Kibana-Funktionen

Kibana Lens ist eine intuitive Benutzeroberfläche, die den Prozess der Datenvisualisierung durch einfaches Drag-and-Drop vereinfacht. Es spielt keine Rolle, ob Sie Milliarden von Logdaten durchforschen oder Trends in Ihrem Website-Traffic ausfindig machen möchten – mit Lens braucht es nur ein paar Klicks, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei sind keinerlei Kibana-Vorkenntnisse erforderlich.

Der Time Series Visual Builder (TSVB) nutzt den vollen Leistungsumfang des Elasticsearch-Aggregationsframeworks und kombiniert eine beliebige Anzahl an Aggregationen und Pipeline-Aggregationen, um komplexe Daten bedeutungsvoll darzustellen.

Viele Nutzer:innen des Elastic Stack suchen häufig nach dem „Wo“ von Ereignissen. Ob Sie Ihr Netzwerk vor Angriffen schützen, langsame Reaktionszeiten von Anwendungen an bestimmten Orten untersuchen oder einfach nur jemanden suchen, der Sie nach Hause bringt: Geodaten – und die Suche – spielen eine wichtige Rolle.

Mit Linien-, Bereichs- und Balkendiagrammen können Sie Ihre Daten auf einer X/Y-Achse grafisch darstellen. Ein Wärmebild ist eine grafische Darstellung der Daten, in der die einzelnen Werte aus einer Matrix als Farben oder Farbübergänge angezeigt werden. Und Kreisdiagramme können auch als Ringdiagramme verwendet werden, die statt eines segmentierten Kreises einen segmentierten Ring zeigen.

Eine Metrikvisualisierung zeigt eine einzige Zahl pro Aggregation an. Verwenden Sie Metriken für Anzahl, Durchschnitt, Summe, Min/Max, Standardabweichung, Perzentile und so weiter.

Datentabellen sind eine der gängigsten Arten, um Ihre Daten darzustellen. Konfigurieren Sie Ihre Datentabellen, um einen bestimmten Zeitpunkt zu erfassen, oder synchronisieren Sie Ihre Live-Daten für eine dynamische und aktualisierte Sicht der Dinge.

Mit Vega und Vega-Lite können Sie benutzerdefinierte Visualisierungen ohne JavaScript erstellen. Entwickeln Sie Visualisierungen (eigenständig oder über einer Karte) in Kibana mit Daten aus einer einzelnen Elasticsearch-Abfrage oder aus mehreren Datenquellen.

Erweitern Sie den Funktionsumfang von Kibana mit von der Community beigesteuerten Plugin-Modulen. Open-Source-Plugins sind für eine Vielzahl von Apps, Erweiterungen, Visualisierungen und mehr verfügbar. Beispiele für Plugins:

Canvas ist eine völlig neue Art, um Ihre Daten spektakulär darzustellen. Canvas kombiniert Daten mit Farben, Formen, Text und Ihrer eigenen Fantasie, um dynamische, mehrseitige, pixelperfekte Datenanzeigen für große und kleine Bildschirme zu erstellen.

Die von der App User Experience bereitgestellten Daten vermitteln Ihnen ein Bild davon, wie die Nutzer:innen Ihre Webanwendung erleben. So können Sie die nutzerseitig wahrgenommene Performance Ihrer Webanwendung quantifizieren und analysieren.

Der Kibana-Laufzeitfelder-Editor nutzt die Laufzeitfelder-Funktion in Elasticsearch, um Analyst:innen zu ermöglichen, ad hoc eigene benutzerdefinierte Felder hinzuzufügen. Mit diesem Editor, der in Indexmustern, Discover und Kibana Lens zur Verfügung steht, lassen sich Laufzeitfelder erstellen, bearbeiten und entfernen.

Kibana-Dashboards zeigen eine Sammlung an Visualisierungen und Suchen an. Sie können die Dashboard-Inhalte frei anordnen, bearbeiten und vergrößern oder verkleinern sowie das Dashboard speichern und mit anderen teilen. Sie haben die Möglichkeit, individuelle Drilldowns zwischen mehreren Dashboards oder zu Webanwendungen zu erstellen, um Maßnahmen festzulegen und die Entscheidungsfindung zu fördern.

Mit Discover können Sie die Data Discovery-Funktionen von Kibana verwenden, um Ihre Daten zu erkunden. Sie erhalten Zugriff auf alle Dokumente in allen Indizes, die mit dem ausgewählten Indexmuster übereinstimmen. Sie können Suchabfragen stellen, die Suchergebnisse filtern und Dokumentdaten anzeigen. Außerdem wird die Anzahl der Dokumente angezeigt, die mit der Suchabfrage übereinstimmen, sowie Statistiken für Feldwerte. Wenn für das ausgewählte Indexmuster ein Zeitfeld konfiguriert ist, wird die Verteilung der Dokumente über einen Zeitraum am oberen Ende der Seite als Histogramm angezeigt.

Auf dem Discover-Tab „Field statistics“ finden Sie praktische Visualisierungen und statistische Aufschlüsselungen, die Ihnen einen Überblick über die Felder, Werte und Datenverteilungen für die Felder in Ihrem Index geben. So können Sie die Vollständigkeit Ihrer Daten prüfen, sich die Verteilung der Werte ansehen und sich ein ganzheitliches Bild machen.

