¿Cómo funciona la ingesta de datos con Elastic Agent y la integración de Apache HTTP?

En el contexto de la ingesta de datos en Elasticsearch, un componente fundamental es el Fleet Server, que en este caso ha sido gestionado por Elastic Cloud. Sin embargo, cuando se trabaja en entornos on-premises, es necesario desplegar y configurar el Fleet Server de forma autónoma. En la arquitectura del Elastic Agent, la política juega un papel clave: es un conjunto de entradas y configuraciones que definen el tipo específico de datos que un agente debe recolectar. Cada Elastic Agent solo puede estar asociado a una política única; dentro de esta política se incluyen configuraciones específicas para las distintas integraciones, las cuales determinan los parámetros y ajustes para la captura de datos.

En cuanto a la salida de datos, el Elastic Agent puede enviar información directamente a Elasticsearch, lo que se denomina salida predeterminada, o bien, puede configurarse para utilizar intermediarios como Logstash o Kafka. Estas alternativas son especialmente útiles cuando se requieren transformaciones o análisis más complejos antes de almacenar la información.

Dentro del ecosistema de Elastic Stack, la implementación de Elastic Agent puede automatizarse también en entornos Kubernetes mediante el operador ECK, lo que facilita su despliegue y gestión a escala.

Un ejemplo práctico y común de aplicación del Elastic Agent es la monitorización de un servidor Apache HTTP mediante la integración nativa que ofrece Elastic. Las integraciones estandarizan la recopilación de datos de aplicaciones populares, simplificando la ingesta y asegurando la compatibilidad con las necesidades de observabilidad. Estas integraciones se encuentran disponibles en el Elastic Package Registry y pueden gestionarse desde Kibana, el panel de control principal.

Para habilitar la integración de Apache, se debe acceder a la sección de Integraciones en Kibana y filtrar por Elastic Agent para visualizar únicamente las integraciones compatibles. Al seleccionar la integración de Apache HTTP Server, se despliega un asistente que permite configurar aspectos básicos como el nombre, la descripción y la forma en que se recogerán los logs y métricas. Normalmente, las configuraciones por defecto son suficientes para instalaciones estándar del servidor Apache. Luego, la integración puede añadirse a una política nueva o a una ya existente que esté vinculada a los agentes desplegados.

Es fundamental comprender que las integraciones del Elastic Agent no solo facilitan la ingesta de datos sino que también preservan la seguridad del sistema. Cada integración incluye recursos listos para usar que abarcan diferentes necesidades de observabilidad, desde la captura y almacenamiento de datos hasta su visualización y análisis. Además, el hecho de que la integración funcione a través de políticas centralizadas permite una gestión eficiente y coherente en entornos con múltiples agentes y servicios.

Asimismo, es importante considerar las implicaciones de la red y la conectividad, ya que Kibana requiere acceso público al Elastic Package Registry para la búsqueda y despliegue de integraciones. En entornos con restricciones de red, es posible configurar un registro de paquetes Elastic autoalojado, asegurando la disponibilidad y seguridad de las integraciones sin dependencia externa.

Finalmente, la correcta configuración y despliegue de Elastic Agent y sus integraciones forman la base para una ingesta de datos eficiente, precisa y escalable. Comprender las limitaciones actuales, como la imposibilidad de heredar configuraciones entre políticas, y las opciones de salida de datos permite diseñar arquitecturas de observabilidad adaptadas a las necesidades específicas del entorno, ya sea en la nube, on-premises o en Kubernetes.

¿Cómo crear y configurar un pipeline de Logstash para ingestión de datos en tiempo real?

Logstash es una herramienta poderosa y versátil para la ingestión, transformación y envío de datos en arquitecturas de análisis en tiempo real. Aunque no es estrictamente necesario incluir Logstash en todos los flujos de ingestión, su integración aporta múltiples beneficios, entre los que destacan la capacidad para diseñar pipelines avanzados que combinan múltiples fuentes y destinos, así como la resiliencia gracias a su cola persistente que permite almacenar eventos en disco ante interrupciones temporales. Además, Logstash soporta una gran diversidad de fuentes de datos, facilitando su incorporación en arquitecturas complejas.

Existen diferentes métodos para instalar y configurar Logstash, desde la instalación tradicional en sistemas Debian mediante paquetes oficiales, hasta su ejecución en contenedores Docker o en entornos Kubernetes mediante operadores especializados como Elastic Cloud on Kubernetes (ECK). La configuración puede realizarse a través de archivos YAML, variables de entorno o parámetros en la línea de comandos, y para proteger información sensible es recomendable usar el almacén seguro de claves (keystore).

