接上篇，server3、server4、server5，是Elasticsearch集群。server6是logstash。本文学习kibana

1、什么是kibana？

kibana主要从es里面加载数据然后展示数据。Kibana 核心产品搭载了一批经典功能：柱状图、线状图、饼图、旭日图，等等

还可以将地理数据融入任何地图

Kibana 开发工具为开发人员提供了多种强大方法来帮助其与 Elastic Stack 进行交互

总之kibana的功能非常强大。当然了这也就意味着比较吃内存

2、kibana安装

官网https://elasticsearch.cn/download/下载rpm包，注意ELK版本要都一致
由于开启虚拟机数量太多了，本文kibana安装在了server6，和logstash是同一台虚拟机
安装kibana，进入/etc/kibana，修改配置文件

指定端口kibana的开放端口为5601，kibana主机ip为172.25.77.6

指定es集群的主机ip，指定kibana的索引

设置为中文

开启kibana，开放了5601端口

网页访问http://172.25.77.6:5601，进入kibana

先添加样例数据，看看效果

查看

各种各样的图，功能强大

当然es也相应的产生了几个新的索引

3、创建可视化访问量的指标

接下来我们创建一个索引，查看之前的存在es中的apache的日志数据
管理 -> 索引模式 -> 创建索引模式

选择apachelog-这个索引 -> 下一步

选择时间戳 -> 创建索引模式，现在就创建了一个和apache的日志相关联的索引了

可视化 -> 创建可视化

选择可视化类型为指标

选择索引apachelog-

可以看到访问次数为4，之前确实测试访问了四次。这里要注意时间范围的选择，默认是过去15分钟的数据，那样肯定看不到访问的次数

保存

执行grok.conf文件，即运行logstash，才能采集数据，输入给es

真机压力测试，总共访问100次172.25.77.6/index.html，并发数为1

可以看到kibana变为了104，如果没变，点击右上角的refresh刷新

同理server3也可以压力测试


可以看到kibana变为了304次

4、创建可视化访问量的垂直条形图

可视化 -> 创建可视化

垂直条形图

选择索引

Y轴是访问的次数，默认没有X轴，添加X轴

选择词来定义，使用客户ip作为X轴，降序排列，看最高的前五名，执行

可以看到条形图，可以看到server3访问了200次，这几访问了104次

保存

上面两个图能放在一起分析吗？可以的
仪表板 -> 添加

添加websit和top5

放在一起了，公司中可以把该界面投到一个大电视上，实时监控数据信息

保存

server4也压力测试

实时数据监测

5、启用xpack安全验证

目前部署的ELK三个软件端口都是开放的，任何人都能访问，没有任何安全保障，容易受到攻击，比如日志索引被删除等恶意行为，所以使用 xpack安全组件来保护ELK，这样es都是内部运行的，不暴露外网，更安全。

（1）设置es集群

先配置传输层，使es集群可以通信
server3进入/usr/share/elasticsearch/，使用elasticsearch-certutil工具生成ca，密码可以空，方便使用

server3使用ca创建证书elastic-stack-ca.p12

密码可以为空，直接回车

把证书复制到elasticsearch的配置目录，文件拥有者改为 elasticsearch，以便elasticsearch可以使用证书，或者直接改权限大小也行。

修改elasticsearch的主配置文件

添加五句话，开启xpack安全验证

server3拷贝证书到集群中的其它节点server4和server5

server4把文件拥有者改为 elasticsearch，修改elasticsearch的主配置文件

server4添加五句话，开启xpack安全验证

server5把文件拥有者改为 elasticsearch，修改elasticsearch的主配置文件

server5添加五句话，开启xpack安全验证

server3重启elasticsearch

server4重启elasticsearch

server5重启elasticsearch

查看9200端口正常启动，es集群正常

ES集群重启正常后，server3交互式设置用户密码全部为westos

（2）设置kibana

server6进入/etc/kibana，修改主配置文件。添加访问es集群的用户和密码

重启kibana，5601端口正常

重新登陆kibana

正常了

（3）设置Logstash

server6采集数据时的文件grok.conf需要添加用户名和密码才可以运行

执行grok.conf文件，开始采集

看到kibana显示访问次数为404

server3压力测试100次

看到kibana显示访问次数为504，没问题，正常了

（4）设置elasticsearch-head

现在elasticsearch-head登陆不了了

进入server3的/etc/elasticsearch目录，修改主配置文件，允许head认证后访问

重启elasticsearch

现在访问head不能只写ip和端口了，还需要加认证信息，http://172.25.77.3:9100/?auth_user=elastic&auth_password=westos

