آموزش کیبانا

در این بخش می خوانید:

معرفی Kibana و ویژگی های آن

Kibana یک ابزار مصورسازی و تحلیل داده است که به عنوان بخشی از استک ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) معروف است. Elasticsearch یک موتور جستجو و ذخیره سازی داده است، Logstash یک ابزار تجمیع و پردازش لاگ است و Kibana به مصورسازی و تحلیل داده‌ از طریق رابط کاربری گرافیکی می‌ پردازد. کیبانا در ابتدا در سال 2013 توسط رشید خان ساخته شد که علاوه بر کیبانا سازنده ابزارهای Timelion و Canvas نیز هست. کیبانا بازوی مصورسازی داده پشته ELK را تشکیل می دهد (که دو جزء باقی مانده شامل Logstash و Elasticsearch هستند).

ویژگی‌ ها و کاربردهای اصلی Kibana عبارتند از:

  • مصورسازی داده: Kibana به کاربران امکان می‌ دهد داده‌ های ذخیره شده در Elasticsearch را به صورت نمودارها، نمودارهای میله‌ ای، نقشه‌ ها و دیگر تصاویر گرافیکی مصور کنند.
  • جستجو و فیلتر داده: از طریق رابط کاربری Kibana، کاربران می‌ توانند به راحتی در داده‌ های Elasticsearch جستجو کنند و فیلترهای مختلفی را اعمال کنند.
  • داشبوردهای چندگانه: امکان ساخت داشبوردهای چندگانه با تجمیع نمودارها و ویژگی‌ های دیگر را فراهم می‌ کند.
  • پیشخوان‌ های تحلیلی: ایجاد پیشخوان‌ های تحلیلی بر اساس داده‌ های موجود در Elasticsearch.
  • پشتیبانی از داشتن گرافیکی لاگ: Kibana معمولاً با Elasticsearch و Logstash همراه است تا امکان مصورسازی و تحلیل لاگ‌ ها را ارائه دهد.
  • انجام تحلیل جغرافیایی: قابلیت نمایش داده‌ ها بر روی نقشه‌ ها و انجام تحلیل جغرافیایی با استفاده از داده‌ های مکانی.
  • پشتیبانی از مخازن زمانی: قابلیت نمایش داده‌ ها بر اساس مخازن زمانی و ایجاد نمودارها و نمودارهای زمانی.
  • سفارشی‌سازی و ادغام با Elasticsearch: امکان سفارشی‌ سازی و گسترش Kibana به وسیله افزونه‌ ها و اسکریپت‌ های قابل اجرا در Elasticsearch.
  • پشتیبانی از داده‌ های زمانی: Kibana به خوبی با داده‌های زمانی سازگار است و امکان تحلیل و نمایش اطلاعات بر اساس تاریخ و زمان را فراهم می‌کند.
  • جامعیت با ELK Stack: به خوبی با بقیه اجزای ELK Stack (Elasticsearch و Logstash) تعامل دارد و توانایی مصورسازی و تحلیل داده‌ های جمع‌ آوری شده توسط این اجزا را به کاربران ارائه می‌ دهد.
  • پشتیبانی از تصمیم‌گیری هوشمند: Kibana به وسیله نمودارها و گزارشات، کاربران را در اتخاذ تصمیمات هوشمند و مبتنی بر داده‌ ها کمک می‌ کند.
  • پشتیبانی از امنیت: امکانات امنیتی برای محافظت از دسترسی به داده‌ ها و راهکارهای امنیتی برای Kibana ارائه شده است.

Kibana ابزاری قدرتمند برای تجسم و تحلیل داده‌ها در محیط‌هایی که از ELK Stack (Elasticsearch ،Logstash ،Kibana) استفاده می‌کنند. با این ویژگی‌ ها، Kibana به تیم‌ های تحلیل داده، مهندسان شبکه، مدیران سیستم، و توسعه‌ دهندگان کمک می‌ کند تا از داده‌ ها به صورت بهتری استفاده کنند و تصمیمات مستند و اساسی بگیرند.