Die Konsole ist eines der Entwickler-Tools in Kibana. Hier können Sie Anfragen zusammenstellen, mit einer cURL-ähnlichen Syntax an Elasticsearch senden und die Antworten auf Ihre Anfragen anzeigen.

Mit der Graph-Analytics-Funktion können Sie herausfinden, in welcher Beziehung die Elemente in einem Elasticsearch-Index zueinander stehen. Erkunden Sie die Verbindungen zwischen indexierten Begriffen und finden Sie heraus, welche Verbindungen besonders wichtig sind. Diese Funktion ist hilfreich für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Betrugserkennung bis hin zu Empfehlungs-Engines.

Die Konsole ist eines der Entwickler-Tools in Kibana. Hier können Sie Anfragen zusammenstellen, mit einer cURL-ähnlichen Syntax an Elasticsearch senden und die Antworten auf Ihre Anfragen anzeigen.

Mit den Beispiel-Dashboards, zum Beispiel für Apache, NGINX, IIS, HAProxy und mehr, können Sie Logdaten und Systemmetriken für Ihre Webserver in Kibana überwachen. Verwenden Sie diese vorkonfigurierten Dashboards als Ausgangspunkt und passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

Mit den Beispiel-Dashboards, zum Beispiel für MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Microsoft SQL und mehr, können Sie Logdaten und Systemmetriken für Datenbank und Warteschlangensystem problemlos in Kibana überwachen. Verwenden Sie diese vorkonfigurierten Dashboards als Ausgangspunkt und passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

Mit den Beispiel-Dashboards wie etwa System, Kubernetes, Docker, Windows, auditd, journald und anderen können Sie Ihre Server in Kibana mühelos überwachen. Verwenden Sie diese vorkonfigurierten Dashboards als Ausgangspunkt und passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

In Kibana können Sie mühelos einen direkten Link zu einem Kibana-Dashboard teilen oder das Dashboard als Iframe in einer Webseite einbetten, entweder als Live-Dashboard oder als statischer Snapshot des jeweils aktuellen Zustands.

Mit der integrierten Rolle „kibana_dashboard_only_user“ können Sie einschränken, was den Nutzer:innen nach der Anmeldung bei Kibana angezeigt wird. Die Rolle „kibana_dashboard_only_user“ ist vorkonfiguriert mit schreibgeschützten Berechtigungen für Kibana. Die Nutzer:innen können Dashboards mit uneingeschränkten Visualisierungsfunktionen öffnen. Sämtliche Bedienelemente zum Bearbeiten und Erstellen sind ausgeblendet.

Mit Spaces in Kibana können Sie Ihre Dashboards und andere gespeicherte Objekte in aussagekräftige Kategorien organisieren. Sobald Sie sich in einem bestimmten Space befinden, werden nur noch die Dashboards und andere gespeicherte Objekte angezeigt, die zu diesem Space gehören. Und mit den Sicherheitsfunktionen können Sie als zusätzliche Sicherheitsebene festlegen, welche Nutzer:innen Zugriff auf bestimmte Spaces erhalten.

Erstellen Sie schnell und einfach Berichte zu beliebigen Kibana Visualisierungen und -Dashboards und speichern Sie sie als PDF oder PNG. Sie können Berichte ad hoc herunterladen, zu bestimmten Zeiten automatisch erstellen lassen bei Vorliegen bestimmter Bedingungen generieren lassen und automatisch mit anderen Nutzer:innen teilen.

Individuelle Banner helfen bei der Abtrennung von Kibana-Spaces für unterschiedliche Rollen, Teams, Funktionen und mehr. Sie können Bekanntmachungen und Nachrichten auf spezifische Kibana-Spaces zuschneiden und Nutzer:innen dabei helfen, schnell herauszufinden, in welchem Space sie sich gerade befinden.

In Discover können Sie gespeicherte Suchen in CSV-Dateien exportieren, um sie anschließend in externen Texteditoren zu verarbeiten.

Öffnen, bearbeiten, löschen, importieren und exportieren Sie gespeicherte Objekte direkt in Kibana. Gespeicherte Objekte sind Suchen, Visualisierungen, Dashboards oder Indexmuster.

Die Möglichkeit, Tags einfach zu erstellen und sie Dashboards und Visualisierungen hinzuzufügen, macht die Verwaltung von Inhalten effizienter.

Nachdem Elastic Machine Learning Baselines für das normale Verhalten Ihrer Daten erstellt hat, können Sie mit diesen Daten Prognosen für das zukünftige Verhalten generieren. Erstellen Sie anschließend eine Prognose für einen Zeitreihenwert zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft oder schätzen Sie die Wahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitreihenwert in der Zukunft ab.

Mit den Elastic Machine-Learning-Funktionen können Sie die Analyse von Zeitreihendaten automatisieren, indem Sie exakte Baselines für das normale Verhalten in den Daten generieren und anschließend abnormale Muster identifizieren. Anomalien werden mithilfe von proprietären Machine-Learning-Algorithmen erkannt, klassifiziert und mit statistisch signifikanten Einflüssen in den Daten verknüpft.

