类别: Kibana

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Kibana开发者体验集成

Kibana 仪表板 API：为每种面板类型提供稳定的 API 规范，正式发布前已经过 50 多个团队测试

以代码形式管理 Kibana 仪表板：提交至 Git、跨环境发布，并借助 Kibana API 和 Terraform 实现部署自动化。

Teresa Alvarez Soler
KibanaES|QL

不到一分钟即可提示进入仪表板，价格便宜 5 倍：Kibana 中的 AI 仪表板和自定义 Vega-Lite 图表

用自然语言描述您的指标，Kibana 的 AI 聊天功能即可生成 ES|QL 支持的仪表板和 Vega-Lite 图表，从散点图到条件格式和自定义工具提示，应有尽有。

Marta Bondyra
Kibana

Kibana 中的 AI Chat 现已原生支持呈现仪表板

Kibana 中的 Elastic AI Chat 现在可根据自然语言构建仪表板，将可视化内容和分析保留在同一对话线程中，并支持将其保存为可重复使用的 Kibana 对象。

Teresa Alvarez Soler
Kibana

Kibana 将仪表板加载时间最多缩短了 25%——以下是其背后的轮询策略

了解 Kibana 如何使用连续轮询和浏览器端 HTTP/2 检测将仪表板加载时间减少多达 25%，并自动回退到 HTTP/1。

Drew Tate
KibanaAI

用描述代替手动绘制：通过 MCP 和 ES|QL 构建 AI 原生 Kibana 仪表板。

从提示词到仪表板了解如何使用 example-mcp-dashbuilder 通过自然语言构建 Kibana 仪表板：这是一款开源 MCP 应用，能够编写 ES|QL 查询、创建交互式图表，并将功能完整的仪表板直接导出到 Kibana。

Stratoula Kalafateli
Kibana分析

使用变量控件来提高 Kibana 仪表板的交互性

了解如何在 Kibana 8.18+ 中使用变量控件来筛选单个可视化内容、调整时间间隔，并在 Kibana 仪表板中按不同字段分组。

Teresa Alvarez Soler
KibanaAI

人工智能驱动的仪表盘：从设想到 Kibana

使用 LLM 生成仪表盘，处理图像并将其转化为 Kibana 仪表盘。

Jeffrey Rengifo
Kibana分析

Spotify Wrapped 第 2 部分：数据分析和可视化

我们将比以往任何时候都更深入地研究您的 Spotify 数据，探索您甚至不知道的联系。

Philipp Kahr
AIKibana

在本地使用 Ollama 和 Kibana 测试 DeepSeek R1 的 RAG 功能

了解如何运行 DeepSeek 的本地实例，并从 Kibana 内部连接到它。

Dave Erickson
KibanaES|QL

使用 Kibana 将地理空间数据输入 Elasticsearch，以便在 ES|QL 中使用

如何使用 Kibana 和 csv 摄取处理器将地理空间数据摄取到 Elasticsearch 中，以便在 Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 中进行搜索。Elasticsearch 具有强大的地理空间搜索功能，ES|QL 将大幅提高易用性和 OGC 熟悉度。但要使用这些功能，我们需要地理空间数据。

Craig Taverner

准备好打造最先进的搜索体验了吗？

足够先进的搜索不是一个人的努力就能实现的。Elasticsearch 由数据科学家、ML 操作员、工程师以及更多和您一样对搜索充满热情的人提供支持。让我们联系起来，共同打造神奇的搜索体验，让您获得想要的结果。

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