Denkt ihr, Daten-Dashboards sind purer Technik-Quatsch?
Habt ihr mal gezählt, wie viele Klicks nötig sind, bis eure Charts endlich zum Leben erwachen?
Mit Opensearch Dashboards flimmern Insights (griffige Daten-Signale) wie kleine Leuchtsignale über dein Display.
Hmm, ganz ohne endlose Vorkehrungen. Echt praktisch, oder?
In nur wenigen Minuten kannst du loslegen.
Installiere Opensearch Dashboards per Debian/RPM-Paket (Standard-Paket für Linux), Docker-Container oder Helm-Chart (Kubernetes-Paketmanager).
In Nullkommanix hast du eine interaktive Oberfläche.
Sie macht Rohdaten sichtbar und beschleunigt deine Entscheidungen.
opensearch dashboards begeistern mit einfacher Installation
Stellt euch vor, wie Einsichten wie kleine Leuchtsignale übers Dashboard flimmern.
Wir zeigen euch drei einfache Wege, Opensearch Dashboards einzurichten:
- Debian/RPM-Pakete,
- Docker (für containerisierte Anwendungen),
- Helm-Chart (Paketmanager für Kubernetes, Container-Orchestrierung).
So habt ihr im Nu eine grafische Oberfläche, die eure Daten lebendig macht.
- Linux-Pakete installieren
Mit DEB- oder RPM-Paketen fügt ihr Opensearch Dashboards direkt ins System ein.
“`bash
Debian/Ubuntu
wget https://artifacts.opensearch.org/releases/bundle/opensearch-dashboards/2.x.x/opensearch-dashboards-2.x.x-amd64.deb
sudo apt install ./opensearch-dashboards-2.x.x-amd64.deb
RHEL/CentOS
wget https://artifacts.opensearch.org/releases/bundle/opensearch-dashboards/2.x.x/opensearch-dashboards-2.x.x-x86_64.rpm
sudo rpm -ivh opensearch-dashboards-2.x.x-x86_64.rpm
Oops, kurz warten. Dann erleuchtet euer neues Dashboard.
2. Docker Deployment
Habt ihr mal probiert, Dashboards in Sekundenschnelle aus dem Hut zu zaubern? Mit Docker (Container-Laufzeit) klappt das so:
```bash
docker run -d \
--name dashboards \
-p 5601:5601 \
amazon/opensearch-dashboards:latest
Zack, und der Datenstrom fließt.
- Helm-Chart bereitstellen für Kubernetes
Mit dem offiziellen Helm-Chart (Paketmanager für Kubernetes) handhabt ihr Updates und Skalierung wie ein Profi:
“`bash
helm repo add opensearch https://opensearch-project.github.io/helm-charts/
helm install dashboards opensearch/opensearch-dashboards \
–set opensearchDashboards.host=0.0.0.0
Dann lehnt euch zurück und lasst Kubernetes die Fäden ziehen.
Nach dem Start erreicht ihr das Dashboard unter http://localhost:5601 .
Echtzeit-Überwachung. Sofort einsatzbereit. Übersicht pur.
## Installation von OpenSearch Dashboards: Schritt-für-Schritt-Anleitung
<p></p>
Hmm... Bis Januar 2021 war der ELK-Stack (ElasticSearch, Logstash, Kibana) Standard fürs Logmanagement. Nach der Lizenzänderung bei Elastic hat AWS schnell reagiert und den Fork gestartet, den wir heute OpenSearch Dashboards nennen.
Schau dir die Befehle oben an für DEB-/RPM-Pakete (Linux-Installationspakete), Docker-Container (leichtgewichtige Testsandbox) und das offizielle Helm-Chart (Kubernetes-Paketmanager). Nach jeder Installation findest du im Installationsordner die Datei opensearch_dashboards.yml. Dort stellst du server.host, server.port und opensearch.hosts ein – ganz wie beim Tuner eines Radios: Erst die Frequenz suchen, dann den Sound optimieren.
