ITHOME鐵人賽-ElasticCloud

Day 6 透過sample來檢視elasticsearch功能

昨天我們檢視了Elasticsearch中的不同node type，大概也可以理解不同的node所負責的任務，以及這些node適合運作的硬體特性。這對於後續在調整架構上會有一定程度的幫助，接著我們可以來透過建構好的ELK，上面所提供的sample來簡單的玩一下Elasticsearch中的不同功能，以及操作的實際案例。

簡單建構Traffic Logs的Sample

首先我們可以先連線到Kibana的endpoint，透過這個endpoint我們可以進入到Kibana的服務，上面可以透過介面直接去建立一個Demo Sample。Demo Sample主要有三個，我們這次先建立一個Traffic Logs的sample來試玩一下。
Day1 Day2我們有提到，一整個ELK的架構上是有一個Flow的概念，首先先蒐集資料(各種資料)接著透過Logstash去正規化，建立在Elasticsearch上，再透過Kibana介面可以進行查詢、視覺化及簡單分析。
這次建構的這個sample，主要是透過已經蒐集好的資料，也已經正規化了，並且在Elasticsearch上建立了indices；另外在Kibana上他也已經幫忙建構了Dashboard(由多個圖表組成的介面板)

選擇了Traffic Log以後，他會花一點時間建構資料(非常快)，接著你在Kibana的控制面板可以看到出現Traffic Log的Dashboard(如下圖)

因為我們主要重點是借用sample data建構出來的elasticsearch資料，這邊先略提一下，這個dashboard是透過kibana的視覺化及分析功能，透過多個互動式圖表建構出來的面板

而同時你也可以看到在Kibana的Discover中，也會出現這個資料集(kibana_sample_data_logs)的查詢介面

建構好的資料如何應用？

透過這個sample，我們大概可以得知他幫我們做了幾件事情：一是將資料匯入elasticsearch、二是透過kibana去拉出一個Dashboard。
那我們要如何找到建構的這個資料呢？除了在Kibana上面操作，我們當然可以從源頭(Elasticsearch)去做查詢以及各式處理。

這邊首先先介紹最基本的找到我們建立的indice，接下來這幾天，我們會先透過這個sample，介紹elasticsearch的基本管理以及功能，接著進入到real world data以後會再更深入的討論這些功能的應用。

1.首先我們可以在elastic cloud的控制頁面中，找到elasticsearch的endpoint，複製並貼到網址列後，就可以到達elasticsearch的簡單介面

拜訪後你會發現它會需要輸入帳號密碼，輸入剛建好時儲存的帳密後，就會到基本描述的頁面

這邊會有一個elasticsearch建構的基本描述，接著我們可以在這個網址後面加入

<origin-url>/_cat/indices

就會出現以下

這些就是目前在你的elasticsearch中有建構的index們(indices)

最左邊是index目前的健康狀況，再來是是否有開放(能否使用)接著是名字、ID、後面會有一些描述性的(資料多寡、大小......)
這部份我們之後會慢慢提到。
這邊大家要知道的是，剛剛建構的kibana_sample_data_logs其實就在這堆裡面，kibana也就是引用這個資料集去建構。