Kibana est un outil très complet de visualisation (dashboards) et d’administration des données dans une base de données Elasticsearch. Elle est toujours connectée à un cluster (un ou plusieurs nœuds) Elasticsearch.
Un exemple de données : des vols d’avions
Résultat:
Elasticsearch est puissant pour l’analyse car il permet. - de combiner un grande quantité de critères de recherche différent en même temps - de transformer et afficher les données récupérées pour les rendre significatives
Ajouter un filtre avec le bouton “+ Add a Filter”
Imaginons qu’on veuille chercher tous les avions qui ont décollé de New York sous la pluie depuis un mois et qui ont un prix moyen supérieur à 800$. Par exemple pour créer une mesure du risque économique que le dérèglement climatique fait peser sur une companie ?
On va devoir écrire une requête complexe.
Des requête avec des ET des OU et des NON :
Tous les vols qui concernent tel aéroport et qui contiennent le nom airways.
En partant des résultats d’une recherche fulltext :
On récupère les documents renvoyés par une requête (ce qu’elastic appel des hits) et on ne va en garder qu’une partie.
Garder que les vols dont le prix est entre 300 et 1000 €:
La période de temps en haut à droite de kibana est aussi un filtre
Très proche d’un group by en SQL.
Grouper les documents/évènements par thème et faire des calculs transformations sur ces groupes.
Pour calculer le prix moyen d’un ticket par compagnie par exemple : On va aggréger les vols de chaque compagnie et calculer la moyenne des prix des billets.
Bucket (faire des groupes)
Metric (travailler sur une dimension des données)
Geographique (grouper par zone géographique)
Une fois qu’on sait croiser des critères de recherche on peut créer des visualisations.
Permet de voir une proportion ou un changement en un coup d’oeil (quand on sait de quoi ça parle).
Vue globale pour comprendre rapidement les données
Tout est dynamique: vous pouvez ajouter un filtre et les informations se mettent à jour.