6、metricbeat轻量级采集工具

logstash是负责采集数据的，是入口，流向为logstash-> ES->kibana，但是它的资源消耗很大，有时候没那么多内存给他占用，同时有些定制的采集指标logstash无法满足。所以我们想使用轻量级的采集工具metricbeat来实现采集，流向为metricbeat-> ES->kibana，可以获取系统级的 CPU 使用率、内存、文件系统、磁盘 IO 和网络 IO 统计数据，还可针对系统上的每个进程获得与 top 命令类似的统计数据。同时Metricbeat 提供多种内部模块，用于从服务中收集指标，例如 Apache、NGINX、MongoDB、MySQL、PostgreSQL、Prometheus、Redis 等等。

进入kibana，集群 -> 使用metricbeat

点击使用metricbeat，现在是红色的，还不可用，输入监测集群URLhttp://172.25.77.3:9200，会出现提示操作

官方下载metricbeat安装包，给server3、server4、server5

server3安装metricbeat

server4安装metricbeat

server5安装metricbeat

server3激活elasticsearch-xpack模块，进入/etc/metricbeat/modules.d查看全部模块，可以看到很多文件后面带个disable表示未激活，elasticsearch-xpack已被激活，其实激活命令本质上就是改文件的名字，编辑elasticsearch-xpack.yml文件

由于开启了xpack，需要添加用户名和密码

server4激活elasticsearch-xpack模块，编辑elasticsearch-xpack.yml文件

添加用户名和密码

server5激活elasticsearch-xpack模块，编辑elasticsearch-xpack.yml文件

添加用户名和密码

返回上一层，server3修改metricbeat主配置文件

设置es的ip（集群中任意一个都可以），添加用户名和密码

server3重启metricbeat

返回上一层，server4修改metricbeat主配置文件

设置es集群ip，添加用户名和密码

server4重启metricbeat

返回上一层，server5修改metricbeat主配置文件

设置es集群ip，添加用户名和密码

server5重启metricbeat

根据提示操作完，kibana这里会显示成功

稍等片刻，es集群的三个节点都是蓝色了，成功开启

随便点击一个节点，这里查看server5的数据

类似的轻量级采集的base还有很多，比如filebeat等等，这里不再赘述，感兴趣的同学自行查阅文档。
filebeat的数据流向为filebeat->logstash-> ES->kibana，组合使用，假如流量很大，为了确保数据不丢失，可以加入中间件kafaka或者redis，实现消息队列，即filebeat->logstash->kafaka-> ES->kibana

7、kibana控制台

控制台插件提供一个用户界面来和 Elasticsearch 的 REST API 交互。控制台有两个主要部分： editor ，用来编写提交给 Elasticsearch 的请求； response 面板，用来展示请求结果的响应。
由于我们开启了xpack，想要输入命令时还需要用户密码，这里还有一个更加方便的方法，使用kibana的控制台，可以直接输入命令，还不用用户密码，因为登陆kibana时已经输入过了。控制台实际还是后台调用了API，找es执行，再返回给kibana展示。

下图进行简单测试，输入了健康查询语句，可以看到节点的健康状况。

当敲入一行命令，控制台会给出上下文相关的提示。这些提示可以帮助您探索每条 API 参数，或者用于提高输入速度。控制台会提示 APIs 、索引和字段名。

一旦您在左边的面板中敲入命令，您可以点击 URL 行边上的绿色小三角提交这条请求到 Elasticsearch。注意，当您移动光标的时候，会有一个小三角和扳手图标跟随着您。我们把这个叫做动作菜单。您也可以选择写多条请求并一起提交它们。

当请求响应后，您可以在侧面的面板中看到它

8、补充

（1）冷热分离

注意ELK是实时监测数据的，虽然有数据库的功能，但是完全和数据库不一样，实时监测非常消耗资源，如果只当数据库，纯属大材小用。

一般要把数据冷热分离，刚刚采集到数据可以理解为热数据（hot），实时写入ELK分析；过一段时间，数据变为温数据（warm），可以用来查询，不再写入；再过一段时间变为冷数据（cold），查询也很少了，我们可以考虑把他放到数据库中存储，或者从硬件方面来说，从高性能的节点存储换为普通性能的节点，把高性能的节点留给热数据；再过很久，会删除数据。

想要实现上面的冷热分离，进行生命周期管理，必须有
1、节点标签。区分冷热节点
2、生命周期策略。定义热阶段的大小，最长时间，存在时长等等
3、索引模板引用索引模板策略。模板创建索引，加载生命周期策略
4、索引模板指定调度节点。将新建索引分片分配到热节点

（2）搜索速度优化

为了提高es搜索速度，可以考虑下面几种方法：
1、为文件系统cache留有足够内存，内存越大，速度越快
2、提升i/o，使用固态硬盘
3、减少层层嵌套