Kibanaとは？詳しく解説します

Kibanaの概要

ここでは、Kibanaについて説明させていただきます。 KibanaはElasticsearchのデータを可視化をするためのプラットフォームでありそのツールやテクノロジーのことを指します。 KibanaはElasticsearchを開発しているElastic社によって開発が行われており、二つのサービスには強い関連性があります。 Kibanaを理解するためには、Elasticsearchについて理解しておく必要がありますので、簡単に触れておきます。 ElasticsearchはElastic社が開発を行っているオープンソースのスケーラビリティに優れた全文検索エンジンとなります。 全文検索、WEB検索、リアルタイムデータ分析やログ解析の用途に使われ、 2015年にはAmazon Elasticsearch Service (Amazon ES) にElasticsearchの技術が導入され その技術は業界において非常に高い評価を獲得しております。 Kibanaにはいくつか大きな特徴があり、 Elasticsearchのデータをグラフィカルに可視化し利用することができる点が最大の特徴と言えます。 また、データ表示のために多くの分析手法が利用できる点やそれを支える様々な機能やツールを搭載している点も大きな強みです。 KibanaはElasticsearchのデフォルト機能でもありますので、 Kibanaを理解することでElasticsearchの理解も深まり効率的なデータ分析を実行できるでしょう。 ここでは、Kibanaについて詳しく解説させていただきますので是非参考にしてみてください。

ELKスタックについて

ELKスタックについて説明させていただきます。 Kibanaを学習していると関連度の高い言葉としてよく登場しておきますので、 基礎的な知識を紹介させていただきます。 ELKスタックとは、Elastic社によって開発されている「Elasticsearch 」「Logstash 」「Kibana」 の頭文字をとったものとなります。 また、Elastic社においては「Elasticsearch」「Logstash」「Kibana」にデータ転送・収集ツールの「Beats」を加えた組み合わせを「Elastic Stack」と呼び、コアプロダクト群として扱っております。 Elasticsearchにおいては全文検索において他社サービスと比較すると圧倒的なパフォーマンスを誇る事で有名です。 数値、地理空間データといった情報に対してインデックス付けを実行し高速な検索や集計処理を可能にしております。 例えば以下のような事例においてパフォーマンスを発揮します。「アプリ検索」「Webサイト検索」 「エンタープライズサーチ」「ロギングとログ分析」「インフラメトリックとコンテナー監視」 「アプリケーションパフォーマンス監視（APM）」「地理空間データ分析と可視化」 「セキュリティ分析」「ビジネス分析」 ELKスタックにおいては、Logstashがデータ取り込みや加工の部分を担い、Elasticsearchが検索・分析の役割を担います。 そして本文でご紹介するKibanaがユーザーインターフェースの部分を担うことになります。 これらの知識を習得し活用することでよりハイパフォーマンスなデータ分析やデータ活用が可能となります。 以上が簡単ではありますがELKスタックの紹介となります。

データ可視化に関する機能

Kibanaの大きな特徴が「データの可視化」と「データ探索」となります。 ここでは、可視化に関連する機能を紹介させていただきますので参考にしてみてください。

Kibana Lens

データ可視化に関連する機能の一点目がKibana Lensとなります。 Kibana LensのUIは直感的に操作が可能で、ドラッグ＆ドロップでデータ可視化を実現することが可能です。 多くのデータからログを探索する場合や膨大なトラフィックから傾向を特定する場合において、数クリックで必要な情報に到達することが可能です。 もちろんプログラミングに関する知識も不要ですので、 Kibanaのガイドに従って操作を行うだけで作業を開始することができます。

