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Kibana:使用 Maps 来显示分布式的团队

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在我之前的文章 “Kibana:如何在 Maps 应用中显示图片提示” 里,我展示了如何在 Kibana 中使用图片来展示一个图片的提示。这个在很多情况下是非常有用的,比如在疫情发生期间,我可以通过点击地图上的点来查看发生疫情人员的详细情况。我们甚至可以显示当事人的照片信息等。

在像 Elastic 这样的分布式公司工作很棒,但有时很难掌握。 回答一些看似简单的问题可能会出奇地复杂,例如:

  • 在地图上显示我们的团队,这样我就可以解释我们的范围和结构。
  • 让我找到某个地区的任何人,这样我们就知道谁是“本地人”。
  • 在附近找一个有特定技能的人。
  • 显示团队随时间的增长。
  • 记录区域覆盖范围,以便任何人都可以查找。

幸运的是,Kibana 可以提供帮助,这篇文章的目标是创建一个这样的地图:

Elasticsearch 中的映射和数据

在你进入可视化之前,你需要创建正确的映射(或 schema — 这与地图还没有直接关系)。 在 Kibana 的控制台中运行以下请求以创建映射:


  
  1. PUT team
  2. {
  3. "mappings": {
  4. "dynamic": "strict",
  5. "properties": {
  6. "name": {
  7. "type": "keyword"
  8. },
  9. "team": {
  10. "type": "keyword"
  11. },
  12. "role": {
  13. "type": "keyword"
  14. },
  15. "start_date": {
  16. "type": "date"
  17. },
  18. "country_code": {
  19. "type": "keyword"
  20. },
  21. "city": {
  22. "type": "keyword"
  23. },
  24. "location": {
  25. "type": "geo_point"
  26. },
  27. "technology": {
  28. "type": "keyword"
  29. },
  30. "region": {
  31. "type": "keyword"
  32. },
  33. "picture": {
  34. "type": "keyword"
  35. }
  36. }
  37. }
  38. }

映射中最重要的是:

  • geo_point是地图上使用的最重要的数据类型。
  • date 字段对于显示随时间的发展是必需的。

为简单起见,使用的示例数据集仅包括欧洲的社区团队:


  
  1. PUT team/_doc/david
  2. {
  3. "name": "David Pilato",
  4. "team": "community",
  5. "role": "Developer 🥑",
  6. "start_date": "2013-01-10",
  7. "country_code": "fr",
  8. "city": "Cergy",
  9. "location": {
  10. "lat": 49.05,
  11. "lon": 2.04
  12. },
  13. "technology": [ "java", "elasticsearch", "search"],
  14. "picture": "https://avatars.githubusercontent.com/u/274222"
  15. }
  16. PUT team/_doc/philipp
  17. {
  18. "name": "Philipp Krenn",
  19. "team": "community",
  20. "role": "Developer 🥑 | EMEA Lead",
  21. "start_date": "2016-04-01",
  22. "country_code": "at",
  23. "city": "Vienna",
  24. "location": {
  25. "lat": 48.21,
  26. "lon": 16.37
  27. },
  28. "technology": [ "java", "automation", "observability"],
  29. "picture": "https://avatars.githubusercontent.com/u/432211"
  30. }
  31. PUT team/_doc/adrienne
  32. {
  33. "name": "Adrienne de Vries",
  34. "team": "community",
  35. "role": "Community Programs",
  36. "start_date": "2019-12-02",
  37. "country_code": "nl",
  38. "city": "Rotterdam",
  39. "location": {
  40. "lat": 51.92,
  41. "lon": 4.48
  42. },
  43. "region": [ "FR", "ES", "PT", "IT", "GR", "TR", "CY", "NL", "BE", "DK", "LU", "NO", "SE", "FI", "IS", "EE", "LV", "LT", "MA", "TN", "DZ"],
  44. "picture": "https://ca.slack-edge.com/T0CUZ52US-UQQ55JABU-56457843fc81-512"
  45. }
  46. PUT team/_doc/naoise
  47. {
  48. "name": "Naoise Rush",
  49. "team": "community",
  50. "role": "Community Programs",
  51. "start_date": "2022-02-28",
  52. "country_code": "gb",
  53. "city": "Belfast",
  54. "location": {
  55. "lat": 54.60,
  56. "lon": -5.93
  57. },
  58. "region": [ "GB", "IE", "DE", "AT", "CH", "PL", "CZ", "SK", "SI", "HU", "RO", "BG", "MD", "UA", "HR", "RS", "BA", "AL", "XK", "ME", "MK", "IL", "SA", "EG", "AE", "JO", "LB", "KW", "QA", "OM", "BH"],
  59. "picture": "https://ca.slack-edge.com/T0CUZ52US-U033ZF1HPM3-3f8511dbc26f-512"
  60. }
  61. PUT team/_doc/carly
  62. {
  63. "name": "Carly Richmond",
  64. "team": "community",
  65. "role": "Developer 🥑",
  66. "start_date": "2022-04-25",
  67. "country_code": "uk",
  68. "city": "London",
  69. "location": {
  70. "lat": 51.55,
  71. "lon": 0.16
  72. },
  73. "technology": [ "javascript", "frontend", "observability"],
  74. "picture": "https://avatars.githubusercontent.com/u/74931905"
  75. }