La creación de un pipeline en Logstash implica definir cómo se capturan, procesan y finalmente se envían los datos. Un pipeline típico se compone de tres fases: inputs, filters y outputs. En el ejemplo práctico, se utiliza un conjunto de datos sobre el tráfico en Rennes, Francia, para ilustrar la ingestión continua y procesamiento de datos en formato CSV obtenidos mediante el plugin http_poller. Este plugin permite realizar peticiones HTTP periódicas (cada 10 minutos en el ejemplo) para descargar los datos actualizados, que posteriormente se analizan y transforman mediante filtros específicos.

En la sección de filtros, se emplean varios pasos: primero, el filtro CSV descompone los datos en columnas individuales, eliminando campos innecesarios. A continuación, se transforma el campo de fecha en el formato adecuado para indexar correctamente el campo @timestamp. Se convierten ciertos valores categóricos a booleanos, como la indicación de sentido único, y se renombran campos para ajustarse al esquema esperado del índice. Finalmente, se eliminan los campos redundantes generados durante el procesamiento para optimizar la estructura final del documento.

Para desplegar el pipeline, se crea un archivo de configuración en el directorio correspondiente y se inicia el servicio Logstash. La comprobación de la correcta ingestión se realiza creando una vista de datos en Kibana con el patrón de índice adecuado y explorando los registros en la interfaz Discover.

Es fundamental entender que la correcta construcción del pipeline requiere un conocimiento detallado de la estructura y naturaleza de los datos a procesar, así como de los esquemas definidos en Elasticsearch para garantizar una ingestión y análisis coherentes. Además, la gestión eficiente de recursos, la configuración de la resiliencia mediante colas persistentes y la seguridad en el manejo de credenciales son aspectos que deben considerarse para entornos productivos.

El entendimiento profundo de cómo transformar y armonizar datos heterogéneos para hacerlos accesibles y valiosos en plataformas de análisis en tiempo real es crucial para maximizar el valor de una solución basada en ELK Stack. Por último, explorar la documentación oficial y ejemplos avanzados de configuraciones ampliará las capacidades del lector para adaptar Logstash a escenarios cada vez más exigentes y sofisticados.

¿Cómo aprovechar al máximo Kibana Maps y los paneles interactivos de Kibana?

Para utilizar Kibana Maps al máximo, se pueden cargar archivos GeoJSON personalizados o bien aprovechar las capas preconfiguradas de EMS. Sin embargo, si no tienes acceso a EMS debido a limitaciones de licencia o conectividad, Kibana también permite la opción de autoalojar el servicio en tu propia infraestructura, lo que te brinda la flexibilidad de manejar tus propios datos geoespaciales sin depender de servicios externos.

Uno de los puntos más interesantes de Kibana es la capacidad de crear dashboards integrados con visualizaciones interactivas. Para empezar, debes tener las visualizaciones ya construidas, ya sea mediante Kibana Lens, campos de tiempo o mapas. Una vez que las visualizaciones están listas, puedes empezar a agregar paneles a tu dashboard. Por ejemplo, puedes incluir imágenes para personalizar la interfaz y luego agregar gráficos como mapas de tráfico o medidores de velocidad promedio. Este proceso de integración es sencillo, lo que permite que el usuario se enfoque en los datos sin preocuparse demasiado por la complejidad técnica.

En la creación de dashboards, el concepto de interactividad juega un papel fundamental. Por ejemplo, si un panel visualiza datos de tráfico en diferentes ubicaciones, puedes configurar filtros interactivos que permitan al usuario seleccionar solo aquellos lugares o condiciones específicas que le interesen. Al hacer clic en un valor de un gráfico o mapa, los otros paneles del dashboard se actualizan automáticamente para reflejar los datos relacionados con esa selección. Esto permite explorar los datos de manera dinámica y obtener información valiosa de manera rápida.

Una de las características clave para mejorar la experiencia interactiva en los dashboards de Kibana son los controles. Estos permiten a los usuarios filtrar la información según diversos criterios, como el estado del tráfico o el rango de tiempo. Al integrar controles como el de "estado del tráfico" o "deslizador de tiempo", los usuarios pueden ajustar la visualización de los datos de manera precisa y personalizada. Por ejemplo, un control de "estado del tráfico" permite al usuario filtrar y ver solo los datos relacionados con zonas congestionadas o despejadas, lo que facilita el análisis de patrones de tráfico específicos.

Además, Kibana ofrece la opción de crear drilldowns dentro de los dashboards. Esta funcionalidad permite vincular diferentes dashboards entre sí, lo que permite un análisis más profundo sin perder el contexto de la visualización original. Los drilldowns son esenciales para quienes trabajan con múltiples paneles o dashboards, ya que permiten navegar de un conjunto de datos a otro de forma fluida y sin interrupciones.

