Kibana——Lens
作者：互联网
前言
Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台，它是Elastic Stack 成员之一，旨在与 Elasticsearch 配合使用。
在Kibana中搜索、查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互，轻松地执行高级数据分析并在各种图表、表格和地图中可视化数据。
基于Kibana 7.10.0
什么是Kibana Lens
成千上万的人已经在各种领域使用Kibana作为数据分析的手段，但是对于绝大多数开发者和分析人员来讲，想要快速掌握Kibana的使用方式，仍然存在一定的挑战性，特别是在可视化领域，如何用最佳的手段对数据进行可视化展示，往往要求使用者具备丰富的可视化经验，同时在使用诸如Kibana这样的分析工具时，也经常需要反复地调整可视化配置，才能得到想要的结果。Elastic在7.5推出Kibana Lens，想要改变这一现状。
Kibana Lens直译过来就是【透镜】，通过Elastic对这个功能的定义我们可以发现这个命名很有意思：
- Kibana Lens让您快速、轻松、直观地洞悉您的Elasticsearch数据。
- Lens主要专注于易用性、可视化最佳实践以及灵活性。只需简单地将数据字段拖放到窗口中，您便可以创建可视化。
- Lens中内置的智能建议功能可让您以全新方式对数据进行可视化，还拥有更多灵活性，可以随时改变想法，并在图表类型和索引模式之间快速切换。
- Lens使得 Kibana 中进行数据切片和切块不仅变得更简单，也会更有趣。
不难看出，Kibana Lens目的非常明确，协助你去探索自己的数据，更加快速易用。
Kibana Lens的优势
Kibana Lens的提出，致力于解决可视化易用性问题，同时保证一定的灵活性，让使用者在不具备Elasticsearch aggregation的基本知识，也能使用Kibana Lens创建出丰富美观的可视化图表。
Kibana Lens的使用实践
- 入口
通过Visualize菜单进入，创建一个新的可视化视图，通常情况下我们是去选择一个图表的类型，比如柱状图、饼图，第一个选项即为Lens，也能看出这类创建可视化视图的方式是Kibana首推的方法。
- 探索数据
Kibana在Lens的布局中，提供了左侧的Field查看列表，这个和Discover中的Filed快速查询十分类似，一开始我们也许并不知道要什么样的数据进行分析，而一个简单的Filed概览就可以方便你快速的去了解数据，得到一个大致的概念，比如这里的CallerType字段，我们就能拿到一个大致的访问范围。
- 拖拽可视化
在我们对已有的数据有了一个简单的探索之后，我们可以开始尝试对其进行可视化分析，通过拖拽的方式，我们来看看Lens给我们推荐的CallerType的可视化方案：
这里我们拿到了一个非常简单的柱状分析图，与此同时我们还可以把我们关心的多个维度进行交叉分析，比如这里我可以将CallerType和ClientIp进行结合，只需要将ClientIp拖拽到视图区域即可：
这里，我们就能看到一个推荐好的堆叠柱状图，在CallerType的分布上，查看每一类中top的访问ip。
- 进一步分析
在Lens的界面，我们也可以输入KQL，在创建可视化视图的过程中动态去修改我们想要的数据源，做一些提前的过滤和分析，这对于熟悉Kibana分析的用户来说，是一个非常好的补充：
- Lens建议
基于Lens对于Field类型的判断，Lens提供了几类建议的视图，用于快速调整图表的类型，这些图表类型也是Kibana根据经验推荐的符合数据类型的视图。当然，如果你对自己的可视化场景有个人的理解，也可以自己变换图表的类型：
- Lens的灵活性
Lens将常见的图表类型做了一定程度的归类，下面我们来看看场景的分类：
1、具备X轴和Y轴的图表：
可以看到，X轴一般给了时间分布、间隔、过滤以及Top值，Y轴给了平均值、最大最小值、总数、数量、唯一值等，同时增加聚合列（break down），提升多维分析能力，通过简单的组合，即可完成绝大多数可视化分析场景：
- 分布：分布的可视化多为饼图和矩形树图场景，支持Slice by 或者 Group by的语义，加上数值列和聚合列，覆盖分布可视化的场景。
- 单值：单值更多只是一个Metric上的最后点信息，利用类似Y轴的配置来进行处理，比如count of record，或者Maximum of Field：
Kibana Lens的本人实践
待补充.......
引用：
标签：图表,视图,Lens,可视化,Kibana,数据 来源： https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/16557602.html