Kibana实战：构建仪表板与四轮移动机器人运动学

"构建仪表板-四轮全方位轮式移动机器人的运动学模型研究" 本文主要介绍了如何在Kibana中构建仪表板，以及与之相关的数据分析和商业智能应用。Kibana是Elasticsearch的数据可视化工具，它允许用户通过图形化界面来探索和展示存储在Elasticsearch中的大数据。Kibana 7.1版本提供了更强大的功能，使得数据分析和商业智能变得更加直观和高效。 首先，构建仪表板的过程简单易行。用户只需在左侧边栏中点击Dashboard，然后选择“Create new dashboard”来创建一个新的仪表板。接着，通过“Add”按钮添加可视化组件和保存的搜索结果至仪表板。为了便于管理和查找，还可以输入关键字过滤列表，这尤其适用于拥有大量可视化组件的情况。这种灵活的面板管理方式使得用户可以根据需求定制自己的数据展示界面，快速获取关键信息。 Kibana作为一个开源、简单且高效的大数据分析和可视化工具，对于零成本实现商业智能具有显著优势。用户可以利用它进行数据探索，发现数据背后的故事，甚至挑战百万年薪级别的数据分析岗位。Kibana与Elasticsearch的结合，为处理TB级别的数据提供了强大的支持，能够实现秒级检索和实时分析，这对于实时监控、报表产出和决策支持至关重要。 此外，作者Adam是一位在大数据和人工智能领域有着深厚背景的专家。他曾经主导了多个大型互联网公司的搜索引擎架构，并对数据仓库、实时统计和可视化有深入研究。在某新零售企业，他成功地利用Elasticsearch作为核心工具，构建了一个包括Hadoop和DB在内的大数据平台，实现了高性能的数据分析。 然而，作者对当前人工智能的发展持批判态度，他认为算法和人工智能的实际应用被过分夸大。以无人驾驶为例，虽然技术在图片识别领域取得了进步，但在复杂道路环境中的应用仍然面临巨大挑战。作者以苹果公司裁撤无人驾驶团队为例，质疑了一些公司对无人驾驶的过度宣传，可能更多是为了获取补贴。 构建仪表板是理解和利用大数据的关键步骤，而Kibana提供了一个强大且易用的平台。通过熟练掌握Kibana，用户可以更好地发掘数据的价值，同时，对于人工智能的发展，我们需要保持谨慎乐观的态度，关注其实际应用效果和潜在风险。