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Kibanaユーザーガイド。 視覚化。 パート6

Kibanaの公式データ視覚化文書の翻訳の5番目。

元の資料へのリンク： Kibanaユーザーガイド[6.6]»視覚化

パート1： Kibanaユーザーガイドへのリンク。 視覚化。 パート1
パート2へのリンク： Kibanaユーザーガイド。 視覚化。 パート2
パート3へのリンク： Kibanaユーザーガイド。 視覚化。 パート3
パート4： Kibanaユーザーガイドへのリンク。 視覚化。 パート4
パート5へのリンク： Kibanaユーザーガイド。 視覚化。 パート5

内容：

1. Vegaグラフ

2.ビジュアライゼーションの検査

ベガを数える


警告 この機能は実験的なものであり、将来のリリースで変更または削除される可能性があります。 Elasticは問題を解決するために最善を尽くしますが、実験的な機能はSLA公式GA機能ではサポートされていません。
Kibana内でVegaおよびVegaLiteデータの視覚化を、オフラインでも地図上でも構築できます。 Vegaの動作を確認するには、この短い概要ビデオをご覧ください。

Vegaを始めよう


以下の手順に従って、最初のVegaビジュアライゼーションを作成します。

  1. Kibanaで、視覚化を選択し、Vega視覚化を追加します。 デフォルトのグラフが表示されます。
  2. markをlineからpoint 、 area 、 bar 、 circle 、 squareなどに変更してみてください（ ドキュメントを参照）。
  3. VegaまたはVegaLiteの残りの視覚化を試してください。 URLを絶対にする必要がある場合があります。たとえば、 "url": "data/world-110m.json"を"url": "https://vega.imtqy.com/editor/data/world-110m.json" "url": "data/world-110m.json" "url": "https://vega.imtqy.com/editor/data/world-110m.json" （下記の注を参照）。
  4. makelogsユーティリティを使用して、 logstashデータを作成し、 logstashの例を試してください （ 実稼働クラスターではmakelogsを使用しないでください）。

Vega vs VegaLite


VegaLiteはVegaの簡易バージョンで、クイックスタートに便利ですが、いくつかの制限があります。 VegaLiteは実行前に自動的にVegaに変換されます。 logstash-simple_line-vegaとlogstash-simple_line-vegaliteを比較します （どちらもElasticsearchの一部のlogstashデータを使用します）。 このエディターを使用して、VegaLiteをVegaに変換できます。

Elasticsearchクエリ


デフォルトでは、Vega データ項目は"url"パラメーターで内部データと外部データを使用できます。 Kibanaは、 "url"値を再ロードすることにより、直接Elasticsearchクエリのサポートを追加します。
すべてのインデックス内のドキュメントの数をカウントするElasticsearchクエリの例を次に示します。 クエリは、 @timestampフィールドを使用して時間範囲をフィルタリングし、ヒストグラムセグメントに分割します。

 // An object instead of a string for the url value // is treated as a context-aware Elasticsearch query. url: { // Filter the time picker (upper right corner) with this field %timefield%: @timestamp // Apply dashboard context filters when set %context%: true // Which indexes to search index: _all // The body element may contain "aggs" and "query" subfields body: { aggs: { time_buckets: { date_histogram: { // Use date histogram aggregation on @timestamp field field: @timestamp // interval value will depend on the daterange picker // Use an integer to set approximate bucket count interval: { %autointerval%: true } // Make sure we get an entire range, even if it has no data extended_bounds: { min: { %timefilter%: "min" } max: { %timefilter%: "max" } } // Use this for linear (eg line, area) graphs // Without it, empty buckets will not show up min_doc_count: 0 } } } // Speed up the response by only including aggregation results size: 0 } }

完全な結果には、次の構造タイプがあります。

 { "aggregations": { "time_buckets": { "buckets": [{ "key_as_string": "2015-11-30T22:00:00.000Z", "key": 1448920800000, "doc_count": 28 }, { "key_as_string": "2015-11-30T23:00:00.000Z", "key": 1448924400000, "doc_count": 330 }, ...

