¿Cómo crear visualizaciones avanzadas de tráfico en Kibana usando Lens?

Para crear visualizaciones eficaces de datos de tráfico, Kibana ofrece varias herramientas poderosas, entre ellas la funcionalidad de Lens, que facilita la creación de gráficos interactivos y detallados. A continuación, se describen algunos pasos clave para generar visualizaciones avanzadas sobre el estado del tráfico y su distribución según el tipo de carretera, utilizando varias de las capacidades más recientes de Kibana 8.

Por otro lado, también es posible crear gráficos más complejos, como el gráfico de dona, para analizar la distribución del estado del tráfico en función de otros factores, como el tipo de carretera. Al igual que en el gráfico waffle, se empieza seleccionando la vista de datos adecuada en Kibana y se opta por el gráfico de tipo Donut. Este tipo de gráfico permite dividir el estado del tráfico en diferentes categorías y luego analizar cómo se distribuye el tráfico dentro de cada tipo de carretera, determinado por la velocidad máxima permitida. Para personalizar aún más la visualización, es posible ajustar los intervalos de datos y los valores de visualización, lo que proporcionará una representación más precisa de los datos. Se puede modificar también el formato de visualización de los porcentajes en el gráfico de dona para que se muestren con una mayor precisión, como con un solo decimal.

Una visualización de múltiples capas, disponible en Kibana 8, es útil para comparar campos y entender mejor el contexto de los datos. Esta visualización permite superponer diferentes tipos de gráficos, como un gráfico de barras y una línea de tendencia para la velocidad promedio global. Para crearla, se selecciona primero un gráfico de barras con las métricas de estado del tráfico, luego se añade una capa adicional con un gráfico de línea que muestra la velocidad promedio de los vehículos. Este tipo de visualización proporciona una comprensión más rica de cómo el estado del tráfico afecta la velocidad media en diferentes momentos.

Finalmente, para visualizar las métricas de velocidad por jerarquía de carreteras, se pueden crear visualizaciones de tipo metric. Este gráfico permite agregar métricas secundarias, lo que resulta útil para comparar velocidades promedio con la velocidad autorizada en cada tipo de carretera. Esta visualización es particularmente útil cuando se desea realizar un análisis comparativo de datos a lo largo del tiempo, ya que puede mostrar tanto la velocidad promedio de los vehículos como la velocidad máxima permitida en cada tipo de carretera.

Al generar estas visualizaciones, es crucial comprender cómo los diferentes elementos del tráfico interactúan y cómo las configuraciones del gráfico pueden influir en la interpretación de los datos. Además de los pasos descritos, es importante tener en cuenta que las visualizaciones deben ser claras y proporcionar contexto suficiente para facilitar su interpretación. Las etiquetas, los intervalos y la agregación de datos son factores clave que afectan la legibilidad de los gráficos y deben ajustarse según las necesidades del análisis.

Cuando se utiliza Kibana Lens, el objetivo es ofrecer no solo una visualización efectiva, sino también una herramienta interactiva que permita explorar los datos de manera dinámica y adaptada a las necesidades específicas del usuario.

¿Cómo crear un panel Canvas para visualizar datos de tráfico en tiempo real?

El proceso de crear un panel Canvas que visualice datos de tráfico en tiempo real involucra varias etapas, desde la conexión a la base de datos hasta la personalización de los elementos gráficos. Este enfoque permite una visualización clara y dinámica, útil para identificar patrones de congestión o analizar la velocidad promedio de los vehículos en distintas horas del día. A continuación, describiremos cómo crear y ajustar este tipo de panel, paso a paso, utilizando los datos de tráfico.

Para comenzar, es necesario configurar una consulta SQL que recupere datos sobre el estado del tráfico. Se debe utilizar el siguiente comando SQL para obtener los datos de tráfico con estado "congestionado" o "pesado":

sql
Copy code
SELECT COUNT(*)/10000 as locations

FROM "metrics-rennes_traffic-raw"
WHERE traffic_status = 'congested' or traffic_status = 'heavy'

Una vez que la consulta se ejecuta correctamente, podemos proceder a visualizar estos datos en un gráfico. Para ello, seleccionamos un gráfico de área en Canvas, y ajustamos los siguientes parámetros en la pestaña de "Display" o visualización:

1. Para el eje X, seleccionamos el valor de la hora.

2. Para el eje Y, seleccionamos el valor de las ubicaciones.

3. Se recomienda cambiar el color a un tono específico de verde, en lugar de dejarlo en el valor predeterminado.

El siguiente paso en la construcción de este panel es agregar un gráfico de imágenes repetidas para ilustrar la cantidad total de tráfico congestionado. Para ello, clonamos el título del gráfico anterior y cambiamos el texto a “TOTAL DE CONGESTIÓN”. Luego, agregamos un elemento gráfico de tipo "Imagen repetida", donde se selecciona la imagen que representará el atasco de tráfico. Es fundamental que la fuente de datos se ajuste a la consulta SQL que calcula el número de ubicaciones con tráfico pesado o congestionado.