Für Veränderungen, die mit Regeln und Grenzwerten schwerer zu definieren sind, können Sie Benachrichtigungen mit unbeaufsichtigten Machine-Learning-Features kombinieren, um ungewöhnliche Verhaltensweisen aufzudecken. Lassen Sie sich dann anhand der Anomaliebewertungen im Alerting-Framework, benachrichtigen, wenn Probleme auftreten.

Mit den Elastic Machine-Learning-Funktionen können Sie ein Profil mit den Aktionen erstellen, die eine typische Nutzerin oder ein typischer Nutzer, ein Computer oder eine andere Entität über einen bestimmten Zeitraum ausführt, und anschließend Ausreißer identifizieren, die sich gegenüber der restlichen Population abnormal verhalten.

Lognachrichten von Anwendungen sind oft unstrukturiert und enthalten variable Daten. Die Elastic Machine-Learning-Funktionen beobachten die statischen Teile der Nachricht, gruppieren ähnliche Nachrichten in Cluster und klassifizieren sie in Nachrichtenkategorien.

Sobald eine Anomalie erkannt wurde, können die Elastic-Machine-Learning-Funktionen problemlos die Eigenschaften aufspüren, die diese wesentlich beeinflusst haben. Gibt es beispielsweise einen ungewöhnlichen Rückgang bei der Zahl der Transaktionen, lässt sich so schnell herausfinden, welcher Server ausgefallen ist oder welcher Switch neu konfiguriert werden muss.

Mit dem Data Visualizer können Sie Ihre Elasticsearch-Daten besser kennenlernen und mögliche Felder für die Machine Learning-Analyse identifizieren, indem Sie die Metriken und Felder in einer Log-Datei oder einem vorhandenen Index analysieren.

Mit Inferenz können Sie beaufsichtigte Machine-Learning-Prozesse, wie Regression oder Klassifizierung, nicht nur zur Analyse einzelner Batches, sondern kontinuierlich benutzen. Inferenz ermöglicht es, trainierte Machine-Learning-Modelle auf eingehende Daten anzuwenden.

Spracherkennung ist ein trainiertes Modell, das zur Erkennung der in einem Text verwendeten Sprache verwendet werden kann. Sie können das Spracherkennungsmodell in einem Inferenz-Prozessor referenzieren.

Bei ungeplanten Systemausfällen oder anderen Ereignissen, die die Ergebnisse der Anomalieerkennung verfälschen können, ermöglichen Modell-Snapshots eine schnelle Wiederherstellung des gewünschten Modellzustands.

Mit Spaces in Kibana können Sie Ihre Dashboards und andere gespeicherte Objekte in aussagekräftige Kategorien organisieren. Sobald Sie sich in einem bestimmten Space befinden, werden nur noch die Dashboards und andere gespeicherte Objekte angezeigt, die zu diesem Space gehören. Und mit den Sicherheitsfunktionen können Sie als zusätzliche Sicherheitsebene festlegen, welche Nutzer:innen Zugriff auf bestimmte Spaces erhalten.

Sie können netzwerkbasierte Angriffe auf die Daten in Elasticsearch-Knoten abwehren, indem Sie den Datenverkehr mit SSL/TLS verschlüsseln, Zertifikate für die Knotenauthentifizierung verwenden, usw.

Mit der rollenbasierten Zugriffssteuerung (RBAC) können Sie Nutzer:innen autorisieren, indem Sie Privilegien zu Rollen und Rollen zu Nutzer:innen oder Gruppen zuweisen.

Sie können jetzt spezialisierte Links erstellen, mit denen jeder auch ohne Abfrage von Anmeldeinformationen auf ein Asset zugreifen kann – ob Karte, Dashboard oder praktisch irgendein in Kibana gespeichertes Objekt.

Mit der Sicherheit auf Feldebene können Sie einschränken, auf welche Felder die Nutzer:innen Lesezugriff haben. Insbesondere können Sie einschränken, welche Felder für dokumentbasierte Lese-APIs verfügbar sind.

Die Sicherheitsfunktionen des Elastic Stack authentifizieren Nutzer:innen mithilfe von Realms und einem oder mehreren Token-basierten Authentifizierungsdiensten. Realms werden verwendet, um Nutzer:innen auf Basis von Authentifizierungs-Tokens aufzulösen und zu authentifizieren. Die Sicherheitsfunktionen stellen eine Reihe von integrierten Realms bereit.

Der Elastic Stack unterstützt Single Sign-on (SSO) in Kibana mit SAML und verwendet Elasticsearch als Backend-Dienst. Mit der SAML-Authentifizierung können sich die Nutzer:innen mit einem externen Identitätsanbieter wie etwa Okta oder Auth0 bei Kibana anmelden.

Mit der Rollenverwaltungs-API können Sie die Rollen verwalten, mit denen Kibana-Privilegien erteilt werden. Diese Endpunkte sind nicht über die Konsole in Kibana erreichbar.

Kibana wird standardmäßig mit einem hellen Design angezeigt, kann jedoch mühelos auf der Space-Ebene zu einem dunklen Design geändert werden. Wählen Sie den Modus aus, der Ihnen (und Ihren Augen) am besten gefällt.

