#kibana — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #kibana, aggregated by home.social.
-
Логи: всё, что нужно знать тестировщику
В работе тестировщика логи — такой же повседневный инструмент, как тест-кейсы или баг-репорты. Они помогают подтвердить проблему, понять, на каком этапе произошёл сбой, и собрать данные, которые действительно полезны разработчику. В этой статье разбираем, что нужно знать тестировщику о логах.
https://habr.com/ru/articles/1014648/
#логи #логирование #тестирование_вебприложений #тестирование_по #тестирование_мобильных_приложений #мониторинг_логов #kafka #kibana #sentry #jaeger
-
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosted #selfhosting #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun... -
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosted #selfhosting #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun... -
CW: #MastoAdmin
Question: Do I need #Kibana
Running my own instance with Elastic 7 bugged me because the signatures on the repository were too old-fashioned. Jumped in and went with https://artifacts.elastic.co/packages/9.x/apt stable main . Had to nuke the old index directory, too old to convert. Banging on it with whatever snippets kagi search gave me, it now seems to work. Never found where to plug the "Enrollment token" into kibana. Kibana web-UI shows me the mastodon indices, and search works. Do I need Kibana? -
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun... -
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun... -
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun... -
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun... -
New Post: Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
Deploy Elastic Stack on Ubuntu... -
New Post: Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
Deploy Elastic Stack on Ubuntu... -
New Post: Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS
Deploy Elastic Stack on Ubuntu... -
Как корпоративный поисковый портал стал платформой для цифровых ассистентов
Привет! Меня зовут Антон Фролов — я ведущий менеджер продукта в Content AI. В этой статье расскажу, как мы превратили корпоративный поисковый портал Intelligent Search в платформу для создания цифровых ассистентов с поддержкой LLM. Если у вас уже есть прототип ассистента на базе open-source компонентов, платформа может помочь оперативно разработать решение production-уровня для автоматизации различных процессов с внутренними документами.
https://habr.com/ru/articles/971412/
#Intelligent_Search #поисковые_технологии #nlp #ai #elasticsearch #kibana #apache_zookeeper #apache_tomcat #java
-
Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)
Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.
https://habr.com/ru/articles/966038/
#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#
-
Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)
Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.
https://habr.com/ru/articles/966038/
#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#
-
Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)
Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.
https://habr.com/ru/articles/966038/
#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#
-
Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)
Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.
https://habr.com/ru/articles/966038/
#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#
-
OpenTelemetry — не то, чем кажется…
Привет! Меня зовут - Евгений, работаю в финтехе и проектирую системы, которые обрабатывают миллионы запросов, интегрируются с десятками внешних сервисов и живут в Kubernetes. А еще я преподаю Java/Spring Boot и рассказываю студентам, как не наступать на чужие грабли, а создавать свои и прыгать на них. Больше 10 лет в разработке — и за эти годы в череде проектов я видел одну и ту же боль: отсутствие системного подхода к наблюдаемости. Логи, метрики и трейсы появляются «по остаточному принципу»: что-то добавили при отладке, что-то прилетело из чужой либы, что-то настроили на проде. Итог — инженеры часами разбирают простые инциденты, а продуктовые команды теряют скорость. В статье поделюсь нашим опытом: как мы строим наблюдаемость в системах, почему OpenTelemetry — это больше чем стандарт и какими принципами мы руководствуемся. Ну давай посмотрим что у тебя там...
https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/965256/
#opentelemetry #monitoring #springboot #kotlin #aop #java #grafana #kibana
-
agent builder: bringing native MCP and custom tools right to #elasticsearch + #kibana (available on serverless and in the next release everywhere)
it tools look like an agentic stored procedure (prompt + context + query) bringing that power closer to your data. but that‘s just the start — with workflows there is a lot more coming -
Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов
Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/
#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch
-
Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов
Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/
#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch
-
Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов
Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/
#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch
-
Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов
Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/
#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch
-
@xeraa Maybe you’re right. We’re experimenting at the moment.
Currently we have ES/Kibana on one of our VMs for (text) logs sent by Docker via Fluent, and Grafana Cloud with Graphite for metrics sent by Telegraf via carbon-relay-ng.
The metrics part runs smoothly. The only drawback is that some queries for dashboards or alerts are annoying to get right with Graphite.
