L'objectif de cette présentation est de faire découvrir rapidement les grands concepts derrière les outils Elasticsearch Logstash Kibana
La présentation utilise reveal.js. Pour la visualiser :
git clone [email protected]:bdoin/demoelk.git cd demoelk git submodule update --init revealjs firefox demoelk.html
Le script applaudimetre.sh écoute le micro de votre PC avec arecord. Vérifions d'abbord que la commande suivante fonctionne bien chez vous :
arecord -D hw:1 -c 2 -d 10000 -f S16_LE -vvv /dev/null 2>&1
Vous devriez voir des lignes défiler avec le niveau sonore en pourcent comme cela :
Pic max. (8192 échantillons): 0x00001423 #### 15%
Si ça marche, lancer l'applaudimètre avec :
./applaudimetre.sh
Dans Kibana, créer une visualisation sur le champs volume de l'index type record/volume.
Dans cette démonstration, on récupère le flux json des prochains événements de l'agenda du libre et nous les affichons sur une carte dans Kibana.
Il nous faut d'abbord créer un mapping pour Elasticsearch car sinon il ne sait pas détecter que nous avons un geo_point :
./adl_mapping.sh
Ensuite on peut importer les données de l'agenda du libre et les sauver dans Elasticsearch avec :
./adl.py | curl -s -XPOST localhost:9200/adl/all/_bulk --data-binary "@-"; echo
Dans Kibana, faire une visualisation de type tyle map sur le champs coordinates.
Les log viennent de apache sur gcompris.net. Mettre le fichier dans /tmp/gcomris.log puis lancer :
/opt/logstash/bin/logstash -f http_parsing.conf
Dans Kibana faire une visualisation par exemple de type tyle map.