Ein Indexmuster identifiziert einen oder mehrere Elasticsearch-Indizes, die Sie mit Kibana erkunden möchten. Kibana suche nach Indexnamen, die mit dem angegebenen Muster übereinstimmen. Ein Sternchen (*) im Muster steht für null oder mehr Zeichen. Das Muster myindex-* stimmt beispielsweise mit allen Indizes überein, deren Name mit myindex- beginnt, zum Beispiel myindex-1 und myindex-2.

Mit dem Index-Lifecycle-Management (ILM) können die Nutzer:innen Richtlinien definieren und automatisieren, um festzulegen, wie lange ein Index in jeder der vier Phasen verbleibt, und welche Aktionen für den Index in jeder Phase ausgeführt werden. Auf diese Weise lassen sich die Betriebskosten besser planen, da die Daten in verschiedenen Ressourcenebenen abgelegt werden können.

Als im Hintergrund laufende Snapshot-Manager bieten Snapshot-Lifecycle-Management(SLM)-APIs Administratoren die Möglichkeit zu definieren, in welcher Abfolge die Snapshots eines Elasticsearch-Clusters angelegt werden sollen. Dank einer dedizierten Benutzeroberfläche können Nutzer:innen mit SLM Aufbewahrungseinstellungen für SLM-Richtlinien konfigurieren und Snapshots automatisch anlegen und löschen lassen sowie die Häufigkeit der Snapshot-Erstellung einrichten. So kann sichergestellt werden, dass Cluster-Backup ausreichend häufig erstellt werden, um die Einhaltung der Kunden-SLAs zu gewährleisten.

Kibana enthält eine Benutzeroberfläche, mit der Sie Rollup-Aufträge anzeigen, erstellen, starten, beenden und löschen können. Ein Rollup-Auftrag ist eine regelmäßig ausgeführte Aufgabe, die Daten aus Elasticsearch-Indizes anhand eines Indexmusters zusammenfasst und in einen neuen Index überführt.

Sie können Nutzer:innen und Rollen mit der API oder mit den Managementfunktionen in Kibana erstellen und verwalten.

Mit der Upgrade-Assistant-Benutzeroberfläche können Sie Ihr Upgrade auf die neueste Version von Elastic Stack vorbereiten. In der Benutzeroberfläche identifiziert der Assistent die veralteten Einstellungen in Ihrem Cluster und Ihren Indizes und unterstützt Sie bei der Behebung von Problemen, inklusive der erneuten Erstellung von Indizes.

Mit der Upgrade Assistant-API können Sie den Upgradestatus Ihres Elasticsearch-Clusters überprüfen und Indizes neu indizieren, die in der vorherigen Hauptversion erstellt wurden. Der Assistent hilft Ihnen dabei, Ihre Umgebung auf die nächste Hauptversion von Elasticsearch vorzubereiten.

Öffnen, bearbeiten, löschen, importieren und exportieren Sie gespeicherte Objekte direkt in Kibana. Gespeicherte Objekte sind Suchen, Visualisierungen, Dashboards oder Indexmuster.

Mit der API für gespeicherte Objekte können Sie gespeicherte Objekte in Kibana verwalten, zum Beispiel Dashboards, Visualisierungen und Indexmuster. Diese Endpunkte sind nicht über die Konsole in Kibana erreichbar.

In unserem einfach zu begleitenden Tutorial lernen Sie, einen Datensatz in Elasticsearch zu laden, ein Indexmuster zu definieren, die Daten zu entdecken und zu erkunden,Visualisierungen und Dashboards zu erstellen und vieles mehr.

Wenn Sie Kibana installieren, wird eine einfache Lizenz ohne Ablaufdatum generiert. Unter „Management“ > „License Management“ können Sie den Status Ihrer Lizenz abrufen, einen 30-tägigen Test starten oder eine neue Lizenz installieren. Mit nur einem Klick aktivieren Sie eine 30 Tage gültige Probelizenz, mit der Sie den vollen Umfang der „Platinum“-Funktionen testen können, inklusive Machine Learning, erweiterten Sicherheitsfunktionen, Diagrammfunktionen und mehr.

Die Benutzeroberflächen sind vorkonfiguriert verfügbar in Englisch, Japanisch und vereinfachtem Chinesisch, und mit dem Lokalisierungs-Framework in Kibana können in Zukunft weitere Sprachen hinzugefügt werden.

Transformationen sind zweidimensionale Datenstrukturen in Tabellenform, die indizierte Daten „leichter verdaulich“ machen. Transformationen führen Aggregationen aus, die Ihre Daten in einen neuen, Entity-zentrischen Index überführen. Durch Transformieren und Zusammenfassen Ihrer Daten können Sie sie auf verschiedene Art und Weise visualisieren und analysieren und sie auch als Quelle für andere Machine-Learning-Analysen bereitstellen.

Mit den Monitoring-Funktionen im Elastic Stack erhalten Sie Einblicke in den Betrieb von Elasticsearch, Logstash und Kibana. Sämtliche Monitoring-Metriken werden in Elasticsearch gespeichert und können somit mühelos in Kibana visualisiert werden.

