Kibana机器学习如何实现端到端的数据分析场景？

Kibana 机器学习端到端场景

Kibana 是一个开源的可视化工具，用于分析和可视化 Elasticsearch 数据，它提供了丰富的功能，如图表、表格、地图等，帮助用户更好地理解和分析数据，在 Kibana 中，我们可以使用机器学习算法来对数据进行预测和分类，下面将介绍 Kibana 机器学习端到端场景的实现过程。

1、数据准备

我们需要准备一些数据来训练机器学习模型，这些数据可以从互联网上获取，例如可以使用爬虫技术从网站上抓取数据，以下是一个简单的 Python 代码示例，用于从网站上抓取数据并将其存储到 Elasticsearch 中：

Python

import requests
from elasticsearch import Elasticsearch
连接到 Elasticsearch
es = Elasticsearch()
获取网页内容
url = "https://example.com/data"
response = requests.get(url)
data = response.json()
将数据存储到 Elasticsearch 中
for item in data:
    es.index(index="my_index", doc_type="my_type", body=item)

2、数据预处理

在将数据输入到机器学习模型之前，我们需要对其进行预处理，这包括数据清洗、特征提取等操作，在 Kibana 中，我们可以使用 Pipeline 插件来实现数据的预处理，以下是一个简单的 Pipeline 配置示例：

pipeline.id: my_pipeline
  script:
    source: "ctx._source.my_field = ctx._source.my_field.toLowerCase()"
    lang: painless
  date_format:
    field: "@timestamp"
    formats: ["yyyyMMdd HH:mm:ss"]

3、训练机器学习模型

在 Kibana 中，我们可以使用 XPack 插件中的 Machine Learning 功能来训练机器学习模型，以下是一个简单的 Machine Learning 配置示例：

job.id: my_job
  analysis_config:
    bucket_span: 1h
    detectors: [
      anomaly_detectors: [
        model_plot_config: { width: 10, height: 10 }
        cell_values: ["field1", "field2"]
        description: "My detector"
        detection_mode: "cumulative_sum"
        interval: ""
        risk_interval: ""
        parent_name: ""
        name: "my_detector"
        model_plot_x_axis: "time"
        model_plot_y_axis: "value"
        model_snapshots_enabled: true
        model_training_schedule: "@daily"
        model_training_frequency: "10m"
        model_type: "isolation_forest"
        parameters: { max_memory: "512m" }
        per_cell_results: false
        results_index_name: "my_results"
        results_read_alias: ["rca"]
        results_write_alias: ["rca"]
        search_session_id: "my_search"
        summary_fields: ["field1", "field2"]
        summary_threshold: "0.95"
        top_n: 10000
        use_model_snapshot: true
        ]
      ]
    analysis_limits: { max_bucket_span: "1h", min_bucket_span: "10s" }
    data_description:
      time_field: "@timestamp"
      time_format: "yyyyMMdd HH:mm:ss"
    index: "my_index"
    data_feeds: []
    model_snapshots_repository_size: "1gb"
    model_snapshots_retention_days: 7
    model_snapshots_hours_of_day: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]
    model_training_max_docs: 10000
    model_training_percentage: 0.75
    model_training_queue_size: 10000
    model_training_resplit_multiplier: 0.05
    model_training_resplit_refresh: "1h"
    model_training_sample_size: 2048
    model_training_shard_size: "1gb"
    model_training_split_field: ""
    model_training_validation_percentage: 0.25
    normalization_field: ""
    results_index_template:
      settings: { number_of_shards: 1, number_of_replicas: 0 }
      mappings: { _source: { enabled: true }, properties: { field1: { type: "float" }, field2: { type: "float" } } }
    results_read_alias: ["rca"]
    results_write_alias: ["rca"]
    search_sessions: [{ id: "my_search", title: "My Search", columns: ["@timestamp", "field1", "field2"], query: { query: { match_all: {} } } }]

4、模型评估与优化

在训练完机器学习模型后，我们需要对其性能进行评估，在 Kibana 中，我们可以使用 Machine Learning 功能中的评估报告来查看模型的性能指标，如准确率、召回率等，根据评估结果，我们可以对模型进行调整和优化，以提高其性能。

5、模型部署与应用

在模型训练和评估完成后，我们可以将其部署到生产环境中，以实现实时的数据预测和分类，在 Kibana 中，我们可以使用 Machine Learning 功能中的预测API来获取模型的预测结果，以下是一个简单的预测API调用示例：

Python

import requests
发送预测请求
url = "http://localhost:5601/api/ml/anomaly_detection/my_job/_predict"
headers = {"kbnxsrf": "true"}
payload = {"input": {"@timestamp": "20220101T00:00:00Z", "field1": 100, "field2": 200}}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
获取预测结果
prediction = response.json()["result"]
print(prediction)

Kibana 机器学习端到端场景的实现过程包括数据准备、数据预处理、训练机器学习模型、模型评估与优化以及模型部署与应用，通过这个过程，我们可以实现对数据的实时预测和分类，从而为业务决策提供有力支持。