-
We’re installing Loki, to replace Elasticsearch and Kibana, and I’m taking the opportunity to switch all the logs to JSON. Shouldn’t it be a single boolean option in the config? I mean, we’re in 2025.
Instead, Django and gunicorn each need a third party package and dozens of lines of config, and uWSGI requires you to compile a C plugin!
-
Как улучшить мониторинг и не потерять логи: Zabbix + ELK
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я DevOps-инженер в компании Webest. В работе ежедневно сталкиваюсь с задачами мониторинга и анализа логов, и знаю, как иногда трудно разобраться в причине, почему лег прод в 5:21 утра. Здесь на помощь приходит Zabbix. Он как верный пес: всегда громко «лает», когда что-то идет не так, и даже может «принести» алерт прямо к тебе с тапочками. Но на этом история не заканчивается. Если нужно понять, что именно сломалось и по какой причине, приходится копать глубже — в мир логов, где живет ELK Stack. В статье хочу поделиться опытом для чего программы нужны, как дополняют друг друга, каким образом их можно связать и нужно ли.
-
@drmorrisj consider doing your own debian blends like enc persistent bootable nvme - i mean you have to install most of the forensics tools yourself first - with the enc persistence that would be all set up for the user#forensics_full #chattr #federated enclaves #distributed inference #compintel/osint/BI #erp #crm #tagged metadata #pkt cap #audit trail #tcp_replay #rational clearcase #malcolm ids #kibana dashboards #monitoring
-
build an intelligent query layer with MCP in #elasticsearch — from search to agent
here's a preview how ES|QL queries turn into tools that get aggregated into agents — all served and built right in #kibana. and you can try this out today -
I recently joined Time4AI for a 20min chat, discussing how #elasticsearch and #kibana are transforming information retrieval for search, logs, observability, and security. from traditional keyword search to newer vector search (and hybrid search) to improve your relevance and keep it up to the standards in the age of AI and agentic search
full episode: https://www.time4ai.show/e/unveiling-the-future-of-information-retrieval-insights-with-philipp-krenn/ -
ElastAlert 2 на практике: как я создал универсальное правило для мониторинга событий
В наш век технологий обработка данных и мониторинг систем становятся критически важными. Поэтому для обеспечения бесперебойной работы я часто использую в своих проектах Elastic Stack (ранее известный как ELK Stack), позволяющий собирать, хранить и визуализировать огромные объемы данных. Этот подход широко применяется для анализа логов, мониторинга инфраструктуры, создания отчетов, а также для обнаружения аномалий и ошибок. Одной из ключевых задач при работе с Elastic Stack является настройка эффективной системы уведомлений. Это позволяет оперативно реагировать на происходящие события и минимизировать последствия сбоев или атак. В таком контексте фреймворк ElastAlert 2 представляет собой мощный инструмент, который значительно расширяет возможности встроенных уведомлений Elastic Stack, обеспечивая гибкость и детализацию алертов. В этой статье в блоге ЛАНИТ я расскажу о том, какое одно универсальное правило для мониторинга событий в ElastAlert 2 охватывает все основные варианты условий срабатывания. Рассмотрим, как можно использовать ElastAlert 2 для расширения функциональности алертинга в Kibana и как интегрировать оба инструмента для более эффективного мониторинга событий.
https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/918898/
#ланит #elk_stack #ElastAlert_2 #мониторинг #алертинг #kibana #информационная_безопасность #elasticsearch #elastic_stack #elasticalert
-
Utan externa statistiktjänster som kräver cookies (trainfo.eu är nog i en väldigt liten minoritet som inte har cookies) kan man räkna besökare från webserverloggarna (anonymiserade). Flest besökare på förmiddagen och kvällen.
Inga större överraskningar, flest kollar från mobilen.
Men bra att veta vilka sidor som är populärast så jag vet vad som är viktigast.
-
Utan externa statistiktjänster som kräver cookies (trainfo.eu är nog i en väldigt liten minoritet som inte har cookies) kan man räkna besökare från webserverloggarna (anonymiserade). Flest besökare på förmiddagen och kvällen.
Inga större överraskningar, flest kollar från mobilen.
Men bra att veta vilka sidor som är populärast så jag vet vad som är viktigast.
