《Kibana数据可视化》配套资源

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Kibana是一个开源的数据可视化平台，它允许用户通过令人惊叹的、强大的图形与数据进行交互。 在本书中，读者将学到如何在数据架构之上使用Elastic Stack实时地进行数据可视化。无论是日志分析、指标、业务分析、图形分析，还是根据业务需要对其进行扩展，在数据可视化方面，每种数据架构都有不同的需求和期望。本书将帮读者掌握Elastic公司的可视化工具，并使之适应各种应用场景。 读者会从了解如何使用Kibana的基本可视化特性开始，然后了解如何实现一个纯指标分析架构，以及如何使用Elastic Stack的Timelion（一个很好新潮的特性）对其进行可视化，接着学习如何用崭新的图可视化将数据关联起来，在文档间生成关系网 络，很后再深入研究Kibana开发环境的设置，以便构建自定义的Kibana插件。 读完本书，读者将会掌握将Elastic Stack数据可视化技能提高到一个新水平所需的所有知识。 读者将学到以下内容： ■ 如何用Kibana进行数据可视化； ■ 采集日志数据，构建一个Elasticsearch集群，在Kibana中创建可视化资产； ■ 将Kibana集成到Web页面中； ■ 搭建、开发和部署新的Kibana与Timelion的定制插件； ■ 在Timelion中构建基于时间序列数据的指标仪表板； ■ 使用图插件可视化特性和利用图查询； ■ 创建、实现、打包和部署新的自定义插件； ■ 使用Prelert解决异常检测的难题。

内容简介

Kibana是广泛地应用在数据检索和数据可视化领域的ELK中的一员。本书专门介绍Kibana，通过不同的用例场景，带领读者全面体验Kibana的可视化功能。 全书共9章，主要包括数据驱动架构简介、安装和配置Kibana 5.0、用Kibana进行业务分析、用Kibana进行日志分析、用Kibana和Metricbeat进行指标分析、探索Kibana中的Graph、定制Kibana的Timelion、用Kibana进行异常检测、为Kibana开发自定义插件等内容。书中包括丰富的示例，可以帮助读者解决各种常见的数据可视化问题。 本书适合想要学习如何用Elastic Stack部署数据驱动架构，特别是如何用Kibana对那些Elasticsearch索引的数据进行可视化的开发人员、运维团队、业务分析师和数据架构师阅读。

作者简介

作者简介 Bahaaldine Azarmi是Elastic公司的解决方案架构师。在此之前，他与人联合创立了Reachfive公司—一家专注于构建用户行为和社会分析的营销数据平台公司。他还曾就职于不同的软件公司，如Talend和Oracle等，分别担任解决方案架构师和架构师等职位。他还是《Scalable Big Data Architecture》和《Talend for Big Data》等书的作者。 译者简介 谢人强，副教授，现任福州外语外贸学院电子商务系主任。美国西俄勒冈（Western Oregon Univerisity）访问学者，发表学术论文20 余篇，目前的研究方向是信息生态、电子商务等。 方延风，不错工程师，现在福建省科学技术信息研究所任职。毕业于清华大学，获得计算机技术工程硕士学位，美国俄勒冈大学访问学者，曾出版过多本计算机图书，目前的研究方向是文本数据挖掘、自然语言处理（NLP）、信息检索技术等。

目录

• 第 1章 数据驱动架构简介 1
• 1.1 行业挑战 2
• 1.1.1 用例 2
• 1.1.2 基础步骤 4
• 1.1.3 技术局限 6
• 1.2 Elastic Stack总览 8
• 1.2.1 Elasticsearch 9
• 1.2.2 Beats 10
• 1.2.3 Logstash 11
• 1.2.4 Kibana 13
• 1.2.5 X-Pack 14
• 1.3 小结 18
• 第 2章 安装和设置Kibana 5.0 19
• 2.1 安装 19
• 2.1.1 下载软件 20
• 2.1.2 安装Elasticsearch 21
• 2.1.3 安装Kibana 23
• 2.1.4 安装X-Pack 25
• 2.1.5 配置安全性 29
• 2.2 Kibana剖析 30
• 2.2.1 核心组件 31
• 2.2.2 插件 37
• 2.3 小结 39
• 第3章 用Kibana 5.0进行业务分析 41
• 3.1 业务用例——巴黎事故数据集 42
• 3.1.1 数据建模——以实体为中心的文档 42
• 3.1.2 导入数据 43
• 3.1.3 构建仪表板 46
• 3.1.4 向数据提问 61
• 3.2 小结 67
• 第4章 用Kibana 5.0进行日志分析 69
• 4.1 技术用例——Apache服务器日志 69
• 4.1.1 在控制台导入数据 70
• 4.1.2 导入仪表板 75
• 4.1.3 理解仪表板 76
• 4.1.4 向数据提问 80
• 4.2 小结 82
• 第5章 用Metricbeat和Kibana 5.0进行指标分析 83
• 5.1 技术用例——用Metricbeat监控系统 84
• 5.2 开始使用Metricbeat 84
• 5.2.1 安装Metricbeat 84
• 5.2.2 配置和运行Metricbeat 85
• 5.3 Kibana中的Metricbeat 89
• 5.3.1 导入仪表板 89
• 5.3.2 可视化指标 91
• 5.4 用Timelion处理Metricbeat 93
• 5.4.1 基于时间的*大CPU使用率分析 93
• 5.4.2 使用X-Pack警报功能 102
• 5.5 小结 107
• 第6章 探索Kibana中的Graph 109
• 6.1 Elastic Graph基础知识介绍 109
• 6.2 用Elastic Graph探索Stack Overflow数据集 113
• 6.2.1 准备使用Graph 113
• 6.2.2 数据结构 114
• 6.2.3 简单探索 116
• 6.2.4 *级探索 122
• 6.3 小结 131
• 第7章 定制Kibana 5.0的Timelion 133
• 7.1 深入Timelion代码 133
• 7.1.1 了解Kibana插件的结构 134
• 7.1.2 使用Timelion函数 135
• 7.2 当谷歌分析器遇到Timelion 138
• 7.2.1 配置开发环境 139
• 7.2.2 验证安装 140
• 7.2.3 配置谷歌API账号 141
• 7.2.4 验证配置 145
• 7.2.5 通览实现过程 146
• 7.3 插件发布管理 150
• 7.4 小结 152
• 第8章 用Kibana 5.0进行异常检测 153
• 8.1 了解异常检测的概念 153
• 8.1.1 了解人类对数据可视化的局限 153
• 8.1.2 了解传统异常检测的局限 155
• 8.1.3 了解Prelert如何解决异常检测 156
• 8.2 使用Prelert进行运维分析 158
• 8.2.1 配置Prelert 158
• 8.2.2 创建Prelert作业 161
• 8.3 组合使用Prelert、警报和Timelion 169
• 8.3.1 在Timelion中可视化异常结果 170
• 8.3.2 采用报告功能调度异常检测报告 176
• 8.4 小结 179
• 第9章 为Kibana 5.0开发自定义插件 181
• 9.1 从零开始创建插件 181
• 9.1.1 Yeoman——插件脚手架 181
• 9.1.2 验证安装 183
• 9.2 一个渲染Elasticsearch拓扑的插件 184
• 9.2.1 通览拓扑实现 186
• 9.2.2 安装插件 193
• 9.3 小结 195