Mit dem Elastic Stack können Sie festlegen, wie lange Sie Ihre Überwachungsdaten aufbewahren möchten. Die Standardfrist sind sieben Tage, aber Sie können jeden beliebigen Wert festlegen.

Mit den Alerting-Features des Elastic Stack werden Sie automatisch benachrichtigt, wenn sich etwas in Elasticsearch, Kibana und Logstash in Ihrem Cluster verändert, sei es der Zustand von Clustern, der Ablauf von Lizenzen oder andere Metriken.

Elastic Stack wird nicht ohne guten Grund in großen und kleinen Unternehmen für Alerting-Funktionen eingesetzt. Daten aus beliebigen Quellen und in beliebigen Formaten werden zuverlässig und sicher ingestiert, und Analyst:innen können wichtige Daten in Echtzeit durchsuchen, analysieren und visualisieren, jeweils mit nutzerdefiniertem und zuverlässigem Alerting.

Sie können Alerts mit vorkonfigurierten Integrationen für E‑Mail, IBM Resilient, Jira, Microsoft Teams, PagerDuty, ServiceNow, Slack und xMatters verknüpfen. Mittels Webhook-Ausgabe sind auch Integrationen für jedes andere Drittanbietersystem möglich.

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Alerts, indem Sie sie über eine zentrale Benutzeroberfläche einsehen, erstellen und verwalten. Lassen Sie sich in Echtzeit darüber informieren, welche Alerts aktiv sind und welche Maßnahmen ergriffen wurden.

Die Ausgabe von Benachrichtigungen und Aktionen kann für einen individuell festgelegten Zeitraum angehalten werden. Da die Regeln nach Ablauf der Zeit automatisch wieder aktiviert werden, kann es nicht mehr passieren, dass Sie eine Aktion verpassen, weil Sie vergessen haben, eine Regel nach der Lösung eines unverhofft aufgetretenen Problems oder nach einer geplanten Wartung wieder zu aktivieren.

Suche-Schwellenwert-Regeln in Discover basieren auf Elasticsearch-Abfragen – sie analysieren in einem bestimmten Zeitintervall, ob bei Dokumenten mit den angegebenen Kriterien ein Schwellenwert erreicht wurde, und lösen gegebenenfalls einen Alert aus. Die Nutzer:innen können eine Aktion erstellen und zuweisen, wenn eine Benachrichtigung ausgegeben werden soll, oder festlegen, dass automatisch ein Incident erstellt wird.

Die Konsole ist eines der Entwickler-Tools in Kibana. Hier können Sie Anfragen zusammenstellen, mit einer cURL-ähnlichen Syntax an Elasticsearch senden und die Antworten auf Ihre Anfragen anzeigen.

Mit dem Kibana Grok Debugger können Sie Grok-Muster erstellen und debuggen, bevor Sie sie in Ihren Datenverarbeitungs-Pipelines einsetzen. Grok ist eine Syntax für den Musterabgleich, mit der Sie beliebige Texte analysieren und strukturieren können. Mit Grok können Sie Logs aus Syslog, Apache und anderen Webservern, MySQL und im allgemeinen alle Logs analysieren, die für den menschlichen Gebrauch geschrieben werden.

Die Profile API liefert ausführliche Timinginformationen zur Ausführung einzelner Komponenten in einer Suchabfrage. Sie erhalten Einblicke in die Ausführung von Suchabfragen auf einer niedrigen Ebene, können Gründe für langsame Abfragen ermitteln und Schritte zu deren Verbesserung ergreifen.

Der Einstieg war noch nie so einfach. Sie können Elasticsearch und Kibana als Archiv oder mit einem Paket-Manager herunterladen und installieren. Fangen Sie im Handumdrehen damit an, Daten zu indexieren, zu analysieren und zu visualisieren. Mit der Standarddistribution können Sie außerdem in einem kostenlosen 30-tägigen Test „Platinum“-Funktionen wie Machine Learning, Sicherheit, Graph-Analytics und vieles mehr ausprobieren.

Elastic Cloud ist unsere wachsende Familie von SaaS-Angeboten, mit denen Sie Elastic-Produkte und -Lösungen in der Cloud bereitstellen, verwalten und skalieren können. Ob nutzerfreundliche gehostete und verwaltete Elasticsearch-Benutzeroberfläche oder leistungsfähige Lösungen für die Suche – Elastic Cloud ist das Sprungbrett für die mühelose Nutzung der Vorteile von Elastic. Probieren Sie unsere Elastic Cloud-Produkte 14 Tage lang kostenlos aus – keine Kreditkarte erforderlich.

Mit Elastic Cloud Enterprise (ECE) können Sie Elasticsearch und Kibana in beliebiger Größe und auf jeder Infrastruktur bereitstellen und über eine zentrale Konsole verwalten. Sie können frei auswählen, wo Sie Elasticsearch und Kibana ausführen möchten: auf physischer Hardware, in einer virtuellen Umgebung, in einer privaten Cloud, in einem privaten Bereich innerhalb einer öffentlichen Cloud oder einfach nur in einer öffentlichen Cloud (zum Beispiel Google, Azure, AWS). Wir unterstützen alle Optionen.