時系列ビジュアルビルダー

データ可視化に関連する機能の二点目が時系列ビジュアルビルダー（Time Series Visual Builder、TSVB）となります。 時系列ビジュアルビルダー（Time Series Visual Builder、TSVB）とは 視覚化タイプのセットのことを指し、様々なデータを組み合わせて表示し視覚化することです。 具体的には以下のような機能を搭載しております。
「具体的には複数の集計を組み合わせてデータを表示する」
「Elasticsearchインデックスからのタイムスタンプ付きイベントで時系列データに注釈を付ける」
「チャート、データテーブル、マークダウンパネルなど、いくつかのタイプの視覚化でデータを表示する」
「ビジュアライゼーションに 複数のインデックスパターンを表示する」
「集計にカスタム関数と数学を利用する」
「ラベルと色でデータをカスタマイズ」
上記のようなテクノロジーにより複雑なデータをシンプルにわかりやすく表示することが可能になります。 これはKibanaの中でも重要な機能の一つと言えるでしょう。

チャート

データ可視化に関連する機能の三点目がチャート機能となります。 データを客観的に理解・把握・分析を行うために非常に重要な点がデータ視覚化することは周知の通りで、 その中でもチャートの果たす役割は非常に大きいと言えるでしょう。 Kibanaのチャートは高機能であり、線グラフ・エリアチャート・棒グラフ・ヒートマップ・円グラフを 簡単に作成することができ、直感的にデータを理解する支援を行います。

地理空間分析

データ可視化に関連する機能の四点目が地理空間分析となります。 地理空間分析とは、地理データを活用しデータ分析を実行することです。 具体的な機能をいくつか紹介させていただきます。 レイヤーとインデックスを使用してマップを作成する機能を使うことで複数のデータを 元に地図を作成し、地図上においてあらゆるデータを比較検討することができます。 時空間データをアニメーション化する機能を使うことで動的なデータを作成し分析することができます。 例えば市内を走るバスの量・時間・交通量を地図の上にアニメーション化し表示することで、 視覚的にベータ分析のヒントを得ることができるでしょう。

地図を埋め込む

データ可視化に関連する機能の五点目がマップを埋め込むことです。 データ分析を実行する際において重要な指標を複数同時に 可視化することも重要となります。 データ化した地図をダッシュボードに埋め込み、他のデータと同時に 表示することでより高度な分析のヒントを得られるでしょう。

Canvas

データ可視化に関連する機能の六点目がCanvasとなります。 CanvasはElasticsearchのデータをクリエイティブに伝えるプラットフォームで、 カラーパレットで彩色しCSSをカスタマイズを行いドラッグ＆ドロップするだけで 非常に美しいダッシュボードを作成することができます。

データ探索に関する機能

Kibanaのもう一つの大きな特徴が「データ探索」となります。 ここでは、データ探索に関連する機能を紹介させていただきますので、参考にしてみてください。

ダッシュボード

データ探索に関連する機能の一点目がダッシュボードとなります。 データ分析にあたりダッシュボードの重要性はいうまでもありませんが、 Kibanaは高機能なダッシュボードを自由にカスタマイズすることが可能です。 また、複数のダッシュボード間を行き来することやダッシュボードから 特定のWEBアプリに遷移するなどのカスタマイズを行うこともできるため ユーザーにとって非常に使い勝手がいいことは間違いありません。

ディスカバー

データ探索に関連する機能の二点目がディスカバーとなります。 ディスカバーはKibanaに搭載されているデータ探索機能となります。 全てのドキュメントに対して検索を実行し、 データ検索を実行することができる機能です。 また、調査結果をフィルタリングすることや共有することで さらにデータを有効活用することができるでしょう。

Graph分析

データ探索に関連する機能の三点目がGraph分析となります。 Elasticsearchのインデックス内にある項目同士の関わりを見つけ出すことができ、 その関係性の強弱をグラフにより視覚化することとなります。 例えば自社のWebサイトをハッキングしようとする人々の共通の行動について その傾向をつかむことが可能になります。

まとめ

いかがでしたでしょうか？ Kibanaについて詳しく解説させていただきましたので、参考にしていただけましたら幸いです。