- DEB-/RPM-Pakete: integrieren Dashboards direkt ins Betriebssystem und starten beim Booten automatisch.
- Docker-Container: isolierte Umgebung, fix einsatzbereit – ideal für Testinstanzen.
- Helm-Chart: zentrale Verwaltung im Kubernetes-Cluster, Rolling Updates inklusive.
Bereit? Dann legen wir los!
## Grundlegende Konfiguration von OpenSearch Dashboards
<p></p>
Wenn ihr OpenSearch Dashboards einstellt, öffnet die Datei opensearch_dashboards.yml. Dort legt ihr server.host fest – quasi das Interface, an dem das Dashboard lauscht. Habt ihr mal ausprobiert, es auf 0.0.0.0 zu setzen? Echt simpel.
Dann bestimmen wir server.port, also den Port (Standard 5601), der Anfragen annimmt. Und opensearch.hosts definiert die URL(s) eurer Cluster. Fast so, als würdet ihr Tickets für eure Server vergeben.
In derselben Datei verstecken sich Extra-Optionen. Mit elasticsearch.requestTimeout regelt ihr, wie lange API-Anfragen (Schnittstellen-Aufrufe) warten – das ist euer Zeitlimit. Und xpack.security.enabled schaltet das eingebaute Sicherheits-Plugin ein oder aus. Echt praktisch, um Zugriffe zu schützen.
OpenSearch Dashboards bleibt kompatibel mit Elasticsearch/Kibana-Daten und alten Plugins. Doch bei jedem Community-Update sprudeln neue Features ins Dashboard. Schlagzeilen flirren übers Interface. Spürt ihr dieses Rauschen?
Ihr könnt auch das Log-Level anpassen. logging.root.level (z. B. debug, info oder warn) ändert die Detailtiefe eurer Logs. Dann gibt’s ops.dashboard.autoloadVisualizations und search.defaultQueryLanguage zum Feintuning beim Start.
Ist alles im YAML gespeichert, reicht ein Neustart. Einfach `sudo systemctl restart opensearch-dashboards`. Oops, der Reload ist durch und alle Änderungen sind aktiv. In Container-Umgebungen könnt ihr stattdessen Umgebungsvariablen nutzen.
<table border="1" style="border-collapse: collapse;">
<tr>
<th>Einstellung</th>
<th>Standardwert</th>
<th>Beschreibung</th>
</tr>
<tr>
<td>server.host</td>
<td>"localhost"</td>
<td>Host, an dem Dashboards lauschen</td>
</tr>
<tr>
<td>server.port</td>
<td>5601</td>
<td>HTTP-Port für das Interface</td>
</tr>
<tr>
<td>opensearch.hosts</td>
<td>["http://..."]</td>
<td>Adresse(n) der OpenSearch-Cluster</td>
</tr>
<tr>
<td>elasticsearch.requestTimeout</td>
<td>30000</td>
<td>Timeout (Zeitlimit) für API-Anfragen in ms</td>
</tr>
<tr>
<td>xpack.security.enabled</td>
<td>true</td>
<td>Schaltet das Sicherheits-Plugin ein</td>
</tr>
</table>
## Datenvisualisierung mit OpenSearch Dashboards
![Datenvisualisierung mit OpenSearch Dashboards.jpg]()<p></p>
Ihr startet mit einer gespeicherten Abfrage, um eine Visualisierung zu bauen. Zuerst wählt ihr die Felder aus, fügt Filter und Zeitintervalle (zum Beispiel ein Date Histogram für zeitbasierte Daten) hinzu, und speichert das Ergebnis. Dann entscheidet ihr euch für einen Visualisierungstyp. Klick, Klick, fertig! Habt ihr schon mal gesehen, wie Filter eure Daten zum Tanzen bringen?