En este caso, la consulta SQL se modifica de la siguiente manera:

sql
Copy code
SELECT COUNT(*)/10000 as locations
FROM "metrics-rennes_traffic-raw"

WHERE traffic_status = 'congested' or traffic_status = 'heavy'

Este gráfico de imágenes repetidas ayudará a visualizar de manera más tangible la cantidad de tráfico congestionado en un área determinada.

Una vez que hayamos cubierto el aspecto visual del tráfico congestionado, es hora de agregar un gráfico de barras verticales que represente la velocidad promedio del tráfico a lo largo del tiempo. Para ello, se utiliza la siguiente consulta SQL:

sql
Copy code
SELECT HOUR_OF_DAY("@timestamp") hour, AVG("average_vehicle_speed") speed
FROM "metrics-rennes_traffic-raw"
GROUP BY hour
ORDER BY hour

Además de los gráficos de área, imágenes repetidas y barras, es posible agregar métricas sumarias para obtener información más condensada y rápida. Esto se logra mediante el uso de gráficos tipo "Métrica". Por ejemplo, una métrica puede mostrar la velocidad promedio de los vehículos utilizando la siguiente consulta SQL:

sql
Copy code
SELECT AVG(average_vehicle_speed) metric

FROM "metrics-rennes_traffic-raw"

Otra métrica importante sería la cantidad de ubicaciones donde los vehículos superan la velocidad máxima permitida:

sql
Copy code
SELECT COUNT(DISTINCT location_reference) metric
FROM "metrics-rennes_traffic-raw"

WHERE average_vehicle_speed/max_speed > 1

Además, para realizar un análisis más detallado de las ubicaciones con congestión, se puede agregar una métrica con la siguiente consulta:

sql
Copy code
SELECT COUNT(DISTINCT location_reference) as metric
FROM "metrics-rennes_traffic-raw"
WHERE traffic_status = 'congested'

En todos estos elementos, se debe prestar especial atención a la personalización de la visualización, tales como el color de las fuentes, el tamaño de la tipografía y la alineación de los textos, para lograr un panel coherente y fácilmente interpretable.

La configuración del filtro temporal también juega un papel crucial. Al agregar un elemento de filtro temporal, se puede limitar el rango de datos mostrado en el panel, lo que permite al usuario ver solo los datos correspondientes a un periodo de tiempo determinado.

Es importante destacar que una de las mayores ventajas de usar Canvas en Kibana es la posibilidad de crear paneles altamente personalizados y dinámicos, sin necesidad de escribir código complejo. Si bien los usuarios con experiencia en SQL pueden aprovechar al máximo las consultas personalizadas, también existe la opción de reutilizar paneles previamente guardados desde la Biblioteca de Visualización, lo que facilita el proceso de creación para usuarios menos técnicos.

Es esencial que el lector comprenda la importancia de la personalización y la flexibilidad que ofrece Canvas, lo que permite crear paneles que no solo muestren datos, sino que también cuenten una historia visualmente atractiva y clara. La posibilidad de ajustar los elementos de la visualización de manera dinámica según las necesidades de análisis proporciona una ventaja significativa para los usuarios que buscan obtener información precisa y en tiempo real.

¿Cómo implementar la búsqueda semántica con vectores densos en Elastic Stack 8?

La implementación de la búsqueda semántica en Elastic Stack 8 supone un cambio profundo en la manera de entender y desarrollar aplicaciones de búsqueda. A diferencia de la búsqueda léxica tradicional, que opera exclusivamente sobre coincidencias de palabras clave, la búsqueda semántica recurre a representaciones vectoriales densas que permiten capturar el significado latente del contenido textual. Este enfoque transforma el modo en que se recupera la información, permitiendo acceder a resultados relevantes aunque no coincidan explícitamente en términos.

Para lograr esto, se utiliza un modelo de aprendizaje automático entrenado que convierte los textos en vectores numéricos de alta dimensión, conocidos como embeddings. Estos vectores se almacenan junto a los documentos en Elasticsearch y permiten búsquedas basadas en similitud semántica.

El proceso comienza en la interfaz de Kibana, dentro del módulo de Machine Learning. En la sección de gestión de modelos entrenados, se descarga un modelo optimizado para Intel y Linux —opción predeterminada en Elastic Cloud— o bien una versión multiplataforma si se trabaja en entornos heterogéneos. El modelo E5, basado en transformers, es capaz de generar embeddings vectoriales con alta capacidad de representación semántica. Una vez descargado y desplegado, el modelo queda listo para ser utilizado dentro de una pipeline de ingestión.