داشبورد کیبانا چیست؟

داشبوردهای کیبانا با امکان ترکیب انواع مصورسازی داده ها و جستجوهای ذخیره شده در یک نمای بروزرسانی پویا که در هر نقطه می توان به آن اشاره کرد، روشی بصری برای انتقال داده ها به کاربر ارائه می دهد. داشبوردهای کیبانا کاملاً قابل تنظیم و سازگاری با نمایش داده در قالب های نمودارهای خطی و دایره ای، سنج ها، جداول داده، نقشه های حرارتی، نمودارهای خطی، نقشه های مختصات و ابرهای تگ هستند.

کاربرد کیبانا 

به دلیل پشتیبانی آن از داده بدون ساختار و نیمه ساختاریافته، یکی از موارد استفاده پیشرو برای کیبانا، تجزیه و تحلیل log و متریک است. برخی از محبوب‌ ترین موارد استفاده اضافی برای کیبانا شامل موارد زیر است:

  • داشبورد تجزیه و تحلیل متمرکز برای میکروسرویس ها
  • درک رفتار کاربر
  • نظارت بر برنامه جنکینز
  • ارزیابی عملکرد فروش
  • گزارش تخصیص منابع
  • داشبورد جریان داده
  • نظارت بر آپتایم وب سایت
  • ردیابی تست خودکار
  • نظارت بر داده های جهانی
  • اسکن آسیب پذیری
  • SIEM به عنوان یک سرویس
  • مانیتورینگ فایروال
  • پیگیری ثبت نام ها
  • مانیتورینگ لینوکس
  • برخی دیگر از موارد استفاده کم استفاده شده برای Kibana شامل قابلیت های تجسم داده های آن برای ممیزی انطباق، نظارت بر عملیات فناوری اطلاعات و نظارت بر عملکرد برنامه است.

آیا کیبانا منبع باز است؟

از نسخه 7.11 و به بعد Kibana، این راه حل دیگر به عنوان منبع باز در نظر گرفته نمی شود زیرا تحت مجوز عمومی سمت سرور (SSPL) بر اساس الزامات Open Source Initiative برای مجوز Apache منتشر شده است.

Kibana چگونه تجربیات جستجو را برای مشتریان و کاربران بهینه می کند؟

Kibana با استفاده از قدرت تجزیه و تحلیل داده و مصورسازی، تجارب جستجو را برای مشتریان و کاربران بهینه می کند. کیبانا از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ های وب‌ سایت و رفتار کاربر، به کاربران کمک می‌ کند تا روند جستجوهای کاربران را شناسایی کرده و ارتباط نتایج جستجو را بهبود بخشند. با استفاده از ابزار بصری Kibana Lens، تجربه‌ ای بی‌ نظیر را به کاربران امکان می‌ دهد داده‌ های جستجو را مصورسازی کنند.

علاوه بر این، Kibana تجزیه و تحلیل معیارهای مربوط به جستجو را از طریق داشبوردهای جامع و قابلیت های یادگیری ماشینی امکان پذیر می کند. Kibana با استفاده از تجزیه و تحلیل جستجو، به کسب و کارها این امکان را می دهد که دائماً نتایج جستجو را بهبود بخشند و به دقت تنظیم کنند، در نتیجه تجربه جستجوی بهینه و شخصی شده را برای مشتریان و کاربران خود تضمین می کنند.

Elasticsearch در مقابل Kibana: چه تفاوت هایی با هم دارند؟

Elasticsearch و Kibana معمولاً برای مدیریت و مصورسازی داده ها استفاده می شوند. Elasticsearch یک موتور جستجو و تجزیه و تحلیل توزیع شده و مقیاس پذیر است، در حالی که Kibana یک پلت فرم مصورسازی و اکتشاف داده است. آنها با هم قابلیت های قدرتمندی را برای جستجو، تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده ها در زمان واقعی ارائه می دهند. بیایید تفاوت های اصلی بین آنها را بررسی کنیم:

عملکرد: Elasticsearch به عنوان یک موتور جستجو و ذخیره داده عمل می کند و جستجوی متن کامل، ایندکس سازی اسناد و قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته را ارائه می دهد. در بازیابی سریع داده ها و ایندکس سازی حجم زیادی از داده های ساختاریافته یا بدون ساختار برتر است. از سوی دیگر، Kibana در مصورسازی داده ها متخصص است و داشبوردها، نمودارها و نمودارهای بصری را برای کاوش و ارائه داده ها به شیوه ای بصری جذاب و تعاملی ارائه می دهد.

