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在 Kibana 仪表板中分析 Elastic Workplace Search 的使用情况

首先公布一个好消息:自 7.9.0 版开始,您的 Elastic Workplace Search 部署已经在为您和您的团队收集和记录产品使用数据。使用数据主要包括:用户搜索的内容和实际单击的链接,以及哪些搜索不能满足用户需求。更好的消息是,在未来的版本中,我们将在 Kibana(一款功能强大的可视化工具)中添加一个预建的 Workplace Search 分析仪表板,让您触手可及。但鉴于目前仍处于完善使用体验阶段,在实现与 Workplace Search 的结合前,我们将使用此博客演示如何使用 Kibana 中的已保存对象来快速启动您的搜索分析。

在 Kibana 中创建 Elastic Workplace Search 仪表板

Kibana

首先,请确保您在使用正确的 Kibana 部署。对于 Elastic Cloud 用户来说,这其实就是 Workplace Search 所在部署中的 Kibana 实例。

  1. 登录至 Cloud 控制台
  2. 导航至运行 Workplace Search 的部署。
  3. 在左侧,单击 Deployments(部署) > [deployment name] Kibana([部署名称] Kibana)。 
  4. 进入 Kibana 后,通过 Discover 验证您是否可以匹配以下索引模式:.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*

对于其他类型的安装,我们需要确保我们使用的 Kibana 部署指向 Workplace Search 所在的 Elasticsearch 集群。这是因为 Workplace Search 将分析事件数据直接存储在 Elasticsearch 索引中。无需担心数据的时效性,因为 Workplace Search 会利用索引生命周期管理来确保让旧的分析数据不再有效。

导入 Workplace Search 分析仪表板

当我们在 Kibana 中创建并保存索引模式、可视化和仪表板时,我们会将其保留为 Kibana 中的已保存对象。这将非常便捷,因为我们可以将已保存对象直接导入而无需手动创建。

下载可视化及仪表板

我们创建了一些 Workplace Search 可视化并将其放在仪表板中,然后将所有内容导出为已保存对象。您可从此 GitHub Gist 进行下载。下载 ndjson 文件并将其保存在方便的地方,以便下一步操作。

使用 Kibana UI 上传仪表板对象

接下来,我们要使用 UI 将该 ndjson 文件插入 Kibana。 

  1. 在 Kibana 实例的主侧边栏,查看底部附近并找到 Stack Management(堆栈管理)。
  1. 从该处单击 Saved Objects(已保存对象)。
  1. 下一步单击 Import(导入)并选择 ndjson 文件。完成后,会出现一个确认成功的绿色复选标记,其后是“已保存对象”列表中的一组新对象。 

正确导入对象后,就可以看到新的仪表板了。

查看并分享我们的仪表板

在 Kibana 中,单击左上角菜单,然后选择 Kibana > Dashboard(仪表板)选项即可找到仪表板。在此处可以看到我们刚刚创建的仪表板,命名为 Workplace Search Analytics。导航到该仪表板后,我们将看到如下内容。切记,若想修改报告窗口,则可以更改时间范围。

利用 Lens 创建的 Elastic Workplace Search 可视化

Lens 可视化将概述如下内容:

  • Search volume(搜索量):调用搜索量。
  • Click volume(单击量):结果单击量。
  • Top queries(热门查询):您团队所使用的最常见查询。
  • Content source clicks(内容来源单击次数):按内容来源统计的单击次数。
  • Queries by group(各组查询量):按组统计的查询数量。
  • Top zero result queries(执行最多的零结果查询):调用次数最多但未返回任何结果的查询。这是发现组织中内容空白的好方法。
  • ...还有更多!

我们还可以添加或修改现有可视化,以进一步完善我们的仪表板。但请注意,如果我们重新导入原始的仪表板 ndjson 文件,仪表板的当前状态将最终被覆盖。

未来发展?

Elastic Workplace Search 将继续增强此跟踪的分析数据。在 Kibana 中仍有一个难以可视化的使用问题是:导致零点击的热门搜索有哪些?一种可行的方法是利用转换来产生摘要事件。关于此类话题的进一步内容,您可在之前发布的博客中找到一篇精彩的博文:使用 Elastic Stack 分析在线搜索相关性指标。在未来的 Workplace Search 版本中,您必将会看到更多类似功能。

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