探索数据的视觉盛宴:Kibana 3经典仪表板合集
在日新月异的技术世界里,虽然Kibana已经迈入了更高级的版本,但经典永远不会褪色。今天,我们要带您回顾一个虽已不再维护,但仍充满宝藏的开源项目——kibana-dashboards
。这个项目,作为Kibana 3时代的遗产,不仅记录了一段数据可视化的历史,更是那些年社区智慧与创新的集合。
项目介绍
kibana-dashboards
是一个社区驱动的项目,汇聚了众多针对Kibana 3设计的精彩仪表板。它曾是系统管理员和数据分析者的宝库,提供了从网络安全到系统性能监控等多种场景下的可视解决方案。尽管随着技术的发展,该项目已被标记为废弃,但对于研究旧版Kibana的用户或者寻找灵感的开发者来说,依旧是一扇宝贵的窗口。
技术分析
这些仪表板基于Kibana 3构建,利用了其灵活的面板配置和强大的Elasticsearch查询语言。它们展示了如何通过简单的JSON配置文件来呈现复杂的数据关系,无论是处理Logstash采集的日志,还是解析特定的应用日志,都体现了数据可视化的强大功能。虽然技术环境已变迁,但其中的设计原则和数据展示技巧对于当前的开发人员依然具有借鉴意义。
应用场景
想象一下,在一个需要深入分析网络流量的企业环境中,girlgerms-windows_ad_logging
可以即时揭示AD登录事件;或者是运维团队利用deepakmdass88-Collectd_Server_Metrics
实时监控服务器性能,预防故障于未然。每个仪表板都是对特定业务需求的响应,适合IT运营、安全分析、网站管理等多个领域。
项目特点
- 社区贡献:项目体现了开源社区的协作精神,每一行代码、每一个配置,都凝聚了不同背景人士的专业知识。
- 多样性:覆盖广泛的场景,从VoIP基础设施监控到IIS日志分析,满足了多样化的数据监测需求。
- 教育价值:即便对于现代应用,这些老式仪表板仍能提供关于数据可视化的教学案例,特别是对于初学者了解数据流和Kibana的基本操作。
- 历史档案:作为技术演进的见证,为历史版本的用户或复古技术爱好者提供了宝贵资源。
总结
虽然kibana-dashboards
项目已不再活跃更新,但它如同一座时光机,带领我们回到数据可视化的一个重要阶段。对于学习Kibana历史、探索旧有数据展现方式或是需要解决特定问题的开发者而言,这里蕴藏着无穷的宝藏。即使不直接用于生产环境,它也是不可多得的学习资料库。让我们带着敬意,一起探索这个项目,或许你能从中找到那份属于自己的灵感。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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