Mit Bucket-Aggregationen (Methode, um Daten in Gruppen zu teilen) gräbt ihr tiefer. Nutzt zum Beispiel Terms, um Werte aufzubrechen. Oder Split series, damit verwandte Datengruppen in einer Grafik landen. Split chart verteilt mehrere Grafiken nebeneinander. So seht ihr jedes Detail.
Dann zieht ihr die fertigen Charts per Drag-and-drop auf euer Dashboard. Es fühlt sich an, als würden Schlagzeilen über eure Seite rascheln. Echt interaktiv!
Das Canvas Workpad ist eure freie Leinwand. Dort platziert ihr Texte, Grafiken und Live-Visualisierungen genau dort, wo sie Sinn machen. Und wenn ihr noch mehr Spielraum braucht, kommt Vega ins Spiel. Ihr schreibt eine JSON-Spezifikation (eine Art Rezept), und Vega malt eure komplexen Szenen. Perfekt für ausgefallene Charts.
Die fünf wichtigsten Visualisierungstypen:
- Vertikale Balkendiagramme
Zeigen Vergleiche über Zeit. Zum Beispiel Tagesumsätze oder Fehlerhäufigkeit.
- Liniendiagramme
Damit erkennt ihr Trends und Schwankungen live.
- Kreisdiagramme
Stellen Anteile dar, etwa Marktsegmente oder Traffic-Quellen.
- Heatmaps
Malen Dichtekarten. Ihr seht Klick-Hotspots oder Besuchsorte.
- Geodaten-Karten
Positionieren Punkte auf Landkarten, zum Beispiel Filialen oder Routen.
Euer Dashboard lebt vom Zusammenspiel dieser Grafiken. Dank Echtzeit-Updates spiegelt es jede Datenänderung sofort wider, so behaltet ihr die Datenlandschaft im Blick und reagiert blitzschnell auf Muster oder Ausreißer.
## Abfragesprachen und API-Integration in OpenSearch Dashboards
![Abfragesprachen und API-Integration in OpenSearch Dashboards.jpg]()<p></p>
Mit der Discover-App startet ihr eure datengetriebene Spurensuche - Klick, und relevante Logs flimmern übers Dashboard. Ihr gebt DQL (Dashboard Query Language, Abfragesprache fürs Dashboard) ein, nutzt boolesche Operatoren (and, or, not), Ungleichheiten und verschachtelte Felder. So filtert ihr etwa status:500 UND response_time > 1000 in einem Rutsch. Bäm - nur die Fehler mit langer Antwortzeit.
Der Quick Select Zeitfilter liefert sofortigen Zugriff auf schmale Zeitfenster. Minuten? Stunden? Klick, klick - und euer Cluster atmet auf. Echtzeit bleibt lebendig statt träge.
Übrigens, OpenSearch spricht mehrere Query-Sprachen:
- DQL für Feld- und Freitext-Suchen
- SQL für relationale Joins und Aggregationen
- PPL (Pipeline Query Language, Schritt-für-Schritt-Datenaufbereitung)
Mit SQL tippt ihr vertraute SELECT-Statements, so wie ihr es aus klassischen Datenbanken kennt. Und PPL zeigt komplexe Transformationsschritte klar in Pipelines.
Für Automatisierung und externen Datenaustausch greift ihr zur REST-API (Web-Service-Schnittstelle). Ihr startet Abfragen per Skript, holt JSON-Ergebnisse und füttert Monitoring-Tools oder Reporting-Pipelines. Oops, Klickerei adé. Ein simpler curl-Befehl genügt - zack, läuft die Abfrage zusammen mit eurer Deployment-Pipeline.
## Erweiterung und Verwaltung von OpenSearch Dashboards Plugins
![Erweiterung und Verwaltung von OpenSearch Dashboards Plugins.jpg]()<p></p>
OpenSearch Dashboards ist komplett Open Source und lebt von einer aktiven Community auf GitHub. Offizielle Plugins und Community-Plugins bringen neue Grafiktypen, zusätzliche Datenfelder und frische Themes. Stell dir vor, wie Schlagzeilen übers Dashboard wabern.
