2018-02-05 Kibana使用过程中遇到的问题

背景

Kibana在 ELK 套装里,负责数据搜索、数据分析、数据可视化等基本功能。以下总结了使用Kibana过程中遇到的一些问题。
当然,有些功能是elastic公司为了收费,在X-Pack里实现了,但并不妨碍我们吐槽它。

一、不支持多租户

  1. 数据安全性不高:所有人都可以登录,也可以查看所有的数据。
  2. 所有的图表都是共享的

解决办法一

数据分集群隔离。既然同一个ELK集群做不到多租户,那就采用多ELK集群的办法隔离

解决办法二

searchguard
该产品可以很好的和 ELK 集成,并提供安全相关的一系列组件。
其中,对用户进行index级别的读、写等权限管理,是SearchGuard的免费功能,其他类似打通LDAP,Kerberos认证,日志审计,REST API管理等功能,依然是收费的。详情见 https://floragunn.com/searchguard-license-support/

二、Visualize不能定制化

Kibana的Visualize支持多达11种不同种类的图表,可以覆盖绝大部分的日常使用。但是依然只是预先定义的模板,不能自己定制。
例如饼图,鼠标放在饼图的每个块上可以展示相关信息,但是无法直接显示所有块的信息。类似这样:


饼图.png

或这样:


饼图.png

三、从Visualize里过滤出的数据无法直接查看或导出

Visualize里展示的数据是聚合之后的数据。除了直接查看图形化的数据,还可以点击左下角的图标,进而展示 “Table”,“Request”,“Response”,“Statistics”。
但是如果想查看未聚合的数据,就需要根据该Visualize的过滤条件,在Discover页面里搜索,不太方便。

四、Visualize/Dashboard不能进行批量增删改查

例如,一般公司的产品都会区分正式线、预发线,那么一模一样的Visualize,Dashboard就需要建两遍;
又或者,公司拥有多个客户,需要给每个客户都建立类似的Dashboard,也无法批量进行。
注:Kibana里可以保存这些Visualize/Dashboard,可以导出 json 文件,但是导出的只是现有的图表大盘的UUID,而不是定义,无法进行修改,如下:

[
  {
    "_id": "c9fb5840-51c1-11e7-9ebc-39c0d13a1ac6",
    "_type": "dashboard",
    "_source": {
      "title": "xxx",
      "hits": 0,
      "description": "",
      "panelsJSON": "[{\"col\":1,\"id\":\"a24c3210-51c1-11e7-9ebc-39c0d13a1ac6\",\"panelIndex\":1,\"row\":1,\"size_x\":12,\"size_y\":2,\"type\":\"visualization\"},{\"size_x\":12,\"size_y\":2,\"panelIndex\":2,\"type\":\"visualization\",\"id\":\"54792420-51c2-11e7-9ebc-39c0d13a1ac6\",\"col\":1,\"row\":3}]",
      "optionsJSON": "{\"darkTheme\":false}",
      "uiStateJSON": "{}",
      "version": 1,
      "timeRestore": true,
      "timeTo": "now",
      "timeFrom": "now-20m",
      "refreshInterval": {
        "display": "5 seconds",
        "pause": true,
        "section": 1,
        "value": 5000
      },
      "kibanaSavedObjectMeta": {
        "searchSourceJSON": "{\"filter\":[{\"query\":{\"query_string\":{\"analyze_wildcard\":true,\"query\":\"*\"}}}]}"
      }
    }
  }
]

20181205更新
这里光导出一个 Dashboard是不行的,但是可以顺带把 Visualization、Index Pattern 全部导出,就可以了。

  1. 解决了多处环境的问题(一个 export.json 可以用到多个地方)
  2. 不能解决编辑的问题,比如给多个客户展示相近的图表

五、跨行分析不方便

Elasticsearch里的 document的概念对应的是 logstash解析出来的一行,因此跨行分析不行。
注:

  1. 改善办法:
  • 在日志里增加唯一标识:可以在搜索的时候通过这个唯一标识把不同的行同时搜出来进行分析
  • 在某一行里打印所有的信息:虽然会有信息冗余,但至少可以在这一行里拿到所有需要的信息
  1. Timelion:
    Timelion本是Kibana的一个插件,后来被合并到Kibana的代码库里,作为默认组件,它可以很好的折叠时间,进行同比或环比的操作,算是一种另类的跨行分析

六、 无法Join

除了上述的无法跨行分析,也没办法join,那么就只能在原始日志中多打印一些元数据了。

七、不能自动刷新index

修改logstash的解析配置,会更新进入Elasticsearch的字段,而在Kibana里需要手动刷新 Index Pattern 才能使得Discover里展示的字段更新。

八、基于Kibana的二次开发很不方便

总结

已上是对Kibana免费版的一些吐槽,至于监控、报警、报表等功能也被做进X-Pack里需要付费,就不再一一说明了。
欢迎大家给出各自的意见与建议。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,332评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,508评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,812评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,607评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,728评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,919评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,071评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,802评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,256评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,576评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,712评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,389评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,032评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,026评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,473评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,606评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容