Para implementar esta función, simplemente se debe importar un dashboard previamente configurado, como el ejemplo del "Dashboard de tráfico de Rennes". Este proceso implica importar un archivo NDJSON desde un repositorio y resolver cualquier conflicto de vista de datos. Al finalizar el proceso, tendrás un dashboard interactivo que se puede utilizar para explorar los datos de tráfico con la capacidad de profundizar en cada detalle sin perder la visión general.

La interacción con los datos en Kibana no solo se limita a visualizar las cifras, sino que también implica la posibilidad de cambiar la perspectiva de la información a medida que el usuario navega a través de diferentes capas, filtros y controles. Esto convierte a Kibana en una herramienta ideal para aquellos que necesitan analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y comprensible.

¿Cómo se construyen aplicaciones de búsqueda avanzadas con búsqueda híbrida y qué desafíos implica?

Al integrar la búsqueda híbrida en aplicaciones avanzadas, combinamos el poder de la búsqueda léxica con la búsqueda basada en vectores. Sin embargo, uno de los desafíos más significativos es gestionar correctamente cómo se combinan los resultados de cada tipo de búsqueda. En esta sección, exploramos cómo se puede implementar una búsqueda híbrida mediante el uso de aumento de ponderación (boosting) y la técnica de RRF (Reciprocal Rank Fusion), dos enfoques utilizados para fusionar y priorizar resultados de diferentes algoritmos de búsqueda.

Para ilustrar este proceso, tomemos un ejemplo práctico en el que implementamos la búsqueda híbrida usando boosting. El primer paso es ajustar los parámetros boost_bm25 y boost_knn a 1, y luego ejecutar la consulta de nuevo. A continuación, al realizar la misma búsqueda con la misma consulta, se observará que un elemento, en este caso Titanic, desaparece de los resultados iniciales. Esto ocurre porque al combinar los resultados de búsqueda léxica con la búsqueda k-NN, el valor de aumento (boosting) ajusta las puntuaciones antes de fusionar los resultados, modificando la relevancia de los documentos. El desafío radica en determinar los valores adecuados para los factores de aumento, ya que los algoritmos de puntuación subyacentes difieren considerablemente entre ambos métodos de búsqueda.

Una vez que se establece el ranking combinado, el siguiente paso es evaluar los resultados a través de una búsqueda de prueba. Al integrar esta técnica con la búsqueda híbrida, se puede observar que la lista resultante de documentos refleja un equilibrio más justo entre ambos métodos de búsqueda. Este balance es clave, ya que permite priorizar ciertos resultados sin que ninguno de los métodos de búsqueda domine de manera inapropiada.

Por ejemplo, cuando se usa la técnica de boosting, las puntuaciones de los métodos se combinan de acuerdo con los valores de aumento que se hayan ajustado. Si bien esto permite dar prioridad a un tipo de búsqueda, también plantea un reto considerable en cuanto a cómo ajustar esos valores para mantener la calidad y la precisión de los resultados. El caso de la búsqueda híbrida es especialmente complicado porque las puntuaciones de la búsqueda léxica (como BM25) y la búsqueda basada en k-NN (como la similitud de los vectores) operan con diferentes mecanismos de cálculo, lo que hace que encontrar un valor óptimo para el boost sea complejo.

Por otro lado, la implementación de RRF ofrece una forma más flexible y robusta de combinar los resultados, ya que no depende de la puntuación directa de los documentos, sino de su posición relativa. El parámetro window_size permite definir cuántos resultados se deben considerar para cada consulta, lo que influye directamente en la relevancia de los resultados. Además, el ajuste de rank_constant puede alterar el impacto que tienen los documentos mejor posicionados en el ranking final, proporcionando un control adicional sobre la priorización de los resultados.

El proceso de búsqueda híbrida también admite la posibilidad de realizar búsquedas k-NN sobre múltiples campos dentro de un mismo índice. Esto amplía las posibilidades de creación de aplicaciones de búsqueda multimodal, donde se puede recuperar información de diferentes tipos de datos, como texto, imágenes o sonido, todos ellos representados como vectores. Al integrar este tipo de búsquedas, se pueden desarrollar aplicaciones mucho más poderosas y específicas que respondan a consultas complejas y diversas.

Finalmente, además de los métodos descritos, existen diversas estrategias para optimizar la implementación de búsqueda híbrida. Estos incluyen la adaptación del tamaño de las ventanas (window_size), la experimentación con el rank_constant, y el ajuste fino de las consultas para mejorar el rendimiento general y la relevancia de los resultados. Para aquellos interesados en profundizar más en este tema, existe documentación adicional que cubre estos aspectos, incluidos detalles sobre el uso de varios campos k-NN en un solo índice y ejemplos de búsqueda con vectores dispersos.