"key"はUnixタイムスタンプであり、Vega日付式による変換なしで使用できることに注意してください。

ほとんどのグラフでは、セグメント値のリストのみが必要なので、 format: {property: "aggregations.time_buckets.buckets"}という表現format: {property: "aggregations.time_buckets.buckets"}を使用して、必要なデータのみに焦点を合わせます。

リクエストは、個々の範囲とコンテキスト情報パネルで指定できます。 このクエリは、 "%context%": true, "%timefield%": "@timestamp"と"%context%": true, "%timefield%": "@timestamp"ただし、時間範囲を10分前にシフトします。

 { body: { query: { bool: { must: [ // This string will be replaced // with the auto-generated "MUST" clause "%dashboard_context-must_clause%" { range: { // apply timefilter (upper right corner) // to the @timestamp variable @timestamp: { // "%timefilter%" will be replaced with // the current values of the time filter // (from the upper right corner) "%timefilter%": true // Only work with %timefilter% // Shift current timefilter by 10 units back shift: 10 // week, day (default), hour, minute, second unit: minute } } } ] must_not: [ // This string will be replaced with // the auto-generated "MUST-NOT" clause "%dashboard_context-must_not_clause%" ] } } } }

"%timefilter%"を使用して、単一の最小値または最大値を決定することもできます。 上記のように、date_histogramのextended_boundsは、最小値と最大値の2つの値を設定できます。 値をハードコーディングする代わりに、 "min": {"%timefilter%": "min"}を使用できます。これは、現在の時間範囲の先頭で上書きされます。 shift値とunit値もサポートされています。 「間隔」は、現在選択されている範囲に応じて動的に設定できます。 "interval": {"%autointerval%": 10}は、約10〜15のデータポイント（セグメント）を取得しようとします。

エラスティックマップファイル


これは、何らかのメカニズムに従ってElastic Map Serviceファイルにアクセスする機能です。

 url: { // "type" defaults to "elasticsearch" otherwise type: emsfile // Name of the file, exactly as in the Region map visualization name: World Countries } // The result is a geojson file, get its features to use // this data source with the "shape" marks // https://vega.imtqy.com/vega/docs/marks/shape/ format: {property: "features"}

地図付きのベガ


デフォルトでは、KibanaマップはVegaグラフのベースとして使用できます。 有効にするには、グラフでホスト構成でtype=mapを定義する必要があります。

 { "config": { "kibana": { "type": "map", // Initial map position "latitude": 40.7, // default 0 "longitude": -74, // default 0 "zoom": 7, // default 2 // defaults to "default". Use false to disable base layer. "mapStyle": false, // default 0 "minZoom": 5, // defaults to the maximum for the given style, // or 25 when base is disabled "maxZoom": 13, // defaults to true, shows +/- buttons to zoom in/out "zoomControl": false, // defaults to true, disables mouse wheel zoom "scrollWheelZoom": false, // When false, repaints on each move frame. // Makes the graph slower when moving the map "delayRepaint": true, // default true } }, /* the rest of Vega JSON */ }

この視覚化は、 "projection"と呼ばれる投影を自動的に埋め込みます。 これを使用して、すべての地理指向タグの位置を計算します。 さらに、経度、緯度、および縮尺を使用できます。 これらの信号は、グラフで使用したり、マップの位置を変更するために更新したりできます。

デバッグ


ブラウザデバッグコンソール


デバッグ用のブラウザーツール（たとえば、ChromeのF12またはCtrl + Shift + J）を使用して、 VEGA_DEBUG変数を検査します。* view -Vegaオブジェクトの表示へのアクセス。 実行時にデータと信号を検査する方法については、 Vegaデバッグガイドを参照してください。 VegaLiteの場合、 VEGA_DEBUG.view.data('source_0')はメインデータセットを取得します。 Vegaの場合、これはデータ名を使用します。これは特にVega仕様に含まれています。 * vega_specからの変更後のVega JSONグラフのvega_spec仕様。 VegaLiteの場合、これはVegaLiteコンパイラの出力です。 * vegalite_spec -VegaLiteグラフの場合、VegaLiteをコンパイルする前のグラフのJSON仕様