Elastic Cloud auf Kubernetes basiert auf dem Kubernetes-Operator-Muster und erweitert die grundlegenden Orchestrierungsfunktionen von Kubernetes um die Einrichtung und die Verwaltung von Elasticsearch und Kibana auf Kubernetes zu unterstützen. Mit Elastic Cloud auf Kubernetes können Sie sämtliche Prozesse rund um die Bereitstellung, Aktualisierung, Snapshot-Erstellung, Skalierung, Hochverfügbarkeit, Sicherheit und mehr für die Ausführung von Elasticsearch in Kubernetes vereinfachen.

Mit den offiziellen Helm Charts für Elasticsearch und Kibana steht Ihr Deployment innerhalb weniger Minuten.

Mit den offiziellen Containern aus Docker Hub können Sie Elasticsearch und Kibana mühelos in Docker ausführen.

Mit der Maps-App in Kibana können Sie Ebenen für einzelne Indizes zu Landkarten hinzufügen. Und mit mehreren Ebenen über ein und derselben Karte können Sie alle Ebenen auf einmal in Echtzeit durchsuchen und filtern. Nutzen Sie Chloropethenebenen, Wärmekartenebenen, Kachelebenen, Vektorebenen und sogar Ebenen für bestimmte Anwendungsfälle wie etwa Observability für APM-Daten.

Mit Vektorkacheln können Sie Ihre Karte in Kacheln aufteilen und so besser als bei den Alternativen schnell in den Kacheln navigieren und ruckelfrei zoomen. Bei allen neuen Polygonebenen ist die Einstellung „Use vector tiles“ (Vektorkacheln verwenden) standardmäßig aktiviert. Wenn Sie die 10.000-Datensätze-Methode vorziehen, können Sie die Skalierungsoptionen in den Ebeneneinstellungen anpassen.

Regionskarten sind thematische Karten, in denen die umgrenzte Vektorformen mit einem Farbverlauf eingefärbt werden, und mit denen Sie benutzerdefinierte Positionsdaten mit einem Schema Ihrer Wahl darstellen können.

Der Elastic Maps-Service ist die Basis für alle Geodaten-Visualisierungen in Kibana (inklusive der Maps-App) und stellt Grundkarten-Kacheln, Shapefiles und andere wichtige Funktionen für die Darstellung von Geodaten bereit. Mit der Kibana-Standarddistribution können Sie auf einer Karte bis zu 18-mal hereinzoomen.

Der Elastic Maps Server ermöglicht die Verwendung der Elastic Maps Service-Grundkarten und ‑Grenzen auf der lokalen Infrastruktur.

Die GeoJSON-Upload-Funktion ist trotz aller Einfachheit und Nutzerfreundlichkeit äußerst robust. Durch direktes Ingestieren in Elasticsearch versetzt das Feature Kartenersteller in die Lage, GeoJSON-Dateien, die mit Punkten, Formen und Inhalten angereichert wurden, per Drag-and-Drop in Karten zu ziehen und so Daten schnell und einfach zu visualisieren. Mithilfe von mit GeoJSON definierten Grenzen können Sie E‑Mail- oder Webanwendungs-Alerts für die Verfolgung datengesteuerter Objektbewegungen einrichten.

Sie können festlegen, dass Sie benachrichtigt werden, sobald etwas eine geografische Grenze überschreitet – gleich, ob von außen nach innen oder umgekehrt. Und Sie können die aktuelle Position eines Objekts innerhalb einer festgelegten Grenze überwachen.

Die Maps-Anwendung enthält eine integrierte Funktion für das Hochladen von Shapefiles, die so einfach wie leistungsfähig ist. Laden Sie einfach und schnell lokale offene Daten und Grenzen, um sie analysieren und vergleichen zu können.

Filebeat hilft Ihnen dabei, Einfaches einfach zu halten, indem es Ihre Logs und Dateien unkompliziert und schnell weiterleitet und zentralisiert. Filebeat enthält integrierte Module (aktuell unter anderem für auditd, Apache, NGINX, System und MySQL), die das Sammeln, Parsen und Visualisieren von Daten aus verbreiteten Log-Formaten so weit vereinfachen, dass diese Schritte mit einem einzigen Befehl gestartet werden können.

Mit den Filebeat-Beispiel-Dashboards können Sie Ihre Logdaten in Kibana mühelos erkunden. Verwenden Sie diese vorkonfigurierten Dashboards als Ausgangspunkt und passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

Die Machine-Learning-gestützte Logratenanalyse weist auf Zeiträume hin, in denen die Lograte außerhalb des Üblichen liegt, sodass Sie Loganomalien schnell identifizieren und untersuchen können.

Mit der Logs-App können Sie Logdaten in Echtzeit in einer kompakten und individuell anpassbaren Anzeige überwachen. Die Logdaten werden mit den Metriken in der Metrics-App in Beziehung gesetzt, sodass sich Probleme leichter diagnostizieren lassen.

Metricbeat ist ein leichtgewichtiger Shipper, den Sie auf Ihren Servern installieren können, um regelmäßig Metriken für das Betriebssystem und die auf dem Server ausgeführten Dienste zu erfassen. CPU, Speicher, Redis oder NGINX: Metricbeat ist ein leichtgewichtiger Shipper, der System- und Dienststatistiken an das gewünschte Ziel sendet.