如上所示,我们有列出来开始工作的日期(start_date),所在的城市(city),以及 region 信息。这个 region 是指负责的地区。

我们接下来在 Kibana 中为 team 创建 data view:

 

 

 

 

这样我们就创建了一个叫做 team 的 data view。我们点击 picture 来进行修该设置:

 

如果我们点击上面的 picture 链接,它将会显示:

 

这样我们就为 picture 字段修改为 Url 格式。

设置完成后,你可以在 Discover 中查看基础文档并将时间范围更改为 10 年(默认为 15 分钟): 

添加第一个地图

Kibana 中的地图有很多功能,但示例会使其保持简单。 添加一个文档(Documents)类型的层: 

 

 

 

 

 

 

这就是我们让团队出现在地图上所需要的。点击上面的 Save & close 按钮。 如果你没有看到任何内容,请再次检查你是否选择了过去 10 年,而不仅仅是 15 分钟。 将鼠标悬停在其中一个上会显示他们的个人资料,你可以根据颜色判断他们的角色: 

我从图上面可以看到先前输入的五个文档。我们点击其中的一个文档:

我们可以看到该文档的所有信息。

Mapping time

基于每个团队成员的 start_date 字段,您可以显示它是如何随着时间的推移发展的,甚至可以逐年自动播放: 

这个对于我们筛查一个时间段的文档非常有用。比如,在疫情防控期间,我们筛查出来在一个时间段的文档变化。

在地图上进行搜索:

搜索是我们工作的核心。 因此,如果你想了解我们团队中的哪些人可以帮助你解决所有 “前端(frontend)” 问题,你也可以在地图上找到:

Mapping regions 

我们团队也有拥有某些区域的概念。 是时候向地图添加另一个图层了——这次是 Choropleth。 Elasticsearch 文档的 region 数组映射到国家/地区的 ISO 3166-1 alpha-2 代码。 我们可以将其限制为 “Community Programs 的角色,因为只有他们拥有区域:

 

 

 

 

 

 

从上面的图中我们可以看出来,有两个员工做 Community Programs 的。他们各自分管的区域显示图。 

帮助圣诞老人找到团队

要添加更多与圣诞节相关的内容,让我们帮助圣诞老人找到团队。 此信息应放入一个新索引中,并在一个文档中对 source 和 destination 地理点进行简单映射:


  
  1. PUT santa
  2. {
  3. "mappings": {
  4. "dynamic": "strict",
  5. "properties": {
  6. "@timestamp": {
  7. "type": "date"
  8. },
  9. "source": {
  10. "type": "geo_point"
  11. },
  12. "destination": {
  13. "type": "geo_point"
  14. }
  15. }
  16. }
  17. }

 这些是实际旅行路线的文件: 

 


  
  1. POST santa/_doc
  2. {
  3. "@timestamp": "2022-12-24T19:30Z",
  4. "source": {
  5. "lat": 48.21,
  6. "lon": 100
  7. },
  8. "destination": {
  9. "lat": 48.21,
  10. "lon": 16.37
  11. }
  12. }
  13. POST santa/_doc
  14. {
  15. "@timestamp": "2022-12-24T19:40Z",
  16. "source": {
  17. "lat": 48.21,
  18. "lon": 16.37
  19. },
  20. "destination": {
  21. "lat": 49.05,
  22. "lon": 2.04
  23. }
  24. }
  25. POST santa/_doc
  26. {
  27. "@timestamp": "2022-12-24T19:50Z",
  28. "source": {
  29. "lat": 49.05,
  30. "lon": 2.04
  31. },
  32. "destination": {
  33. "lat": 51.92,
  34. "lon": 4.48
  35. }
  36. }
  37. POST santa/_doc
  38. {
  39. "@timestamp": "2022-12-24T20:00Z",
  40. "source": {
  41. "lat": 51.92,
  42. "lon": 4.48
  43. },
  44. "destination": {
  45. "lat": 51.55,
  46. "lon": 0.16
  47. }
  48. }
  49. POST santa/_doc
  50. {
  51. "@timestamp": "2022-12-24T20:10Z",
  52. "source": {
  53. "lat": 51.55,
  54. "lon": 0.16
  55. },
  56. "destination": {
  57. "lat": 54.60,
  58. "lon": -5.93
  59. }
  60. }
  61. POST santa/_doc
  62. {
  63. "@timestamp": "2022-12-24T20:20Z",
  64. "source": {
  65. "lat": 54.60,
  66. "lon": -5.93
  67. },
  68. "destination": {
  69. "lat": 54.60,
  70. "lon": -20.00
  71. }
  72. }

在上面,我们写入了6个文档。它形成了圣诞老人的行走轨迹。我们按照介绍的方法为这个新的索引 santa 创建一个 data view。

我们接下来再添加一层,这次使用点对点。 在其中映射 source 和 destination:

 

 

 

 

 

总结 

我们希望这能给您一些关于如何将分布式团队放在地图上的想法。 Kibana 仍然可以做更多的事情 — Maps  的文档是一个很好的起点。


转载:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/128284061
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