Querying و Aggregation: الستیک سرچ با استفاده از Elasticsearch Query DSL از جستجوی متن کامل، فیلتر کردن، تجمیع و کوئری های پیچیده پشتیبانی می کند. کاربران را قادر می سازد تا تجزیه و تحلیل های پیشرفته انجام دهند، داده ها را برش داده و بینش های معناداری ایجاد کنند. Kibana از قابلیت‌های جستجوی Elasticsearch بهره می‌برد، اما یک رابط کاربرپسند برای ایجاد مصورسازی ها، ساخت کوئری ها از طریق سازنده کوئری بصری، و انجام کاوش داده‌ های موقتی ارائه می‌ کند.

رابط کاربری: Elasticsearch در درجه اول عملکرد خود را از طریق یک API RESTful نشان می دهد، که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به صورت برنامه ریزی شده با موتور جستجو تعامل داشته باشند. از سوی دیگر، Kibana یک رابط کاربری گرافیکی مبتنی بر وب را ارائه می دهد که به طور خاص برای مصورسازی و کاوش داده ها طراحی شده است. این یک رابط کاربر پسند برای ایجاد، سفارشی سازی و اشتراک گذاری داشبوردها، مصورسازی ها و گزارش ها ارائه می دهد.

مصورسازی داده ها: در حالی که Elasticsearch می تواند نتایج جستجو و تجمیع را در قالب JSON برگرداند، Kibana در تبدیل داده های خام به نمایش های بصری غنی برتر است. طیف گسترده ای از انواع مصورسازی مانند نمودارهای خطی، نمودار میله ای، نمودار دایره ای، نقشه ها و موارد دیگر را ارائه می دهد. کاربران می توانند داشبوردهای تعاملی را با ترکیب مصورسازی های متعدد، اعمال فیلترها، و حفاری در نقاط داده خاص برای تجزیه و تحلیل عمیق تر ایجاد کنند.

ادغام با Elastic Stack :Elasticsearch و Kibana اجزای محکمی از Elastic Stack هستند. Elasticsearch داده ها را ذخیره و ایندکس می کند، در حالی که Kibana یک رابط بصری برای کاوش و تجزیه و تحلیل آن داده ها ارائه می دهد. آنها می توانند با هم برای ایجاد راه حل های قدرتمند جستجو و تجزیه و تحلیل استفاده شوند. Kibana به Elasticsearch به عنوان منبع داده اصلی خود متکی است و باید Elasticsearch نصب و پیکربندی شود.

به طور خلاصه، Elasticsearch بر قابلیت‌های جستجو، ایندکس سازی و تجزیه و تحلیل تمرکز دارد و آن را برای ذخیره و بازیابی حجم زیادی از داده‌ ها ایده‌ آل می‌کند. Kibana در مصورسازی و کاوش داده ها تخصص دارد و به کاربران امکان می دهد داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند و داده ها را به صورت بصری تجزیه و تحلیل کنند. هنگامی که Elasticsearch و Kibana با هم استفاده می شوند، راه حل جامعی برای مدیریت و استخراج بینش از داده ها ارائه می دهند.

مقایسه Kibana با Grafana و Knowi 

در دنیای دیجیتال امروزی، زمانی که فردی از اصطلاح «کلان داده» استفاده می‌ کند، اولین چیزی که به ذهن می‌ رسد، دریایی از داده‌ هایی است که انسان‌ ها، شبکه‌ های اجتماعی و دستگاه‌ های IoT تولید می‌ کنند. اما ما اغلب از سیل کلان داده که توسط سرورها، اپلیکیشن های زیرساخت ابری و ابزارهای کسب و کار مبتنی بر وب در سراسر جهان ایجاد می شود، از دست می دهیم. روزانه، این سیستم ها هزاران داده در گزارش های خود تولید می کنند. این مجموعه داده های گزارش برای نظارت صحیح بر این سیستم ها بسیار مهم هستند. اما یک شخص نمی تواند چنین حجم عظیمی از داده های گزارش را در قالب خام به صورت دستی نظارت و تجزیه و تحلیل کند. اینجاست که ابزارهای مصورسازی داده می توانند کمک بزرگی باشند. داشبوردهای مصورسازی داده‌های گزارش می‌ توانند برای نظارت بر گزارش‌ های سرور و برنامه‌ ها برای کارآمدتر کردن تیم فناوری اطلاعات مفید باشند. گرافانا، کیبانا و Knowi برخی از بهترین ابزارهای مصورسازی موجود در بازار هستند. 