Wir stellen Beispiele für Metricbeat-Dashboards bereit, die Ihnen dabei helfen, sich schnell mit der Überwachung von Servern in Kibana vertraut zu machen. Verwenden Sie diese vorkonfigurierten Dashboards als Ausgangspunkt und passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

Nachdem Sie Metriken nach Elasticsearch gestreamt haben, können Sie die Metrics-App in Kibana verwenden, um die Metriken in Echtzeit zu überwachen und Probleme zu identifizieren.

Richten Sie in der Metrics-App in Kibana Schwellenwert-Alerts für Ihre Metriken mit Echtzeit-Feedback ein und legen Sie fest, wie Sie benachrichtigt werden möchten – Dokumente, Logs, Slack, einfache Webhooks und mehr.

Elastic Metrics ermöglicht dank 1‑Klick-Anomalieerkennung das schnelle Aufspüren häufiger Infrastrukturprobleme.

Heartbeat ist ein leichtgewichtiger Daemon, den Sie auf einem Remoteserver installieren können, um den Status und die Verfügbarkeit Ihrer Dienste regelmäßig zu überprüfen. Heartbeat ingestiert die Serverdaten und zeigt sie anschließend im Uptime-Dashboard und in der App in Kibana an.

Mit den Heartbeat-Beispieldashboards können Sie den Status Ihrer Dienste mühelos in Kibana visualisieren. Verwenden Sie diese vorkonfigurierten Dashboards als Ausgangspunkt und passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

Richten Sie direkt in der Uptime-App schwellenwertbasierte Alerts für Ihre Verfügbarkeitsdaten ein und legen Sie fest, wie Sie benachrichtigt werden möchten – Dokumente, Logs, Slack, einfache Webhooks und mehr.

Prüfen Sie, wann Ihre SSL- oder TLS-Zertifikate ablaufen, oder lassen Sie sich entsprechend benachrichtigen und sorgen Sie so dafür, dass Ihre Dienste verfügbar bleiben – alles direkt in der Uptime-App.

Sie haben die Möglichkeit, die User Experience über die verschiedenen Schritte einer User Journey zu simulieren und so zum Beispiel nachzuvollziehen, wie Nutzer:innen eines Online-Shops den Bezahlvorgang erleben. Die Erfassung detaillierter Statusinformationen für jeden Schritt in diesem Prozess hilft Ihnen, Problembereiche zu identifizieren und so ein außergewöhnliches digitales Nutzungserlebnis zu bieten.

Mit der Uptime-App in Kibana können Sie Ausfälle und andere Verbindungsprobleme in Ihrem Netzwerk oder Ihrer Umgebung schnell identifizieren und diagnostizieren. Überwachen Sie Hosts, Dienste, Websites, APIs und mehr mit dieser hilfreichen Benutzeroberfläche.

Der APM-Server empfängt Daten von APM-Agents und transformiert sie zu Elasticsearch-Dokumenten. Dazu wird ein HTTP-Serverendpunkt bereitgestellt, an den die Agents die gesammelten APM-Daten streamen. Nachdem der APM-Server die Ereignisse von den APM-Agents validiert und verarbeitet hat, transformiert er die Daten in Elasticsearch-Dokumente und speichert sie in den entsprechenden Elasticsearch-Indizes.

APM-Agents sind Open-Source-Bibliotheken, die in derselben Sprache wie Ihr Dienst geschrieben wurden. Diese Bibliotheken werden wie jede andere Bibliothek in Ihrem Dienst installiert. Sie instrumentieren Ihren Code und sammeln Leistungsdaten und Fehler zur Laufzeit. Diese Daten werden für kurze Zeit zwischengespeichert und anschließend an den APM-Server gesendet.

Um Blockaden im Code finden und reparieren zu können, brauchen Sie eine gute Suchfunktion. Über unsere dedizierte Benutzeroberfläche können Sie Engpässe identifizieren und sich auf schwierige Änderungen auf Code-Ebene konzentrieren. Das Ergebnis: besserer, effizienterer Code für schnelleres Entwickeln, Testen und Implementieren, schnellere Anwendungen und ein besseres Nutzungserlebnis auf Kundenseite.

Möchten Sie gern mehr darüber erfahren, welche Wege Anfragen in Ihrer Infrastruktur nehmen? Mit dem verteilten Tracing können Sie Transaktionen verketten und herausfinden, wie Transaktionen zusammenhängen und wie Ihre Dienste miteinander interagieren. Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, an welchen Stellen es stockt, und ermitteln Sie Komponenten mit Optimierungspotenzial.

Lassen Sie sich jederzeit über Ihre Code-Performance informieren. Wenn etwas schiefläuft, erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung, und wenn etwas außerordentlich gut läuft, gibt es eine Benachrichtigung bei Slack.

Service Maps zeigen visuell, wie Ihre Dienste verbunden sind, und bieten allgemeine Transaktionsmetriken, wie die durchschnittliche Transaktionsdauer, Anfrage- und Fehlerraten sowie Informationen zu CPU- und Speichernutzung.

Sie können Machine-Learning-Aufträge direkt in der APM-App erstellen. Anschließend können Sie Ihre Daten mit Machine-Learning-Features automatisch modellieren und abnormale Verhaltensweisen aufspüren.

