• Buradasın

    Kibana ve Elasticsearch aynı mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kibana ve Elasticsearch aynı değildir, ancak birlikte çalışırlar 13.
    Elasticsearch, büyük veri kümelerini depolamak, aramak ve analiz etmek için kullanılan bir dağıtılmış arama ve analitik motorudur 13.
    Kibana ise Elasticsearch'teki verileri görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılan bir arayüzdür 13. Yani, Kibana, Elasticsearch'ün sağladığı verileri anlamak ve kullanmak için gerekli olan kullanıcı dostu bir araçtır.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. softpost.org
        1
      2. dev.to
        2
      3. stackshare.io
        3
      4. naukri.com
        4
      5. hostragons.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Elasticsearch ne işe yarar?

    Elasticsearch büyük veri kümelerini hızlı ve etkili bir şekilde aramak, analiz etmek ve yönetmek için kullanılan açık kaynaklı bir arama motorudur. Elasticsearch'ün başlıca kullanım alanları: - Web sitelerinde ve uygulamalarda arama motoru işlevselliği: Ürün aramalarını hızlandırmak ve filtreleme seçenekleri sunmak. - Log ve olay verisi analizi: Sistem loglarını veya olay verilerini analiz ederek performans sorunlarını veya güvenlik tehditlerini tespit etmek. - Gerçek zamanlı analiz: Büyük veri kümelerinde anında analiz yapma ve sonuçları görselleştirmek. - Veri indeksleme: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri dizine ekleyerek hızlı sorgulama yapılmasını sağlamak.
    5 kaynak

    Kibana ile neler yapılabilir?

    Kibana ile aşağıdaki işlemler yapılabilir: 1. Veri Görselleştirme: Kibana, Elasticsearch'te depolanan verileri çizgi grafikler, scatter plots, pie charts, heatmaps ve farklı diyagramlar şeklinde görselleştirir. 2. Arama ve Sorgu: Gelişmiş arama mekanizmaları ile büyük veri kümeleri içinde alan bazlı, serbest metin, yakınlık veya mantıksal ifade aramaları yapılabilir. 3. Konum Verileri: Coğrafi veya konum verilerini analiz etmek için Elastic Maps özelliğini kullanarak haritalar üzerinde görselleştirme yapılabilir. 4. Anomali Tespiti: Makine öğrenimi ile verilerdeki gizli anomalileri tespit edebilir ve kök neden analizlerini yapabilir. 5. Raporlama: Dashboard veya görselleştirmelerden raporlar oluşturabilir, bunları talep üzerine, belirli günlerde veya koşullar sağlandığında otomatik olarak tetikleyebilir. 6. Alarm ve Eylemler: Metrik tabanlı eşik değerleri kullanarak alarmlar oluşturabilir ve bu alarmlar tetiklendiğinde e-posta, Jira, Microsoft Teams, Slack, PagerDuty gibi entegrasyonlar üzerinden eylemler başlatabilir. 7. Paylaşım ve İşbirliği: Görselleştirmeleri ve dashboard'ları güvenli bir şekilde paylaşabilir, veri sızıntılarını bilgi kısıtlama mekanizması ile önleyebilir.
    5 kaynak