K2Bridge Azure Veri Gezgini bağlayıcısı ile Kibana'daki bir veri kaynağından verileri görselleştirme

K2Bridge (Kibana-Kusto Köprüsü), veri kaynağı olarak Azure Veri Gezgini ve bu verileri Kibana'da görselleştirmenize olanak sağlar. K2Bridge açık kaynaklı, kapsayıcılıbir uygulamadır. Bir Kibana örneği ile bir depolama kümesi arasında ara sunucu Azure Veri Gezgini davranır. Bu makalede bu bağlantıyı oluşturmak için K2Bridge'in nasıl kullanımı açıklanmıştır.

K2Bridge, Kibana sorgularını Kusto Sorgu Dili'ne (KQL) çevirir ve Azure Veri Gezgini kibana'ya gönderir.

K2Bridge, Kibana'nın Keşfet sekmesini destekler; burada şunları yapın:

• Verileri arama ve keşfetme.
• Sonuçları filtrele.
• Sonuçlar kılavuzuna alan ekleme veya kaldırma.
• Kayıt içeriğini görüntüleme.
• Aramaları kaydedin ve paylaşın.

Aşağıdaki görüntüde K2Bridge tarafından Azure Veri Gezgini bir Kibana örneği yer almaktadır. Kibana'daki kullanıcı deneyimi değişmez.

Önkoşullar

Kibana'daki Azure Veri Gezgini görselleştirmek için önce aşağıdakilere hazır olun:

• Azure aboneliği. Ücretsiz bir Azure hesabı oluşturun. com/helm/helm#install), Kubernetes paket yöneticisidir.

• Azure Kubernetes Service (AKS) kümesi veya başka bir Kubernetes kümesi. 1.14 ile 1.16 sürümleri test edildi ve doğrulandı. AKS kümesine ihtiyacınız varsa bkz. Azure CLI kullanarak veya azure cli kullanarak AKS Azure portal.

• Bir küme ve veritabanı oluşturun.

• İstemci Azure Active Directory ve istemci gizli Azure Veri Gezgini verileri görüntüleme yetkisine sahip bir Azure Veri Gezgini (Azure AD) hizmet sorumlusu.

  Görüntüleyici izni olan bir hizmet sorumlusu öneririz ve daha üst düzey izinler kullanmamanizi öneririz. Azure AD hizmet sorumlusu için kümenin görüntüleme izinlerini ayarlayın.

  Azure AD hizmet sorumlusu hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure AD hizmet sorumlusu oluşturma.

K2Bridge'i Azure Kubernetes Service (AKS) çalıştırma

Varsayılan olarak, K2Bridge Helm grafiği, Microsoft Container Registry 'de (MCR) bulunan genel kullanıma açık bir görüntüye başvurur. MCR kimlik bilgisi gerektirmez.

1. Gerekli Helm grafiklerini indirin.

2. Elasticsearch bağımlılığını Helm'e ekleyin. K2Bridge küçük bir iç Elasticsearch örneği kullandığı için bağımlılık gereklidir. Örnek, dizin desenli sorgular ve kayıtlı sorgular gibi meta verilerle ilgili istekleri sunar. Bu iç örnek hiçbir iş verisi tasarrufu sağlar. Örneği bir uygulama ayrıntısı olarak değerlendirin.

   1. Helm'e Elasticsearch bağımlılığını eklemek için şu komutları çalıştırın:

      helm repo add elastic https://helm.elastic.co
      helm repo update
      

   2. K2Bridge grafiğini deponun charts dizininden GitHub için:

      1. deposundan depoyu GitHub.

      2. K2Bridges kök deposu dizinine gidin.

      3. Şu komutu çalıştırın:

         helm dependency update charts/k2bridge
         

3. K2Bridge'i dağıtın.

   1. Değişkenleri ortamınız için doğru değerlere ayarlayın.

      ADX_URL=[YOUR_ADX_CLUSTER_URL] #For example, https://mycluster.westeurope.kusto.windows.net
      ADX_DATABASE=[YOUR_ADX_DATABASE_NAME]
      ADX_CLIENT_ID=[SERVICE_PRINCIPAL_CLIENT_ID]
      ADX_CLIENT_SECRET=[SERVICE_PRINCIPAL_CLIENT_SECRET]
      ADX_TENANT_ID=[SERVICE_PRINCIPAL_TENANT_ID]
      

   2. İsteğe bağlı olarak, Application Analizler etkinleştirin. Application Analizler uygulamasını ilk kez kullanıyorsanız, application Analizler oluşturun. Ölçüm ölçüm anahtarını bir değişkene kopyalayın.

      APPLICATION_INSIGHTS_KEY=[INSTRUMENTATION_KEY]
      COLLECT_TELEMETRY=true
      

   3. K2Bridge grafiğini yükleyin.

      helm install k2bridge charts/k2bridge -n k2bridge --set image.repository=$REPOSITORY_NAME/$CONTAINER_NAME --set settings.adxClusterUrl="$ADX_URL" --set settings.adxDefaultDatabaseName="$ADX_DATABASE" --set settings.aadClientId="$ADX_CLIENT_ID" --set settings.aadClientSecret="$ADX_CLIENT_SECRET" --set settings.aadTenantId="$ADX_TENANT_ID" [--set image.tag=latest] [--set privateRegistry="$IMAGE_PULL_SECRET_NAME"] [--set settings.collectTelemetry=$COLLECT_TELEMETRY]
      

      Yapılandırma'da,yapılandırma seçeneklerinin eksiksiz bir kümesi bulabilirsiniz.