La ingestión de datos —en este caso, una colección de descripciones de películas de los años 90— se realiza a través de una pipeline en la que se invoca al procesador de inferencia. Este procesador es el responsable de aplicar el modelo de machine learning sobre cada documento, generando el vector denso correspondiente. Estos vectores son insertados como parte del documento indexado, lo que permite posteriormente ejecutar búsquedas semánticas sobre el conjunto de datos.

El rendimiento es un aspecto clave a considerar. El uso del procesador de inferencia añade una capa de complejidad computacional que puede introducir latencia durante la ingestión, especialmente en flujos de datos en tiempo real. Para mitigar este impacto, es imprescindible ajustar correctamente los nodos de ML y optimizar los modelos utilizados. Este tipo de tuning es esencial para mantener la escalabilidad y la eficiencia del sistema, sobre todo cuando se opera con volúmenes grandes de datos o cuando se requieren respuestas inmediatas.

Una vez que los documentos han sido indexados con sus respectivas representaciones vectoriales, es posible realizar búsquedas mediante templates que combinan tanto la búsqueda léxica (BM25) como la semántica. Esta combinación, conocida como búsqueda híbrida, permite obtener resultados que son al mismo tiempo sintácticamente precisos y semánticamente relevantes. Elastic Stack permite explorar estas búsquedas directamente desde la aplicación de búsqueda en Kibana, donde se pueden visualizar los resultados y comparar el comportamiento de cada estrategia.

La posibilidad de realizar pruebas directamente desde la UI, así como mediante la API simulate pipeline, facilita enormemente el proceso de depuración. Este enfoque visual y programático proporciona flexibilidad tanto para desarrolladores como para equipos de análisis de datos, permitiendo iterar rápidamente sobre los pipelines hasta alcanzar los resultados deseados.

Es fundamental entender que las representaciones vectoriales densas no son únicamente una forma más sofisticada de indexar textos, sino una puerta de entrada a una nueva generación de aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa. Estas aplicaciones, como los sistemas de pregunta-respuesta, chatbots conversacionales y motores de recomendación, se apoyan en la capacidad de los embeddings para capturar relaciones semánticas profundas entre unidades de información.

En este contexto, el Elastic Stack se posiciona como una plataforma poderosa no solo para la búsqueda, sino para la construcción de soluciones cognitivas avanzadas, que integran procesamiento de lenguaje natural, machine learning y grandes modelos de lenguaje (LLMs). La búsqueda semántica con vectores densos es apenas el punto de partida de un ecosistema técnico que redefine el acceso al conocimiento en organizaciones modernas.

¿Cómo optimizar los flujos de datos de series temporales mediante downsampling en Elastic Stack?

El downsampling es una técnica clave para gestionar grandes volúmenes de datos de series temporales, especialmente cuando se trabaja con métricas recogidas por agentes como Elastic Agent en entornos complejos, como Kubernetes. Esta práctica consiste en reducir la frecuencia de los datos almacenados, manteniendo al mismo tiempo la fidelidad suficiente para análisis y visualizaciones precisas, adaptándose a las distintas fases de retención de datos definidas en las políticas ILM (Index Lifecycle Management).

En Elastic Stack, el soporte para downsampling depende directamente de que la integración del Elastic Agent utilice flujos de datos de series temporales (TSDS). Para verificarlo, es posible consultar la sección de Integraciones instaladas en Kibana y revisar los detalles y changelog de la integración, donde se especifica si existe soporte para TSDS. Esto es fundamental para garantizar que los datos puedan ser manejados mediante downsampling sin perder la coherencia necesaria para su análisis.

La configuración de ILM permite aplicar diferentes estrategias de retención y granularidad en distintas fases: por ejemplo, mantener datos sin reducción durante la fase hot (los más recientes y frecuentemente consultados), aplicar downsampling con intervalos de 5 minutos o 1 hora en la fase warm, y reducir aún más la granularidad con intervalos de un día en la fase cold, prolongando así la retención con un coste de almacenamiento reducido. Esta segmentación favorece un equilibrio entre el acceso rápido a datos recientes y la eficiencia en almacenamiento a largo plazo.

El manejo adecuado de snapshots a través de Snapshot Lifecycle Management (SLM) complementa estas prácticas. La configuración de políticas SLM automatiza la creación, retención y eliminación de copias de seguridad, vital para garantizar la resiliencia del sistema ante fallos graves. Definir una política con un cronograma regular (por ejemplo, diario) y establecer la retención adecuada de snapshots (como 30 días) es un paso imprescindible para una operación fiable y segura.

Además, la capacidad de monitorizar el estado de estas políticas mediante alertas permite una gestión proactiva, detectando fallos en la ejecución de snapshots que podrían comprometer la integridad de la recuperación de datos.

