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Kibana Dashboards API: 정식 출시 전에 50개 이상의 팀이 테스트한 모든 패널 유형을 위한 안정적인 계약
Kibana 대시보드를 코드로 관리하세요. Git에 커밋하고, 환경 간에 승격하며, Kibana API와 Terraform을 사용해 배포를 자동화할 수 있습니다.
1분 만에 프롬프트로 대시보드 완성, 비용은 5분의 1: Kibana의 AI 대시보드와 맞춤형 Vega-Lite 차트
메트릭을 자연어로 설명하기만 하면, Kibana의 AI 채팅이 ES|QL 기반 대시보드와 Vega-Lite 차트를 생성합니다. 산점도부터 조건부 서식, 맞춤형 툴팁까지 모두 가능합니다.
이제 Kibana의 AI Chat이 대시보드를 네이티브하게 렌더링합니다
이제 Kibana의 Elastic AI Chat은 자연어로 대시보드를 구축하여, 시각화와 분석을 하나의 대화 스레드에 유지하면서 이를 재사용 가능한 Kibana 객체로 저장할 수 있습니다.
Kibana 대시보드 로딩 속도 최대 25% 단축, 그 뒤에 숨겨진 폴링 최적화 전략
Kibana가 어떻게 지속적 폴링과 브라우저 단 HTTP/2 감지 기술을 활용해 대시보드 로딩 시간을 최대 25%까지 줄였는지, 그리고 HTTP/1 환경으로의 자동 폴백 기능은 어떻게 작동하는지 알아봅니다.
그리지 말고 설명하세요: MCP와 ES|QL을 통한 AI 네이티브 Kibana 대시보드
프롬프트부터 대시보드까지, ES|QL 쿼리를 작성하고, 대화형 차트를 생성하며, 모든 기능을 갖춘 대시보드를 Kibana로 직접 내보내는 오픈 소스 MCP 애플리케이션인 example-mcp-dashbuilder를 사용해 자연어로 Kibana 대시보드를 구축하는 방법에 대해 알아보세요.
변수 제어를 통해 Kibana 대시보드 상호 작용성 향상
Kibana 8.18+에서 변수 제어를 사용하여 Kibana 대시보드의 개별 시각화를 필터링하고 시간 간격을 조정하며 다양한 필드로 그룹화하는 방법을 알아보세요.
ES|QL에서 사용하기 위해 Kibana를 사용하여 위치 기반 정보 데이터를 Elasticsearch로 수집하기
Kibana와 csv 수집 프로세서를 사용하여 Elasticsearch 쿼리 언어(ES|QL)에서 검색에 사용할 수 있도록 위치 기반 정보 데이터를 Elasticsearch로 수집하는 방법을 알아보세요. Elasticsearch는 강력한 위치 기반 정보 검색 기능을 갖추고 있으며, 이제 사용 편의성과 OGC 친숙도를 획기적으로 개선하기 위해 ES|QL에 제공됩니다. 하지만 이러한 기능을 사용하려면 지리공간 데이터가 필요합니다.