Das integrierte CLI-Tool opensearch-dashboards-plugin macht den Job super einfach. Damit kannst du Erweiterungen installieren, wieder loswerden oder dir einen schnellen Überblick verschaffen. Oops, kurz nachgedacht – hier sind die drei Basis-Befehle:
- Installieren:
opensearch-dashboards-plugin install <plugin-name>
- Entfernen:
opensearch-dashboards-plugin remove <plugin-name>
- Auflisten:
opensearch-dashboards-plugin list
Hast du den Plugin-Marktplatz schon durchstöbert? Da findest du alles – von neuen Datenquellen bis zu interaktiven Widgets. Und mit nur einem npm-Publish stellst du dein eigenes Plugin ins Rampenlicht. Um Ärger zu vermeiden, behältst du die Versionskompatibilität im Auge. Ein Blick auf opensearch-dashboards-plugin list verrät dir, welche Versionen gerade am Start sind.
Wenn du selbst entwickeln willst, geht’s mit der offiziellen Plugin-Entwickleranleitung los. Dort findest du Boilerplate-Code, Build-Prozesse und Beispiele für neue Panels und Stylesheets. Clone einfach das Starter-Kit, passe deine package.json an und gib npm run build ein. Zack – dein fertiges Plugin landet im Plugin-Ordner deiner Dashboard-Instanz.
Ein bisschen CSS-Know-how vorausgesetzt, malst du eigene Themes oder gestaltest individuelle Layouts. Klickst du dann auf Aktualisieren, erstrahlt dein Dashboard in neuem Glanz. Experimentierfreude ist hier dein bester Freund. In Wahrheit macht’s genau so richtig Spaß.
## Sicherheit und Benutzerverwaltung in OpenSearch Dashboards
![Sicherheit und Benutzerverwaltung in OpenSearch Dashboards.jpg]()<p></p>
OpenSearch Dashboards liefert von Haus aus viele Sicherheitsfunktionen: Benutzerauthentifizierung (intern, Single Sign-On (SSO) oder LDAP (Lightweight Directory Access Protocol)), SSL/TLS-Verschlüsselung (Datenverkehr absichern) und Audit-Logging (Protokollierung aller Zugriffe und Änderungen). So behältst du jederzeit im Blick, wer welche Daten abfragt (um, du weißt schon, damit nichts untergeht). Ein echter Überblick, wenn Schlagzeilen wie Wellen über dein Dashboard rauschen.
Um das Security-Plugin einzuschalten, öffnest du die Datei `opensearch_dashboards.yml` und aktivierst zwei Flags:
```yaml
xpack.security.enabled: true
xpack.security.audit.enabled: true
Oops, speichern und Dashboard neu starten. Schon sind die Grundpfeiler deiner Sicherheit aktiv.
In der Benutzerverwaltungs-UI legst du neue Konten an und verteilst Rollen. Du brauchst nur wenige Standard-Rollen:
- admin (volle Rechte)
- read_only (nur Lesezugriff)
- dashboard_user (Visualisierungen erstellen)
Mandantenfähigkeit (Multi-Tenancy) sorgt dafür, dass Teams ihre Datenströme getrennt bearbeiten können. So stolpern sie nicht über fremde Dashboards.
Echtzeit-Audit-Protokolle.
Hmm, LDAP oder SAML Single Sign-On steht auf deiner To-do-Liste? Kein Problem. Im selben opensearch_dashboards.yml fügst du dein LDAP-Realm hinzu:
xpack.security.authc.realms.ldap.ldap1:
order: 0
url: "ldaps://ldap.example.com:636"
bind_dn: "cn=admin,dc=example,dc=com"
user_search.base_dn: "dc=example,dc=com"
Dann mapst du LDAP-Gruppen auf Dashboard-Rollen in der UI. Klick, klick – und deine Unternehmens-Accounts loggen sich nahtlos ein.