Grafana یک ابزار منبع باز است که می تواند برای مصورسازی هر داده استفاده شود. می توان از آن برای ایجاد داشبوردهای متعددی استفاده کرد که از انواع نمودارها و تصاویر زیبا برای کاربران و ذینفعان مختلف پشتیبانی می کند. Kibana ابزار مصورسازی پشته بسیار محبوب ELK است. ELK stack مجموعه ای از 3 ابزار منبع باز است: Elasticsearch ،Logstash و Kibana. پشته ELK برای مدیریت گزارش و راه حل های نظارتی برای داده های Elasticsearch استفاده می شود. Knowi یک پلتفرم مدرن هوش تجاری است که دارای ویژگی های فراوانی هم برای مهندسان داده و هم برای دانشمندان داده است. دارای ادغام نیتیو با بسیاری از منابع داده مبتنی بر SQL و NoSQL است. Knowi مصورسازی های غنی را برای تجزیه و تحلیل های پیشرفته، گزارش های درخواستی و داشبوردهای کاربر ارائه می دهد.

هر دو Grafana و Kibana اساسا ابزارهای مصورسازی هستند و ویژگی های زیادی را برای ایجاد نمودارها و داشبورد ارائه می دهند. اما Grafana برای تولید نمودارها و داشبوردهای زیبا و جذاب از نظر بصری محبوبیت بیشتری دارد.  علاوه بر این، Grafana در مقایسه با Kibana قابل تنظیم و انعطاف پذیرتر است. اما در عین حال راه اندازی کیبانا راحت تر است. از سوی دیگر، به عنوان یک پلتفرم بی آی، Knowi مصورسازی غنی نیز ارائه می دهد. در واقع، Knowi بیش از 30 مصورسازی را ارائه می دهد در حالی که Kibana فقط 17 مصورسازی را پشتیبانی می کند.

Grafana رسما از ادغام با 14 منبع داده مانند MySQL ،Graphite ،InfluxDB ،PostgreSQL و Prometheus پشتیبانی می کند. از طرف دیگر Knowi از طیف وسیع تری از 36 منبع داده مختلف پشتیبانی می کند که شامل Oracle ،MySQL ،MongoDB ،PostgreSQL ،Apache Cassandra ،Elasticsearch و غیره می شود. 

Kibana برای تبدیل داده های گزارش از پشته ELK به مصورسازی مفید است و همچنین از گزارش های جستجو پشتیبانی می کند.

Grafana بیشتر یک ابزار مصورسازی همه منظوره است که می‌ تواند با مجموعه‌ ای از داده‌ ها کار کند که ممکن است "Log" باشند یا نباشند. اما از کوئری متن پشتیبانی نمی کند.

Knowi یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده سرتاسری است که می تواند در بالای پایگاه داده های متعدد، ساختاریافته یا بدون ساختار قرار گیرد. Knowi به معنای واقعی کلمه از تمام ویژگی‌ ها و ادغام‌ هایی که Kibana یا Grafana ارائه می‌دهند و خیلی بیشتر پشتیبانی می‌ کند. و به دلیل خارج از جعبه راه حل یادگیری ماشین، دارای یک مزیت بزرگ است. با این حال، Kibana و Grafana را می توان به صورت رایگان یا با هزینه بسیار کم استقرار کرد، در حالی که Knowi یک راه حل سازمانی است که دارای هزینه های مجوز است. اما با این هزینه‌ های اضافه، پشتیبانی زیادی به همراه دارد، که می‌ تواند هنگام دریافت یک  راه‌ حل پیچیده تجزیه و تحلیل داده‌ خوب باشد.

نظرتون درباره این نوشته چیه؟ عالیه بد نیست خوب نبود