Resulta crucial entender que la optimización mediante downsampling y la gestión de snapshots no son procesos aislados, sino que forman parte de una estrategia integral de administración de datos en Elastic Stack. La correcta configuración de ILM, el uso de integraciones que soporten TSDS y la automatización en la gestión de snapshots conforman un ecosistema que facilita la escalabilidad, reduce costes y asegura la disponibilidad de datos confiables para análisis y operaciones.

La comprensión profunda de estas herramientas y su aplicación práctica debe incluir la adaptación a las necesidades específicas de cada entorno, considerando los volúmenes de datos, la frecuencia de acceso y los requerimientos de retención. La flexibilidad en la configuración permite ajustar el equilibrio entre precisión y eficiencia, garantizando que los datos esenciales permanezcan accesibles mientras se minimizan los recursos consumidos.

¿Cómo optimizar entornos híbridos en Elastic Stack con CCS, CCR y monitoreo avanzado?

La evolución constante de Elastic Stack ha permitido integrar con mayor profundidad soluciones que antes requerían configuraciones complejas y fragmentadas. Desde la versión 8.3, la funcionalidad de Cross-Cluster Search (CCS) ha sido ampliamente optimizada, permitiendo consultas que abarcan tanto entornos locales como despliegues en la nube: Elastic Cloud, clústeres autogestionados, ECK y ECE. Esta flexibilidad es crítica en contextos híbridos donde la dispersión geográfica y tecnológica es norma.

La arquitectura CCS permite una configuración modular que no solo se aplica a trazas de APM, como se demuestra en casos prácticos, sino que se extiende de forma nativa a otras soluciones del Elastic Stack como Logs, Métricas y Seguridad. Esta capacidad transforma el CCS en una herramienta de unificación analítica, clave para observabilidad y análisis de seguridad distribuidos. Mediante sus APIs específicas, CCS permite la federación de datos sin la necesidad de replicación física, abriendo un abanico de posibilidades para orquestar visualizaciones en Kibana que combinan datos de múltiples orígenes sin sacrificar coherencia ni rendimiento.

Un avance relevante en la autenticación para CCS ha sido la introducción de claves API desde la versión 8.10. Aunque previamente se utilizaban certificados TLS para establecer confianza entre clústeres, las claves API permiten una autenticación granular y programática, reduciendo la complejidad del mantenimiento de certificados. Esta mejora es especialmente relevante para automatizaciones e integraciones CI/CD donde la gestión de secretos necesita ser dinámica y segura.

El uso de Terraform ha consolidado una forma declarativa de gestionar despliegues Elastic Cloud. En escenarios donde ambos clústeres —principal y remoto— son creados desde cero, Terraform permite establecer relaciones de confianza sin intervención manual desde la consola, permitiendo reproducibilidad y control en entornos multi-cluster. Este enfoque se alinea con infraestructuras inmutables y principios de DevOps maduros. Además, al incorporar configuraciones de CCS directamente en los módulos Terraform, se elimina el riesgo de errores humanos en fases críticas de integración.

Para habilitar estas funciones, es fundamental comprender las limitaciones actuales, como la imposibilidad de realizar monitoreo cross-region en Elastic Cloud. Esto implica que tanto el clúster de monitoreo como el clúster principal deben estar ubicados en la misma región geográfica dentro de la nube, lo que refuerza la necesidad de planificación en la fase de diseño de arquitectura.

El monitoreo del Elastic Stack es otro pilar de una implementación sólida. Se trata no solo de recopilar métricas y logs, sino de construir visualizaciones personalizadas, activar reglas de alertas proactivas y asegurar visibilidad total del comportamiento del stack: Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats, Elastic Agent e Integrations Server. Kibana proporciona una interfaz especializada para monitoreo, donde es posible identificar cuellos de botella, degradación de nodos o consumo anómalo de recursos.

El despliegue de un clúster exclusivo de monitoreo a través de Terraform, combinado con el enrutamiento de métricas y logs desde el clúster principal, proporciona una solución escalable y desacoplada. La capacidad de alertar ante eventos críticos permite actuar antes de que los problemas impacten la operación. Este enfoque es coherente con las prácticas modernas de Site Reliability Engineering (SRE), donde la observabilidad es el núcleo de la fiabilidad del sistema.

Para el lector que busca construir soluciones robustas con Elastic Stack, es esencial comprender que tanto CCS como CCR no son tecnologías excluyentes, sino complementarias. Mientras CCS permite interrogar múltiples clústeres sin replicar datos, CCR asegura disponibilidad y resiliencia mediante duplicación activa. La correcta aplicación de cada una, en función del caso de uso, determina el éxito de la arquitectura.

En definitiva, la combinación de estas herramientas, reforzada por automatización con Terraform y visibilidad total mediante monitoreo dedicado, posiciona al Elastic Stack como una plataforma integral para observabilidad, seguridad, análisis de datos y continuidad operativa en entornos modernos.