皆さんこんにちは@tereka114です。
昨日、Elastic Stackの6.4がリリースされました。
6.4で追加された機能のうち、面白いと思う機能をご紹介します。
今回のリリースは、開発者に優しい機能追加が多いように見えます。
データ準備
6.4からElasticsearch、Kibanaのサンプルを画面から素早く準備できます。
従来のElasticsearchでは、機能を試すためのデータを準備しなければならず、手間でした。
これがほんのわずかな時間で準備できるのは魅力的です。実際に試したので手順を載せます。
まずは、サンプルデータが準備されている画面に「Load a data set and a Kibana dashboard」をクリックして移動します。
次にflight dataをロードします。Addをクリックし、しばらく待つとロードが完了します。
Discoverを見て、データを確認できれば投入ができています。
このとき、データをロードするだけでなく、Kibanaのindex patternやダッシュボードも作られます。
これは便利ですね。
Elasticsearch APM
Elasticsearch APMは主に２つの機能が追加されました。
得られた結果を検索するためのUI（検索窓）とMachine Learning機能を組み合わせた高度な検知です。
これにより、より検索性の向上やサービス監視が強化されました。
また、JavascriptとRubyのAgentが正式版になったようです。
Kibana
scripting field作成時にバリデーションをかけられるようになり、より便利に扱えるようになりました。
今まで、scripted fieldは作成時に値を確認することができませんでした。
そのため、Discover画面に遷移してから文法エラーに気づくことも度々....
6.4では作成画面にpreview機能が搭載されました。
値を横のwindowで確認しながら書けるので、ミスを防ぐことができます。
DashboardやVisualizationのrelationshipを確認できる機能も追加されています。
「このDashboardには、どのVisualizationが使われているんだっけ？」と思い出すのは大変ですよね。
Saved Objectの画面から簡単に確認できるようになりました。
例えば、下の画像では「Sample Dashboard」に使われているVisualizationを確認しています。
もちろん逆も可能で、該当Visualizationが使用されているDashboardの一覧も取得できます。
これで削除する時にも安心ですね。
Machine Learning
Machine Learningの他機能連携、及び、かゆい部分に手が届く機能の追加がされました。
Machine Learning機能に詳細設定ができるCustom Ruleが追加されました。
この機能により異常検知するための条件を指定でき、ドメイン知識をMachine Learningへ取り込めます。
例えば、指定のIPアドレスのみの場合に検知するなど細かい設定ができます。
また、APMとの連携、Job Management画面の改良が行われ、使いやすさも向上したと思います。
Beats
BeatsへDissect processorが導入されました。
Dissect processorはLogstashに実装されているDissect FilterをBeatsで実現するものです。
この実装には正規表現が含まれないため、Grok Filterと比較して高速に処理できるそうです。
これによりBeatsで簡単なパース処理が可能となりました。
Beatsから直接Elasticsearchにデータ送信するケースが増えそうな気がします。
最後に
リリースのたびに面白い機能が追加されています！
細かい新規機能は別の記事でご紹介したいと思います
今回も使い勝手が良くなる機能が多くあります。せっかくなので、使い倒していきましょう！
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