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Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

Elastic{ON} 2017 3日目 |Timelionで時系列データの可視化、分析をその場で実行! #elasticon

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

こんにちは、菅野です!

Elastic{ON}最終日。
光陰矢の如しとは言いますが、
確かに、あっという間の3日目です!

名残惜しくはありますが、
本日のElastic{ON}レポートです。

参加セッション

私が本日参加したセッションは次の通りです。

  1. Timelion: Magic, Math, and Everything in the Middle
  2. Security @ Slack
  3. Elastic Cloud @ Fandango: How They Shifted Deployment Model to Scale & Meet Their Deadlines
  4. Writing Logstash Plugins in the 5.X Era
  5. Closing Keynote: Cause Award Honorees and Open Q & A with Elastic Founders

その中でもTimelion: Magic, Math, and Everything in the Middle
が面白かったので紹介しますね。

Timelion: Magic, Math, and Everything in the Middle

概要

f:id:acro-engineer:20170310165238j:plain:w500


時系列データを処理に特化した可視化プラグインTimelion。
5.X系からは標準でKibanaに組み込まれるようになりました。
こちらのプラグインでどんな可視化や、分析ができるかを
今回のセッションでデモンストレーションしていました。

こんな感じで!
f:id:acro-engineer:20170310165851j:plain:w500

その場で!
f:id:acro-engineer:20170310170050j:plain:w500

時系列データを可視化していっていました!

その場でグラフをどんどん変更できる!こういったことができるのはさすが、Kibanaですね😆

面白かった可視化デモ

簡易な異常検知

Timelionで使用できる関数を組み合わせることで、
このように統計処理を用いた異常検知を行うことができます。

f:id:acro-engineer:20170309104413j:plain:w500

何をしているのかを簡単に解説

上記のグラフでは検出対象のデータと、異常値を示すデータの二種類を表示しています。
異常値を示すデータでは、以下の処理を行っています。

  1. holt関数を用い、過去のデータから予測線を算出します。
  2. subtract関数を用い分析対象のデータとの差を計算します。
  3. abs関数を用いることで実測と予測線の差を絶対値で計算をします。
  4. if文を用いることでその絶対値が50を超える場合、元のデータを点でプロット、それ以外は何も表示しないようにします。

過去のデータから未来を予測し、今までになかったパターンを探すような計算をしています。

・・・・・・・・😵
流石にこれを瞬時にできる人はいませんよね😒


極めれば詳しい分析もできるTimelion!
奥が深いですね😉

このように様々な時系列データの可視化や分析ができるTimelion
ぜひ使ってみてください。

最後に

あっという間の3日間でした!

実は、私、当社で定期的に行っているElasticハンズオンで
異常検知のLTをしていた経験があるんです。

その異常検知もTimelionで行っていたので、
本場サンフランシスコのElastic{ON}でも、Timelionを使った異常検知が見れて、
非常に興奮しました!!

やっぱりTimelionの可能性、わくわくしますね😉

このわくわくを日本でお伝えできるのを楽しみにしています!!

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

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