric
指标: Count
时间范围: 最近1小时
请求趋势:
类型: Line Chart
指标: Count
分组: Date Histogram (1分钟)
响应时间:
类型: Line Chart
指标: Average (response_time)
分组: Date Histogram (1分钟)
状态码分布:
类型: Pie Chart
分组: Terms (status_code)
错误日志:
类型: Data Table
过滤: status_code:>=400
排序: @timestamp desc
大小: 20
2. 系统监控仪表板
# 系统监控仪表板配置
仪表板组件:
CPU使用率:
类型: Line Chart
指标: Average (system.cpu.total.pct)
分组: Date Histogram (1分钟)
内存使用率:
类型: Line Chart
指标: Average (system.memory.used.pct)
分组: Date Histogram (1分钟)
磁盘IO:
类型: Area Chart
指标:
- Average (system.diskio.read.bytes)
- Average (system.diskio.write.bytes)
分组: Date Histogram (1分钟)
网络流量:
类型: Line Chart
指标:
- Average (system.network.in.bytes)
- Average (system.network.out.bytes)
分组: Date Histogram (1分钟)
3. 业务分析仪表板
# 业务分析仪表板配置
仪表板组件:
总销售额:
类型: Metric
指标: Sum (amount)
销售趋势:
类型: Line Chart
指标: Sum (amount)
分组: Date Histogram (1天)
产品分布:
类型: Pie Chart
分组: Terms (product_id)
地区分布:
类型: Coordinate Map
字段: geoip.location
指标: Count
用户行为:
类型: Vertical Bar
分组: Terms (action)
排序: _count desc
最佳实践
1. 可视化设计原则
# 可视化设计原则
设计原则:
简洁明了: "避免过度复杂的可视化"
数据准确: "确保数据准确性"
易于理解: "使用清晰的标签和说明"
性能优化: "合理使用采样和聚合"
响应式: "适配不同屏幕尺寸"
2. 仪表板优化
# 仪表板优化建议
优化建议:
组件数量: "每个仪表板不超过20个可视化"
刷新间隔: "合理设置自动刷新间隔"
时间范围: "使用合适的时间范围"
字段过滤: "使用字段过滤提高性能"
缓存利用: "利用浏览器缓存"
3. 性能优化
# 性能优化建议
优化建议:
查询优化: "使用filter代替query"
字段过滤: "只返回需要的字段"
采样: "大数据集使用采样"
聚合优化: "使用合适的聚合类型"
索引优化: "使用合适的索引模式"
总结
Kibana仪表板与可视化高级的关键要点：
- 高级可视化：时间序列、热力图、标签云、指标可视化
- 仪表板设计：布局设计、颜色方案、仪表板模板
- 交互功能：时间过滤、字段过滤、钻取功能
- 脚本化可视化：Vega可视化、Timelion时间序列
- 自定义插件：插件开发基础
- 实际应用：应用监控、系统监控、业务分析仪表板
- 最佳实践：设计原则、仪表板优化、性能优化
掌握这些高级功能，可以创建功能强大、美观实用的Kibana仪表板，为数据分析和决策提供有力支持。
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