データ


Elasticsearchクエリを使用している場合、受信したデータが期待したものであることを確認してください。 これを確認する最も簡単な方法は、ブラウザデバッグツール（たとえば、F12）の[ネットワーク]タブを使用することです。 グラフを少し変更して、検索クエリを作成し、サーバーの応答を確認します。 もう1つの方法は、 Kibana Dev Toolsタブを使用することです。最初の行にインデックス名を配置します： GET <INDEX_NAME>/_search 、次の行にクエリを追加します（ "query"フィールドの値のみ）。
グラフを誰かと共有する必要がある場合は、データ文字列の応答をgist.github.comに 、おそらく.json拡張子を付けてコピーし、[raw]ボタンを使用して、このURLをグラフで直接使用できます。
Vegaが非ESデータソースを使用しないようにするには、kibana.ymlファイルにvega.enableExternalUrls: falseを追加します。

便利なリンク



VegaおよびVegaLiteの例の使用


VegaおよびVegaLiteの例を使用する場合、絶対URLを使用するように「データ」セクションを変更する必要があります。 たとえば、 "url": "data/world-110m.json"を"url": "https://vega.imtqy.com/editor/data/world-110m.json"に置き換え"url": "https://vega.imtqy.com/editor/data/world-110m.json" 。 また、通常のVegaの例では、 "autosize": "pad"レイアウトモデル"autosize": "pad"を使用し、 "autosize": "pad"はfit使用します。 autosize 、 width 、およびheight値をすべて削除します。 以下の寸法と位置を参照してください。

追加の構成オプション


これらのオプションはKibanaに固有のものです。 カードのサポートには追加の構成オプションがあります。

 { config: { kibana: { // Placement of the Vega-defined signal bindings. // Can be `left`, `right`, `top`, or `bottom` (default). controlsLocation: top // Can be `vertical` or `horizontal` (default). controlsDirection: vertical // If true, hides most of Vega and VegaLite warnings hideWarnings: true // Vega renderer to use: `svg` or `canvas` (default) renderer: canvas } } /* the rest of Vega code */ }

サイズと位置


VegaおよびVegaLite。

デフォルトでは、 autosize = { type: 'fit', contains: 'padding' } Vegaグラフは、VegaおよびVegaLiteグラフのautosize = { type: 'fit', contains: 'padding' }レイアウトモデルを使用します。 fitモデルは、 widthとheight値を無視して、使用可能なすべてのスペースを使用しますが、インデント値を考慮します。 別のautosize値を指定することにより、この動作をオーバーライドできます。

マップ上のベガ。

すべてのVegaグラフは、ゼロインデントfitモデルを使用してautosize 、 width 、 heightおよびpaddingを無視しpadding 。

可視化検査


多くのビジュアライゼーションでは、ビジュアライゼーションの基になるデータを検査できます。
ビジュアライゼーションを検査するには、エディターの「 検査」ボタンをクリックするか、ダッシュボードパネルメニューから「 検査」を選択します。

初期画面には、視覚化のための基本データが表示されます。 データをフォーマット済みまたはRaw形式のコンマ区切り値（CSV）ファイルとしてロードできます。 フォーマット済みは、テーブル形式でデータをロードします。 Rawは提示されたとおりにデータをロードします-タイムスタンプとしての日付、小数点のない数字など。

データを収集するリクエストを表示するには、右上の[表示 ]メニューから[ リクエスト ]を選択します。

使用可能なビューは、検査された視覚化によって異なります。

Source: https://habr.com/ru/post/J442278/

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