   4. Önceki komutun çıkışı, Kibana'yı dağıtmak için bir sonraki Helm komutunu önerir. İsteğe bağlı olarak şu komutu çalıştırın:

      helm install kibana elastic/kibana -n k2bridge --set image=docker.elastic.co/kibana/kibana-oss --set imageTag=6.8.5 --set elasticsearchHosts=http://k2bridge:8080
      

   5. Localhost'ta Kibana'ya erişmek için bağlantı noktası iletmeyi kullanın.

      kubectl port-forward service/kibana-kibana 5601 --namespace k2bridge
      

   6. Bağlan'a gidip Kibana'ya geri tarak. http://127.0.0.1:5601

   7. Kibana'yı kullanıcılara göstermek. Bunu yapmak için birden çok yöntem vardır. Kullandığınız yöntem büyük ölçüde kullanım durumuna bağlıdır.

      Örneğin, hizmeti bir hizmet olarak Load Balancer. Bunu yapmak için-- set service.type=LoadBalancer parametresini önceki Kibana Helm yükleme komutuna ekleyin.

      Ardından şu komutu çalıştırın:

      kubectl get service -w -n k2bridge
      

      Çıkış şu şekilde görünmelidir:

      NAME            TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
      kibana-kibana   LoadBalancer   xx.xx.xx.xx    <pending>     5601:30128/TCP   4m24s
      

      Ardından, görüntülenen oluşturulan EXTERNAL-IP değerini kullanabilirsiniz. Bir tarayıcı açarak ve < EXTERNAL-IP :5601 adresine gidip Kibana'ya > erişmek için bunu kullanın.

4. Verilerinize erişmek için dizin desenlerini yapılandırma.

   Yeni bir Kibana örneğinde:

   1. Kibana'yı açın.
   2. Yönetim'e gidin.
   3. Dizin Desenleri'ne seçin.
   4. Dizin deseni oluşturun. Dizinin adı, yıldız işareti (*) olmadan tablo adıyla veya işlev adıyla tam olarak eşleşmeli. Listeden ilgili satırı kopyaabilirsiniz.

Verileri görselleştirme

Kibana Azure Veri Gezgini veri kaynağı olarak yapılandırıldığında, verileri keşfetmek için Kibana'yı kullanabilirsiniz.

1. Kibana'nın en soldaki menüsünde Keşfet sekmesini seçin.

2. En soldaki açılan liste kutusundan bir dizin deseni seçin. Desen, araştırmak istediğiniz veri kaynağını tanımlar. Bu durumda, dizin deseni bir Azure Veri Gezgini tablodur.

   

3. Verilerinizde zaman filtresi alanı varsa zaman aralığını belirtebilirsiniz. Bulma sayfasının sağ üst kısmında bir zaman filtresi seçin. Varsayılan olarak, sayfada son 15 dakikanın verileri görüntülenir.

   

4. Sonuçlar tablosunda ilk 500 kayıt yer alır. JSON veya tablo biçimindeki alan verilerini incelemek için bir belgeyi genişletebilirsiniz.

   

5. Varsayılan olarak sonuçlar tablosu, _source içerir. Saat alanı varsa Time sütununu da içerir. En soldaki bölmede alan adının yanındaki ekle'yi seçerek sonuçlar tablosuna belirli sütunlar ekleyebilirsiniz.

   

6. Sorgu çubuğunda, verileri şu şekilde arayabilirsiniz:

   • Arama terimi girme.
   • Lucene sorgu söz dizimlerini kullanma. Örnek:
     • Bu değeri içeren tüm kayıtları bulmak için "error" araması yapmak.
     • Durum değeri 200 olan tüm kayıtları almak için "status: 200" araması yapmak.
   • AND ,ORve NOT mantıksal işleçlerini kullanma.
   • Yıldız işareti (*) ve soru işareti (?) joker karakterlerini kullanma. Örneğin, "destination_city: L*" sorgusu hedef şehir değerinin "L" veya "l" ile başladığı kayıtlarla eştir. (K2Bridge büyük/büyük/büyük harfe duyarlı değildir.)

   

   İpucu

   Arama'dadaha fazla arama kuralı ve mantık bulabilirsiniz.

7. Arama sonuçlarınızı filtrelemek için sayfanın en sağ bölmesindeki alan listesini kullanın. Alan listesi şu şekilde görünür:

   • Alan için ilk beş değer.
   • Alanını içeren kayıt sayısı.
   • Her değeri içeren kayıtların yüzdesi.

   İpucu

   Büyüteci kullanarak belirli bir değere sahip olan tüm kayıtları bulun.

   

   Sonuçları filtrelemek ve sonuçlar tablosunda her kaydın sonuç tablosu biçimindeki görünümünü görmek için büyüteci de kullanabilirsiniz.

   

8. Aramanız için Kaydet veya Paylaş'ı seçin.