-
Utan externa statistiktjänster som kräver cookies (trainfo.eu är nog i en väldigt liten minoritet som inte har cookies) kan man räkna besökare från webserverloggarna (anonymiserade). Flest besökare på förmiddagen och kvällen.
Inga större överraskningar, flest kollar från mobilen.
Men bra att veta vilka sidor som är populärast så jag vet vad som är viktigast.
-
Utan externa statistiktjänster som kräver cookies (trainfo.eu är nog i en väldigt liten minoritet som inte har cookies) kan man räkna besökare från webserverloggarna (anonymiserade). Flest besökare på förmiddagen och kvällen.
Inga större överraskningar, flest kollar från mobilen.
Men bra att veta vilka sidor som är populärast så jag vet vad som är viktigast.
-
La boîte où je travaille actuellement, Elastic, propose un ensemble de formations gratuites en ligne, celles qui sont habituellement payantes. Toutes les formations ne sont pas disponibles. Faut s'inscrire a https://ela.st/freetraining
#formation #datanalyste #gratuit #elk #dayjob #elasticsearch #kibana #siem
-
Elastic/Kibana users with Firefox 138 - if you are getting constants logouts, see https://bugzilla.mozilla.org/show_bug.cgi?id=1965056 .
Apparently FFis sending duplicate cookies, causing this.
-
Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения
Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.
https://habr.com/ru/articles/908082/
#python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana
-
Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения
Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.
https://habr.com/ru/articles/908082/
#python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana
-
Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения
Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.
https://habr.com/ru/articles/908082/
#python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana
-
Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения
Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.
https://habr.com/ru/articles/908082/
#python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana
-
Elasticsearch 與 OpenSearch 的差異
#elasticsearch #engine #kibana #license #opensearch #pgvector #search #software #support #vector
-
After I adjusted a field type in the Elastic #Logstash configuration to "integer" (which is translated into "long" in #Elasticsearch), the field now led to a conflict in #kibana
In order to change the field type, there was (unfortunately) no other way around re-indexing the data into a new index.
It worked. But it's slow, to say the least, for large indices.
https://www.claudiokuenzler.com/blog/1483/how-to-change-mapping-field-type-re-index-elasticsearch
-
After I adjusted a field type in the Elastic #Logstash configuration to "integer" (which is translated into "long" in #Elasticsearch), the field now led to a conflict in #kibana
In order to change the field type, there was (unfortunately) no other way around re-indexing the data into a new index.
It worked. But it's slow, to say the least, for large indices.
https://www.claudiokuenzler.com/blog/1483/how-to-change-mapping-field-type-re-index-elasticsearch
-
After I adjusted a field type in the Elastic #Logstash configuration to "integer" (which is translated into "long" in #Elasticsearch), the field now led to a conflict in #kibana
In order to change the field type, there was (unfortunately) no other way around re-indexing the data into a new index.
It worked. But it's slow, to say the least, for large indices.
https://www.claudiokuenzler.com/blog/1483/how-to-change-mapping-field-type-re-index-elasticsearch
-
After I adjusted a field type in the Elastic #Logstash configuration to "integer" (which is translated into "long" in #Elasticsearch), the field now led to a conflict in #kibana
In order to change the field type, there was (unfortunately) no other way around re-indexing the data into a new index.
It worked. But it's slow, to say the least, for large indices.
https://www.claudiokuenzler.com/blog/1483/how-to-change-mapping-field-type-re-index-elasticsearch
-
Рецензия на книгу «Elasticsearch в действии, 2-е издание»
Книга Elasticsearch в действии. Второе издание — это подробный (~650 страниц в русском переводе) путеводитель по созданию масштабируемых поисковых систем на базе Elasticsearch. Второе обновленное издание знакомит с архитектурой, API и реальными сценариями применения Elasticsearch — от полнотекстового поиска до визуализации данных и машинного обучения. Книга — отличный выбор для начинающих разработчиков, но наверняка может быть полезна и для практикующих специалистов.
https://habr.com/ru/companies/ssp-soft/articles/901006/
#elasticsearch #elastic_stack #elasticache #elasticweb #kibana #поисковые_системы #поисковые_технологии #поисковые_алгоритмы
