Tableau de bord Kibana : tutoriel pour les débutants

Après avoir décompressé le paquet Kibana, exécutez le fichier bin/kibana (macOS, Linux) ou bin\kibana.bat (Windows) pour faire fonctionner le serveur Kibana.

Vous pouvez alors appeler le backend Kibana via l’adresse « http://localhost:5601 » dans votre navigateur (Elasticsearch doit pour cela être démarré).

Afin de pouvoir examiner de plus près le tableau de bord Kibana et ses fonctions dans ce tutoriel, il faut tout d’abord y insérer des données. Sur le site Internet d‘Elastic, il y a trois échantillons de base de données téléchargeables gratuitement, que nous utilisons ici à des fins de test. Ce sont les trois bases de données listées ci-dessus « shakespeare.json » (base de données des œuvres complètes de William Shakespeare), « accounts.zip » (ensemble de comptes fictifs) et « logs.jsonl.gz » (ensemble de fichiers logs générés de manière aléatoire).

Téléchargez et décompressez les trois fichiers (compte et fichier log) et enregistrez-les à l’emplacement de votre choix.

Avant de soumettre les données, il est nécessaire de créer des mappings pour les champs des bases de données Shakespeare et Server Log. Ces affectations divisent les documents de l’index en groupes logiques et spécifient également les propriétés des champs, telles que leur capacité de recherche. L’outil approprié pour configurer les Mappings est la Console, qui se trouve dans l’interface Kibana sous les points de menu « Dev Tools » « Console ».

Si les données sont intégrées comme prévu, l’Output ressemble à ceci :

Pour que Kibana puisse savoir quelles données il doit traiter, vous devez créer des modèles correspondants pour les indices « shakespeare », « bank » et « logstash ». Définissez le premier comme suit :

1. Ouvrez le menu « Management » et cliquez sur « Index Patterns ». Lors de la création du premier modèle d’index, la page « Create index pattern » s’ouvre automatiquement. Vous pouvez également l’appeler à l’aide du bouton du même nom.
2. Tapez « shakes* » dans le champ « Index pattern » et cliquez sur « Next step ».
3. Comme aucune configuration spéciale n’est nécessaire pour ce modèle, passez à l’étape de configuration suivante et terminez directement la création du modèle en cliquant sur « Create index pattern ».

Répétez les étapes pour le motif « ba* », qui est automatiquement affecté à l'index « bank ».

Enfin, vous définissez un modèle d'index avec le nom « logstash* » pour les trois index de log du serveur. Dans ce modèle, cependant, vous ne sautez pas le menu de configuration, mais sélectionnez « @timestamp » dans le menu déroulant « Time Filter field name » car ces ensembles de données contiennent des données de séries temporelles. Cliquez ensuite sur « Create index pattern » comme pour les deux motifs précédents.

Après avoir alimenté votre serveur Kibana avec les ensembles de données, vous pouvez maintenant lancer une requête de recherche Elasticsearch pour rechercher ces données et filtrer les résultats. Pour ce faire, allez dans le menu « Discover » de Kibana et sélectionnez le modèle d’index pour votre recherche à l’aide de la petite icône triangulaire dans la barre de menu de gauche. Dans le cadre de ce tutoriel Kibana, nous avons choisi l’ensemble de données de compte (ba*) :

Discover indique ensuite les entrées des quatre comptes 97, 177, 878 et 916 qui correspondent aux propriétés sélectionnées.

Grâce aux préparatifs effectués jusqu’à présent dans ce tutoriel Kibana, vous êtes maintenant en mesure de visualiser les données implémentées pour donner vie à votre tableau de bord. L’exemple d’un diagramme circulaire pour la base de données des comptes bancaires sera créé ici. D’une part, ce diagramme doit montrer quelle partie du total de 1 000 comptes se situe dans certaines tranches de soldes de comptes et, d’autre part, comment la répartition selon l’âge au sein de ces divisions se présente.

Dans la première étape, ouvrez le menu « Visualize » et cliquez sur « Create a visualization » pour obtenir une liste des types de visualisation disponibles. Sélectionnez ensuite l’option « Pie ».

Au début, vous ne verrez qu’un cercle simple qui résume toutes les entrées de la base de données, puisqu’aucune catégorie n’a encore été définie. Ceux-ci sont également appelés « Buckets » dans Kibana et peuvent être créés sous le point de menu du même nom.

Pour définir d’abord les sections individuelles des soldes de comptes, cliquez sur « Split Slices » et sélectionnez « Range » dans le menu déroulant « Aggregation » :

Cliquez ensuite sur « Apply Changes » (l’icône triangulaire), et le diagramme circulaire montre la répartition des comptes selon les divisions de solde de compte définies.

Dans la deuxième étape, vous ajoutez un autre cercle au diagramme qui illustre la répartition des classes d’âge pour les zones de solde des comptes individuels. Pour ce faire, cliquez sur « Add sub-buckets », puis à nouveau sur « Split Slices » et sélectionnez « Terms » dans le menu déroulant. Sous « Field », recherchez l’entrée « age » et acceptez les modifications via « Apply changes ».

Le tableau de bord avec Kibana sera également abordé brièvement dans ce tutoriel, de sorte que vous pourrez créer votre premier tableau de bord de test en utilisant la recherche et la visualisation que vous avez enregistrées aux étapes 4 et 5. Pour ce faire, sélectionnez le tableau de bord dans la navigation de la page, puis cliquez sur « Create new dashboard », puis sur « Add ». Kibana va maintenant lister automatiquement toutes les visualisations sauvegardées ou les recherches Elasticsearch :

Cliquez avec le bouton gauche de la souris pour ajouter la visualisation du solde du compte et le résultat de l’exemple de recherche au tableau de bord, après quoi vous pouvez visualiser les deux dans des panneaux séparés dans le tableau de bord :