Die Benutzerverwaltung bleibt flexibel. Du passt Zugriffsregeln per UI oder API an. So haben nur autorisierte Personen Zugriff auf besonders schützenswerte Dashboards.
Audit-Logs halten jeden Login, jede Abfrage und jede Rollenänderung fest. Perfekt, wenn die Prüfung ansteht oder du nachvollziehen willst, wer wann was gemacht hat.
Performanceoptimierung und Monitoring mit OpenSearch Dashboards
Wenn Milliarden Logzeilen wie ein reißender Fluss durch eure Cluster rauschen, kann das Dashboard schon mal ins Stocken geraten. Aber keine Panik, wir haben ein paar Tricks für euch. So bleibt alles flott und ihr behaltet die Kontrolle.
-
Quick Select (Tool fürs schnelle Zeitfenster) nutzen
Wählt enge Intervalle, zum Beispiel Minuten statt Tage. Das wirkt wie frische Luft im Cluster. Ergebnisse kommen schneller auf den Screen. -
Response-Caching (Zwischenspeicher) aktivieren
Euer Dashboard parkt wiederkehrende Anfragen im Cache. Klickt mehrfach – es rechnet nicht jedes Mal neu. -
HTTP-Kompression einschalten
Komprimiert eure JSON-Payloads mit gzip oder Brotli. Weniger Daten übers Netz bedeuten kürzere Ladezeiten. Voilà.
Wichtige Kennzahlen im Blick:
- Heap-Speicher (zeigt, wie viel RAM die JVM belegt)
- CPU-Auslastung (Prozent aller Cores)
- JVM-Garbage-Collection (Reinigungszyklen und Pausenzeiten)
- Cluster-Health-API (Gesundheitsstatus aller Knoten)
Ein kurzer Blick auf den Cluster-Health-Monitor deckt überlastete Nodes auf, bevor sie schlappmachen. Hmm, habt ihr schon mal einen plötzlichen Heap-Spike als Flaschenhals erlebt? Sehr aufschlussreich.
Daten altersgerecht archivieren:
- Rollups (fassen ältere Zeitreihen zusammen und reduzieren die Index-Größe)
- Index-Lifecycle-Management (ILM, automatisches Archivieren und Löschen)
Rollups schrumpfen historische Datenpakete. ILM schiebt alte Indizes in günstigere Speicherstufen. Zusammen bleiben eure Cluster schlank und neue Abfragen flitzen zackig durch.
Sofort-Alerts über Metriken warnen, wenn die Performance kippt. Schon mal eine Warnung bekommen, bevor das Dashboard abrauscht? Echt beruhigend.
Vergleich: OpenSearch Dashboards vs. Kibana und andere Tools
OpenSearch Dashboards kam im Januar 2021 als Open-Source-Fork von Kibana auf den Markt. Seitdem ist die Lizenz frei, keine proprietären Sperren mehr. Hast du schon mal erlebt, wie Übersichten in Zeitlupe laden? Hier legt das Dashboard einen Sprint hin: Es lädt spürbar schneller, und moderne Authentifizierungsoptionen (also sichere Anmeldemethoden) geben dir die Kontrolle.
Und das Beste: Es ist voll rückwärtskompatibel zu deinen bestehenden Elasticsearch- und Kibana-Daten sowie Plugins. Deine alten Dashboards funktionieren weiter, ganz ohne umständliche Migration. So sparst du Zeit und Nerven.
Die offene Lizenz bringt dir auch mehr Kontrolle über Updates und Security-Fixes. Du entscheidest selbst, wann du auf eine neue Version umsteigst, ganz ohne Abo-Zwang. Oops, das war jetzt kurz und knackig.
Wer bei der Migration von Kibana zurückschreckt, fühlt sich sofort zuhause: Discover, Visualize und Dashboard laufen wie gewohnt. Datenquellen, Abfragen und Layouts ziehen meist eins zu eins um. Fast wie ein Umzug ohne Kartons.
