Можете ли вы интегрировать исследования с подзапросами?
(Как Splunk с трубой)
Опишите особенность :
На панели инструментов было бы интересно иметь возможность поиска с результатами другого запроса.
Не могли бы вы привести несколько примеров того, как вы будете использовать это? Панель фильтров Kibana поддерживает полный DSL запросов Elasticsearch, поэтому вы можете создавать любые запросы, поддерживаемые ES.
@Bargs Язык запросов Splunk больше, чем просто язык запросов. Это язык обработки поиска. Этот SPL предоставляет возможность описать конвейер данных: фильтрация, агрегация, преобразование.
Следующие вещи определенно отсутствуют в языке Lucene:
Все это вы определенно сможете получить, если будете использовать несколько элементов управления Kibana UI, но Splunk обеспечивает лучший UX, если вы знаете (!) язык запросов.
Вот пример сценария:
Я хотел бы выполнить поиск по всем журналам HTTP, чтобы визуализировать количество ответов 200 против 500.
В Спланке
index=haproxy (status=500 OR status=200) | timechart count by status
В этом запросе | timechart count by status
равно двум (!) агрегациям, которые мы применяем к результатам, полученным из запроса index=haproxy (status=500 OR status=200)
В Кибане (версия 6.2.1)
status:200 OR status:500
Как видите, выполнять специальную аналитику с помощью Kibana очень неудобно. Даже создавать информационные панели в Splunk намного проще, чем в Kibana.
Спасибо за подробности @torinaki. На самом деле мы начали работать над новым языком запросов, который позволит нам создавать функции, подобные описанным вами. Вот билет мозгового штурма, где мы вели список пожеланий функций, которые мы хотели бы добавить. Я сделал ссылку на ваш комментарий, чтобы мы не потеряли контекст, но не стесняйтесь оставлять комментарии непосредственно в этой заявке, если вы хотите добавить что-то еще. Я собираюсь закрыть эту проблему, так как она была заменена более актуальными тикетами о новом языке запросов.
Самый полезный комментарий
@Bargs Язык запросов Splunk больше, чем просто язык запросов. Это язык обработки поиска. Этот SPL предоставляет возможность описать конвейер данных: фильтрация, агрегация, преобразование.
Следующие вещи определенно отсутствуют в языке Lucene:
Все это вы определенно сможете получить, если будете использовать несколько элементов управления Kibana UI, но Splunk обеспечивает лучший UX, если вы знаете (!) язык запросов.
Вот пример сценария:
Я хотел бы выполнить поиск по всем журналам HTTP, чтобы визуализировать количество ответов 200 против 500.
В Спланке
В этом запросе
| timechart count by status
равно двум (!) агрегациям, которые мы применяем к результатам, полученным из запросаindex=haproxy (status=500 OR status=200)
В Кибане (версия 6.2.1)
Как видите, выполнять специальную аналитику с помощью Kibana очень неудобно. Даже создавать информационные панели в Splunk намного проще, чем в Kibana.