Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/9476813.html
我们发现没有展示任何的数据。但我们之前已经把数据导入到Elasticsearch中了。
Elasticsearch作为分布式搜索引擎可以说应用非常广了，可以用于站内搜索，日志查询等功能。本文将着重介绍Elasticsearch的搜索与聚合功能。
两篇文章介绍了 Elasticsearch 是什么，以及怎么搭建 Elasticsearch，并介绍了简单的一些查看 Elasticsearch 信息的 API，但是并没有讲解怎么往 Elasticsearch 中写入数据或者怎么存储/查询数据。是因为考虑到通过 UI 操作对刚开始学习 Elasticsearch 更加友好。所以，如何安装 Kibana 以及如何通过 Kibana 写入、查询数据将是本文的重点。
在前面的章节中，我们快速搭建了基于腾讯云ES的集群，也通过了多种方式去访问管理ES集群。那么在数据接入到腾讯云ES后，我们就需要对存入ES的数据进行分析、探索，以图标的形式展现出来，进而实现高级的数据分析和可视化工作。那么我们来讲一下腾讯云Kibana的相关操作吧
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
Elasticsearch（简称 ES）是一款基于Lucene的全文搜索引擎，它提供了一个分布式的、多租户的全文搜索引擎，可以处理海量数据的索引和查询。ES的应用范围非常广泛，包括企业搜索、网站搜索、日志分析、安全分析、业务分析等。由于ES的搜索性能、可扩展性和易用性等方面的优势，越来越多的开发者开始使用ES来构建复杂的应用程序。
但是，我却不会相关的es数据库操作，因此，也是花了一两天在工作中初步学习了一下es数据库的基础使用方法。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
Elasticsearch SQL是一个X-Pack组件，它允许针对Elasticsearch实时执行类似SQL的查询。无论使用REST接口，命令行还是JDBC，任何客户端都可以使用SQL对Elasticsearch中的数据进行原生搜索和聚合数据。可以将Elasticsearch SQL看作是一种翻译器，它可以将SQL翻译成Query DSL。
实际业务实战中，大家或多或少的都会遇到导入、导出问题。 根据数据源的不同，基本可以借助：
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
在如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch中已经介绍安装好了ES，下面就Kibana对ES的查询监控作介绍，就是常提到的大数据日志处理组件ELK里的K。 什么是Kibana?现引用园
警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。警报动作可能涉及发送电子邮件或Slack消息，将数据写入Elasticsearch的索引，调用并传递数据给外部网络服务，等等。
Elasticsearch 查询语言（ES|QL）是一种强大的工具，用于在 Elasticsearch 中过滤、转换和分析数据。它易于学习和使用，适用于各种用户，包括终端用户、SRE 团队、应用程序开发人员和管理员。
使用kibana的时候掌握一些高级查询用法，可以大大提升工作效果 查找指定字段 field:word: 字段field查找word字符，全匹配 通配符 * 表示任意个字符 ? 表示一个字符
Elastic Stack 是 原 ELK Stack 在 5.0 版本加入 Beats 套件后的新称呼。 Elastic Stack 在最近两年迅速崛起，成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域，开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比，Elastic Stack 具有如下几个优点： 处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用； 配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计； 检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应； 集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的； 前端操作炫丽。Kibana 界面上，只需要点击鼠标，就可以完成搜索、聚合功能，生成炫丽的仪表板。
首次添加文档时，若索引不存在会自动创建； 借助 kibana 的dev-tools来实现 es 的交互
代码已经上传到码云：https://gitee.com/lezaiclub/springboot-hyper-integration.git,欢迎白嫖
日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位，系统越复杂，日志的分析和监控就越重要，常见的需求有: 根据关键字查询日志详情 监控系统的运行状况 统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等 异常数据自动触发消息通知 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志，经过运维周转费时费力 日志数据分散在多个系统，难以查找 日志数据量大，查询速度慢 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据 数据不够实时 常见的一些重量级的开源Trace系
很多人刚刚接触ELK都不知道如何使用它们来做分析，经常会碰到下面的问题： 安装完ELK不知从哪下手 拿到数据样本不知道怎么分解数据 导入到elasticsearch中奇怪为什么搜不出来 搜到结果后，不知道它还能干什么 本篇就以一个完整的流程介绍下，数据从 读取-->分析-->检索-->应用 的全流程处理。在阅读本篇之前，需要先安装ELK,可以参考之前整理安装文档：ELK5.0部署教程 在利用ELK做数据分析时，大致为下面的流程： 1 基于logstash分解字段 2 基于字段创建Mapping 3 查
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
工欲善其事必先利其器，ELK Stack的学习和实战更是如此，特将工作中用到的“高效”工具分享给大家。
Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，适用于各种数据类型，数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据；
轻量目录访问协议LDAP（英文：Lightweight Directory Access Protocol），是一个运行在 TCP/IP 上的目录访问协议，您可通过集成ES和LDAP身份验证，实现统一的认证管理。本文介绍如何基于腾讯云Elasticsearch Service配置轻量目录访问协议LDAP认证，以实现相应角色的LDAP用户访问腾讯云Elasticsearch Service。 使用限制 LDAP身份验证是Elasticsearch官方商业特性X-pack提供的高级功能，当前仅在白金版集群支持。
Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
首先，来了解一下Elasticsearch，它是一个分布式可扩展高实时的搜索和分析引擎，可以很轻松的让高量级数据具有搜索分析和探寻能力，其自身的水平伸缩性可以让数据在生产环境下具有更高价值。
ELK 即 elasticsearch, logstash 以及 kibana。Elasticsearch 是一个基于 lucene 的分布式搜索引擎，logstash 是一种日志传输工具，也可以对日志数据进行过滤处理，kibana 则是基于 angular 开发的展示平台，可以进行数据的搜索以及可视化展示。目前 ELK 平台被广泛用于日志的分析处理。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域， Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 特点：
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。
title:”hello world” AND text:to 和 title:”hello world” AND to 等效
我所在的公司目前使用的K8S是RedHat的OpenShift 4, 虽然有官方文档, 并且有专门的 Develop 章节, 但是实际使用发现, 开发者(特别是中国的开发者, 传统行业\金融行业的开发者)关注的功能和章节相去甚远. 所以我专门针对开发经常问我的问题, 总结出来这个系列文章.
很早之前就使用过腾讯云版本的日志服务cls。个人的应用场景主要是想采集clb负载均衡的日志。但是早些时候腾讯云的负载均衡clb只能挂载单个ssl证书，早期域名比较混乱，不想使用多个的clb服务。个人采用了自建的kubernetes服务。采用了腾讯云cls +tcp的方式代理应用，tls证书作为secret的方式交由kubernetes管理。这样就不能在clb层收集日志了（到现在也是这样仅支持http https方式收集日志，不能使用tcp方式收集）。因此仅仅是试用了一下就放弃了。
如果你正在使用Elastic Stack并且正尝试将自定义Logstash日志映射到Elasticsearch，那么这篇文章适合你。
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
任何 SIEM 系统的核心都是日志数据。有很多种。无论是来自服务器，防火墙，数据库还是网络路由器，日志都为分析人员提供了深入了解 IT 环境中发生事件的原始资料。
《Linux命令行大全》（The Linux Command Line by William E. Shotts, Jr.）中英双语版
通过此文章，我将提供有关ELK攻击利用与安全防护的知识。关于利用ELK 的信息在网上非常罕见。因此，这篇文章只是本人在日常工作和学习中的个人笔记，虽不完善，但可作为学习参考。通过这篇文章希望能为你提供一些在渗透测试期间可能有用的方法。
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