→ vi000246: 建議自己刻一個 他們要什麼就做什麼 完全客製化 08/21 21:17
推 lukatw: 當初要用Elasticsearch的考量和目的是什麼阿？資料可視化 08/21 21:34
→ lukatw: 或者有其他分析需求？訂單資料這種通常有固定的schema，比 08/21 21:35
→ lukatw: 較適合用關聯式db 08/21 21:35
→ layer0930: 所以是建議單純做search 然後拉報表資料？ 08/21 21:35
→ layer0930: 有一些分析上的需求，必須要從訂單資料 做分析 08/21 21:36
→ konkonchou: 還是要看是要分析接單狀況還是哪些維度 08/21 21:54
→ layer0930: 有一些訂單資料 沒辦法完全劃分或是歸類，在一開始的 08/21 22:00
→ layer0930: 資料上，並沒有處理的很詳細，但是拆分 在資料上又會 08/21 22:00
→ layer0930: 過於龐大，甚至搜尋又會因為效能而跑的過久，沒辦法細 08/21 22:00
→ layer0930: 分 08/21 22:00
→ layer0930: 像是商標 品名 種類 產地 等等 08/21 22:01
推 lukatw: 如果是這樣，感覺可以用elasticsearch api + 前端可視化套 08/21 22:08
→ lukatw: 件 自己去做客製化會比較好 08/21 22:08
→ layer0930: 嗯，感謝 看來導出後 還是只能自己做顯示 08/21 22:34
推 lukatw: 中文搜索也可以搭配中文分詞器 結巴、ik 之類的 08/21 22:41
→ layer0930: 感謝，我嘗試看看 08/21 22:54
推 jnq0613: Splunk更強大 08/21 23:36
推 plsmaop: Splunk 很貴 08/21 23:57
推 prag222: kibana會不好用喔 哈 08/22 05:01
推 PoloHuang: 那就自己用ES api把資料拉出來自己做一個前端吧 08/22 06:15
推 doranako: kibana如果會客製化其實很強大 08/22 08:45
→ layer0930: 抱歉，想問一下，kibana有比較好的書籍或是教學嗎？ 08/22 09:03
→ layer0930: 或是如何客制化？ 08/22 09:04
推 ashlikewing: 你們是不是誤會他什麼了 08/22 18:56
→ ashlikewing: 去研究一下他的特性再來討論吧 08/22 18:57
推 puffs: 資料分析視覺化可以用 Tableau 08/22 19:24
推 mathrew: splunk 太貴，才大家都跑去用 ELK 08/24 11:27
推 eturing: grafana + Elasticsearch 試看看 比較偏 dashboard 08/24 21:19
→ sintsu: Kibana做漂亮難，先天缺乏高度客製化功能，拉些搜尋條件做 08/25 23:55
→ sintsu: 圖表不難。網路上不大好找到簡單的教學，因為真的不簡單 08/25 23:55