Mit dem Elastic Common Schema (ECS) lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Form analysieren. So können Sie Erkennungsregeln, Machine-Learning-Jobs, Dashboards und andere Security-Inhalte breiter verwenden, Suchen enger eingrenzen und sich die Namen von Feldern einfacher merken.

Das integrierte Machine Learning ermöglicht die automatische Erkennung von Anomalien zur Unterstützung von Erkennungs- und Hunting-Workflows. Und ein ganzes Portfolio vordefinierter ML-Jobs hilft, die Akzeptanz zu beschleunigen. ML-Ergebnisse werden auch von Alerting- und Untersuchungs-Workflows genutzt.

Die Erkennungs-Engine führt verfahrensbasierte Aufgaben zur Erkennung von Bedrohungen aus und sendet bei ausreichend großen Anomalien entsprechende Warnungen. Von den Elastic Security-Expert:innen entwickelte und getestete vordefinierte Regeln helfen dabei, die Akzeptanz zu beschleunigen. Für alle Daten, die für Elastic Common Schema (ECS) formatiert sind, lassen sich individuelle Regeln definieren.

Elastic Security ermöglicht die interaktive Analyse von Endpoint-Daten aus Elastic Agent und Elastic Beats und unterstützt Technologien wie CrowdStrike und Microsoft Defender for Endpoint. Mit Session View können Sie Shell-Aktivitäten untersuchen, mit Analyzer ganze Prozesse.

Mit Elastic Security können Sie interaktive Karten, Diagramme, Ereignistabellen und mehr einsetzen, um netzwerkbasierte Daten zu schützen. Die Lösung unterstützt zahlreiche Netzwerk-Security-Lösungen, darunter OSS-Technologien wie Suricata und Zeek, Geräte von Anbietern wie Cisco ASA, Palo Alto Networks und Check Point sowie Cloud-Dienste wie AWS, Azure, GCP und Cloudflare.

Elastic Security ist besonders stark, wenn es um Entitätsanalyen geht. Die Lösung ermöglicht Einblicke in Nutzeraktivitäten und unterstützt Security-Fachleute bei der Bekämpfung von Insider-Bedrohungen, Kontoübernahmen, Fällen von Berechtigungsmissbrauch und ähnlichen Vektoren. Die umgebungsweite Erfassung von Daten unterstützt mit Nutzerdaten, die mittels kuratierter Visualisierungen und Tabellen präsentiert werden, das Security-Monitoring. Innerhalb des Threat-Hunting- oder Untersuchungsflusses wird Nutzerkontext bereitgestellt, wobei weitere Details stets nur ein paar Klicks entfernt sind.

Mit der Timeline-Ereignisanzeige können Analyst:innen Ereignisse einsehen, filtern, korrelieren und kommentieren, Daten zur Aufdeckung von Angriffsursache und ‑umfang sammeln, die Untersuchenden koordinieren und Informationen als sofortige und langfristige Referenzquelle verpacken.

Workflows für das integrierte Case Management geben Ihnen zusätzliche Einflussmöglichkeiten beim Erkennen von Fällen und beim Reagieren auf sie. Mit Elastic Security können Analyst:innen Fälle einfach und schnell öffnen, aktualisieren, kennzeichnen, kommentieren, schließen und in externe Systeme integrieren. Eine offene API und die integrierte Unterstützung für IBM Resilient, Jira, Swimlane und ServiceNow ermöglichen die Ausrichtung an vorhandenen Workflows.

Sichere Hybrid-Cloud-Workloads und Cloud-native Anwendungen mit einem leichtgewichtigen Agenten auf Basis von eBPF. Mit vorkonfigurierten und angepassten Erkennungsregeln und Machine Learning-Modellen erkennen Sie Laufzeitbedrohungen automatisch. Mit einer Terminal-ähnlichen Ansicht, die umfassenden Kontext bereitstellt, führen Sie Untersuchungen durch.

Sichern Sie sich transparenten Einblick in den Sicherheitsstatus über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg. Prüfen Sie Ergebnisse, vergleichen Sie sie mit CIS-Benchmarks und befolgen Sie entsprechende Problemlösungsanleitungen, um schnell für Verbesserungen zu sorgen.

Nutzen Sie Funktionen zur Verwaltung der Anti-Malware- und Anti-Ransomware-Funktionen, zur Verwaltung der zentralisierten Erfassung für die Erkennung komplexer Bedrohungen und für die hostbasierte Untersuchung und Bekämpfung von Bedrohungen.

Elastic Security ermöglicht die einfache Bereitstellung von osquery auf jedem Endpoint und optimiert so das Threat-Hunting sowie die Host-Inspektion bei Linux-, Windows- und macOS-Hosts. Diese Lösung bietet direkten Zugriff auf aussagekräftige Hostdaten, abrufbar mit einer vor- oder nutzerdefinierten SQL-Abfrage, die dann in Elastic Security analysiert werden können.

Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre App Search-Engines mit direkter Verlinkung zu Ihrem App Search-Deployment und In-App-Dashboards.

Nutzen Sie die Möglichkeit, direkt von Kibana aus schnell auf Ihr Workplace Search-Deployment zuzugreifen.