Ein echtes Highlight ist der OpenSearch Assistant (experimentell). Er erweitert das Dashboard um natürliche Sprachabfragen, tipp 'Zeig mir die letzten Verkaufszahlen', und zack, da ist die Grafik. In Kibana gibt's das so nicht, hmm, das nenne ich mal moderner Komfort.
Final Words
Wir haben die Kernfunktionen von OpenSearch Dashboards vorgestellt: intuitive Grafiken, effektive Überwachung, flexible Plugins und robuste Sicherheit. Die Installation und Konfiguration folgen klaren Schritten, damit du schnell startest.
Visualisierung, Abfragesprache und Performance-Tipps helfen dir, Daten im Blick zu behalten. Und mit Rollenmanagement sowie Authentifizierung bleibt’s sicher.
So bist du bestens gerüstet, um Informationen flott zu managen und Trends vorauszusehen. Viel Erfolg beim Einsatz von opensearch dashboards, um deine Prozesse wirklich voranzubringen!
FAQ
Was sind OpenSearch Dashboards?
OpenSearch Dashboards sind eine grafische Oberfläche für Charts, Graphen und Tabellen mit Filter- und Drill-down-Funktionen, die Daten aus OpenSearch-Clustern visuell in Echtzeit darstellt.
Wie erstelle ich ein Dashboard in OpenSearch?
Ein Dashboard in OpenSearch erstelle ich über das „Create dashboard“-Icon, füge gespeicherte Visualisierungen per Drag-and-Drop hinzu und speichere das Layout für späteren Zugriff.
Was unterscheidet Grafana von OpenSearch Dashboards?
Grafana ist auf Metriken und Zeitreihen optimiert, während OpenSearch Dashboards tiefe Elasticsearch-Integrationen sowie erweiterte Log- und Dokumentenanalysen direkt in der UI bietet.
Was unterscheidet Amazon QuickSight von OpenSearch Dashboards?
Amazon QuickSight fokussiert BI-Reporting in der AWS-Cloud, OpenSearch Dashboards hingegen bietet Open-Source-Visualisierungen und Echtzeit-Loganalysen auf selbstgehosteten Clustern.
Wo finde ich das GitHub-Repository von OpenSearch Dashboards?
Das GitHub-Repository von OpenSearch Dashboards ist unter github.com/opensearch-project/opensearch-dashboards zu finden, inklusive Quellcode, Issues und Installationsanleitungen.
Wie starte ich OpenSearch Dashboards per Docker?
docker run -d -p 5601:5601 amazon/opensearch-dashboards:latest und verbinde das Container-UI mit meinem OpenSearch-Cluster.
Gibt es Beispiel-Dashboards für OpenSearch?
Beispiel-Dashboards für OpenSearch finde ich im offiziellen GitHub oder in der Docker-Image-Dokumentation, oft als JSON-Vorlagen zum Importieren bereitgestellt.
Wie nutze ich die OpenSearch Dashboards API?
Die OpenSearch Dashboards API nutze ich über REST-Aufrufe (GET/POST) zu Endpunkten wie /api/dashboard, um Dashboards zu erstellen, zu lesen und zu aktualisieren.
Welche Versionen von OpenSearch Dashboards stehen zur Verfügung?
OpenSearch Dashboards folgen der OpenSearch-Major-Version, aktuell sind Versionen 2.x bis 4.x verfügbar, mit Security- und Performance-Verbesserungen in jedem Release.
Wie verwalte ich Benutzer in OpenSearch Dashboards?
Benutzer in OpenSearch Dashboards verwalte ich über das integrierte Security-Plugin, lege interne User und LDAP-Accounts an und kann Rollen mit spezifischen Berechtigungen zuweisen.
Was unterscheidet OpenSearch Dashboards von Kibana?
OpenSearch Dashboards ist der Open-Source-Fork von Kibana mit offener Lizenz, erweitertem Security-Plugin und bleibt kompatibel mit bestehenden Kibana-Dashboards und Elasticsearch-APIs.