别再只会用 Kibana 看日志了！这些可视化案例让你的数据活起来

Kibana，作为 Elastic Stack 的重要组成部分，你可能每天都在用它查看日志，排查问题。但说实话，Kibana 的强大远不止于此。它提供的可视化功能，能让你的数据以更直观、更生动的方式呈现出来，帮你发现数据背后隐藏的价值，甚至能帮你做出更明智的决策。

今天，咱就来聊聊 Kibana 可视化在实际应用中的一些案例，带你看看 Kibana 除了看日志，还能玩出什么花样。咱们面向的是有一定技术基础，想了解 Kibana 实际应用场景的开发者们。所以，我会尽量用大白话，结合实际例子，让你看得懂，学得会，用得上。

1. 网站访问分析：从流量到用户行为，一目了然

假设你负责一个电商网站，每天都有大量的用户访问。你想知道：

• 网站的整体流量如何？高峰期出现在什么时候？
• 用户都来自哪些地区？
• 哪些页面最受欢迎？
• 用户的跳出率高不高？
• 用户在网站上的行为路径是怎样的？

这些问题，如果只看原始日志，密密麻麻的数字，是不是头都大了？但用 Kibana，你可以轻松搞定。

1.1 流量监控：折线图 + 面积图

用折线图或面积图，可以直观地展示网站的 PV（页面浏览量）和 UV（独立访客数）随时间的变化趋势。你可以选择不同的时间粒度（比如每小时、每天、每周），观察流量的波动情况。如果发现流量突然暴增或骤降，就可以结合其他信息，进一步分析原因。

举个例子：

你可以创建一个折线图，X 轴选择 @timestamp 字段（假设你的日志里有这个字段记录了请求时间），Y 轴选择 count（统计请求数量）。然后，你可以设置不同的时间范围，比如最近 24 小时、最近 7 天，观察流量的变化。

1.2 地域分布：地图可视化

通过地图可视化，你可以清晰地看到用户来自哪些国家或地区。这对于了解你的用户群体分布，制定针对性的营销策略非常有帮助。

举个例子：

你可以使用 Kibana 的 Coordinate Map 可视化类型。你需要一个包含地理位置信息的字段，比如 IP 地址。Kibana 可以根据 IP 地址解析出对应的经纬度，然后在地图上用不同颜色或大小的圆点表示不同地区的用户数量。

1.3 热门页面：条形图 + 饼图

条形图可以用来展示访问量最高的几个页面，让你快速了解哪些内容最受用户欢迎。饼图可以用来展示不同页面的访问量占比，更直观地了解流量分布。

举个例子：

你可以创建一个条形图，X 轴选择 page_url 字段（假设你的日志里记录了访问的页面 URL），Y 轴选择 count。然后，你可以设置只显示前 N 个访问量最高的页面。

1.4 用户行为路径：桑基图

桑基图（Sankey diagram）是一种特殊的流图，可以用来展示用户在网站上的行为路径。它可以清晰地展示用户从一个页面跳转到另一个页面的流量分布，帮你发现用户最常见的访问路径，以及哪些页面是用户流失的主要节点。

举个例子：

你可以使用 Kibana 的 Vega 可视化类型来创建桑基图（需要一定的 Vega 语法基础）。你需要定义好节点（页面）和边（页面之间的跳转），然后根据日志数据计算出每个节点和边的流量。

2. 系统性能监控：指标可视化，实时掌握服务器状态

除了网站访问分析，Kibana 还可以用来监控服务器的性能指标，比如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络流量等。这对于及时发现系统瓶颈，保障系统稳定运行至关重要。

2.1 CPU 使用率：仪表盘 + 折线图

仪表盘可以用来实时显示 CPU 的当前使用率，让你对服务器的负载情况一目了然。折线图可以用来展示 CPU 使用率随时间的变化趋势，帮你发现异常波动。

举个例子：

你可以使用 Metricbeat 来采集服务器的性能指标，然后将数据发送到 Elasticsearch。在 Kibana 中，你可以创建一个仪表盘，选择 Gauge 可视化类型，数据源选择 Metricbeat 采集的 CPU 使用率指标。

2.2 内存使用率：同上

与 CPU 使用率类似，你也可以用仪表盘和折线图来监控内存使用率。

2.3 磁盘 I/O：条形图 + 热力图

条形图可以用来展示每个磁盘的读写速度，帮你快速定位 I/O 瓶颈。热力图可以用来展示不同时间段内磁盘 I/O 的繁忙程度，更直观地了解 I/O 负载的变化。

举个例子

使用Metricbeat收集磁盘IO数据，创建条形图，X轴选择磁盘名称，Y轴选择读取或者写入速度。

2.4 网络流量：面积图 + 折线图

面积图和折线图可以用来展示服务器的网络流入和流出流量，帮你了解网络带宽的使用情况。

3. 业务数据分析：自定义可视化，挖掘数据价值

除了上面提到的通用场景，Kibana 还可以用来分析各种各样的业务数据。只要你的数据存储在 Elasticsearch 中，你就可以利用 Kibana 的可视化功能，从数据中挖掘出有价值的信息。

3.1 销售数据分析：漏斗图 + 饼图

漏斗图可以用来展示用户从浏览商品到最终下单的转化过程，帮你发现哪个环节的转化率最低，从而进行优化。饼图可以用来展示不同商品类别的销售额占比，帮你了解哪些商品最畅销。

举个例子

假设你有一个包含订单信息的索引，你可以通过kibana创建漏斗图,通过多个步骤展示用户转化。

3.2 用户画像分析：标签云 + 关系图

标签云可以用来展示用户的兴趣标签，帮你了解用户的偏好。关系图可以用来展示用户之间的关系，比如好友关系、关注关系等，帮你发现社区中的关键用户。

###3.3 搜索数据分析: TopN

通过TopN分析搜索关键词, 可以知道用户最感兴趣的内容是什么。

总结：Kibana 可视化，不仅仅是看日志

通过上面的案例，相信你已经看到了 Kibana 可视化的强大之处。它不仅仅是一个日志查看工具，更是一个强大的数据分析平台。只要你掌握了它的基本用法，结合自己的业务需求，就能从数据中挖掘出更多的价值。

当然，Kibana 的可视化功能还有很多，比如 Canvas、TSVB、Vega 等，可以实现更复杂、更个性化的可视化效果。但对于大多数场景来说，掌握上面提到的几种基本可视化类型，就已经足够用了。

希望这篇文章能帮你打开 Kibana 可视化的大门，让你的数据不再只是一堆冷冰冰的数字，而是变成一个个生动的故事，帮你更好地了解你的业务，做出更明智的决策。 记住，数据驱动，才能走得更远！

最后，再强调几点：

• 数据是基础： Kibana 可视化再强大，也离不开数据的支持。所以，首先要确保你的数据是完整、准确的。
• 选择合适的图表： 不同的图表类型适用于不同的场景，选择合适的图表才能更好地展示数据。
• 不断尝试和优化： 数据可视化是一个不断迭代的过程，需要不断尝试和优化，才能找到最佳的展示方式。
• 不要只停留在表面，要深入分析数据背后的原因。

好了，今天就聊到这里。如果你还有其他关于 Kibana 可视化的问题，欢迎留言交流！