Анализ и устранение неполадок Kibana: часто задаваемые вопросы
Анализ и устранение неполадок Kibana: часто задаваемые вопросы

Введение в Кибану

  • Kibana — это платформа для анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом. Она входит в состав Elastic Stack и предназначена для работы с Elasticsearch. Вы можете использовать Kibana для поиска, просмотра и взаимодействия с данными в индексе Elasticsearch. Пользователи могут легко использовать диаграммы, таблицы и карты для проведения разностороннего анализа и представления данных.
  • Kibana упрощает понимание больших данных. Его простой интерфейс на основе браузера позволяет пользователям быстро создавать и обмениваться панелями динамических данных для отслеживания изменений данных в реальном времени в Elasticsearch.

Анализ проблемного случая

Сценарий 1. На странице обнаружения Kibana отображается ошибка 404.

  • Предыстория проблемы: после того, как пользователь создает кластер, входит в систему Kibana и нажимает функцию обнаружения, страница Kibana сообщает об ошибке и отображает ошибку сервера.
  • Идеи по устранению неполадок: F12 открывает режим отладки браузера, а интерфейс, вызываемый функцией Discover, возвращает ошибку 404.
  • Причина проблемы: сборщик APM сгенерирует индекс, начинающийся с apm, в кластере elasticsearch, и автоматически сгенерирует режим индекса, который начинается с apm-* (или apm). Соответствующий индекс в этом индексном режиме обычно не имеет данных, поэтому Discover не может найти фактические данные при загрузке данных из индексного режима;
  • Решение. Найдите шаблоны индексов под меткой Kibana в управлении стеком Kibana, создайте шаблон индекса, который действительно существует и содержит данные, и установите его в качестве шаблона индекса по умолчанию для решения этой проблемы.

Сценарий 2. Мониторинг стека кибаны не открывается.

  • Идея анализа: Мониторинг стека — это базовый мониторинг ES, который поставляется с Kibana и включает базовый мониторинг кластеров, узлов и измерений индекса. Эти индикаторы взяты из набора es Групповой сбор. При возникновении проблем с мониторингом стека сначала проверьте, в порядке ли кластер пользователя.
  • Предыстория проблемы: все индикаторы мониторинга в мониторинге стека Kibana собираются из кластера ES.
  • Причина проблемы: В основном из-за высокой нагрузки на ES-кластер и чрезмерного давления на узлы, kibana не смогла запросить ES-аутентификацию. Или состояние кластера ненормальное.
  • Решение. Установите приоритет проверки состояния кластера и нагрузки кластера на cerebro, а также проанализируйте, влияет ли давление бизнеса на кластер на запрос ES Kibana на основе мониторинга.

Например: в кластере есть автоматический выключатель, и давление кластера слишком велико, из-за чего коллектор не может собрать данные индикатора кластера и записать их в elasticsearch. Когда мониторинг стека Kibana запрашивает индекс мониторинга кластера elasticsearch, он не может запрашивать данные и получает только информацию о выключателе, возвращаемую кластером elasticsearch.

Сценарий 3.kibana не может войти в систему

Случай 1: пароль для входа неверен.

Метод устранения неполадок: проверьте соответствующий журнал кластера в соответствии с идентификатором кластера es, и в журнале появится сообщение об ошибке пароля. Помогите пользователям подтвердить правильный пароль.

Случай 2: Пользователь получает доступ к Kibana на основе адреса общедоступной сети Kibana, и ему предлагается указать, что у него нет разрешения.

Способ устранения неполадок: адреса доступа к общедоступной сети обычно добавляются в белый список. Необходимо подтвердить правильность экспортного IP, настроенного пользователем в белом списке.,Если вы не уверены в собственном экспортном IP,Можно найти вwww.ip138.comЭкспорт запроса вip。

Случай 3: при доступе к Kibana у пользователя отображается тайм-аут или ошибка 504.

Метод устранения неполадок: Как правило, такая ситуация в основном связана с высокой нагрузкой узла кластера es, из-за которой Kibana истечет время ожидания запроса аутентификации es.

Случай 4: Когда пользователь получает доступ к кибане, отображается сообщение о том, что данные слишком велики.

Метод устранения неполадок: Определите, есть ли в кластере es автоматический выключатель, путем мониторинга журналов работы + cerebro + кластера, который вызывает автоматический выключатель, когда Kibana запрашивает es.

Случай 5: использование диска узла Kibana составляет 100 %, из-за чего Kibana не может войти в систему.

Метод устранения неполадок: если Kibana долгое время работала на узлах с низкой конфигурацией, таких как экземпляры CVM 1C2G, 2C2G. Длительная работа приводит к тому, что служба занимает ресурсы дескриптора CVM в течение длительного времени и не может быть освобождена. Вам необходимо перезапустить службу Kibana, чтобы принудительно освободить ресурсы. Служба вернется в нормальное состояние после перезапуска.

Сценарий 4. Конфигурация учетной записи и разрешений Kibana

а. Как создать учетную запись только для чтения на Kibana.

б. После использования эластичной учетной записи для создания дополнительной учетной записи функцию xx использовать нельзя.

Можно ли настроить и использовать в коде учетную запись, созданную в c.kibana?

Интерпретация проблемы:существоватьesсерединаelasticУчетная запись является учетной записью суперадминистратора.。KibanaИспользуемая система учета также основана наESсистема счетов。Аккаунт как логинesилиkibanaВаучер,Имеющиеся у вас разрешения тесно связаны с ролью, к которой вы привязаны. Конфигурация роли пользователя в Kibana была уточнена до измерения индекса и измерения функционального модуля Kibana. Используйте дополнительную учетную запись, созданную учетной записью администратора Elastic в Kibana.,В зависимости от соответствующей роли,Все можно использовать для доступа к соответствующим функциям или настроить для запроса их в коде. При возникновении таких проблем сначала проверьте разрешения роли, настроенные в суб-аккаунте.

Сценарий 5: Kibana экспортирует слишком большой объект запроса на подсказку в формате CSV.

  • Причина проблемы: ограничение размера экспортируемого CSV-файла Kibana по умолчанию составляет 10 МБ. Если этот предел превышен, будет сообщено об этой ошибке.
  • Решение. Вам необходимо настроить размер параметра xpack.reporting.csv.maxSizeBytes в kibana.yml.

Примечание. Kibana как приложение nodejs подходит только для экспорта небольшого объема данных и не подходит для экспорта большого объема данных. Для экспорта большого объема данных рекомендуется использовать прокрутку курсора для разработки собственного. логику для экспорта или используйте инструмент logstash для операций экспорта данных.

ЯсуществоватьучаствоватьНа третьем этапе специального тренировочного лагеря Tencent Technology Creation 2023 года будет проводиться конкурс сочинений. Соберите команду, чтобы выиграть приз!

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose