Kibana权威指南：大数据可视化与仪表板编辑

"Kibana(7.1)的权威指南，介绍了如何使用Kibana进行大数据分析和可视化，强调其在商业智能中的应用。作者Adam是资深架构师，专长于大数据、搜索引擎和人工智能领域，并对当前AI的发展持有批判态度。" 在Kibana 7.1版本中，仪表板是一个关键的组件，它提供了丰富的可视化和搜索功能，使得用户能够灵活地管理和定制自己的数据视图。在"排列仪表板"部分，用户可以编辑仪表板以适应不同的需求。首先，进入编辑模式是通过点击菜单栏中的"Edit（编辑）"按钮来实现的。在此模式下，用户可以对仪表板上的各个组件进行操作。 移动组件时，只需点击并按住组件的标题，然后将其拖动到新的位置，这允许用户根据工作流程或偏好重新组织仪表板的布局。调整组件大小则更为直观，用户可以通过点击组件右下角的"调整大小"控件，并拖动到期望的尺寸，以确保每个组件在屏幕上都能清晰地展示所需信息。 此外，对于更复杂的管理任务，如编辑组件内容或配置，用户可以访问位于组件右上角的"齿轮"菜单。这个菜单提供了更多高级选项，例如更改组件的数据源、修改可视化设置或者删除不需要的组件。这些特性使Kibana成为一个强大的工具，它不仅能够帮助用户快速理解大量数据，还能根据用户的特定需求进行个性化定制。 Kibana作为Elasticsearch生态系统的一部分，与Hadoop、DB等大数据处理工具相结合，可以实现大规模数据的快速检索和实时分析。在商业智能领域，Kibana以其开源、简单和高效的特点，成为许多企业的首选，它可以生成报表，提供秒级响应的分析结果，从而替代昂贵的商业BI解决方案。 然而，作者Adam对当前人工智能的发展持有较为保守的看法。他认为在实际应用中，规则往往比算法更重要，而目前AI的成就主要集中在图像识别领域。对于无人驾驶技术，他表达了担忧，认为在复杂交通环境中，程序控制的车辆可能面临诸多挑战，因此对一些公司提出的短期内实现无人驾驶的承诺持怀疑态度。 Adam的观点提醒我们，在追求技术创新的同时，也需要对技术的实际应用效果保持谨慎和批判性的思考，避免过度炒作和误导。在大数据和AI领域，务实和负责任的态度至关重要，只有这样，才能真正推动技术的进步，并将其转化为有价值的解决方案。