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Kibana Lens se presenta como una herramienta intuitiva que permite construir visualizaciones complejas sin necesidad de contar con habilidades avanzadas en análisis de datos. Al iniciar la creación de una visualización en Lens, la interfaz muestra una serie de elementos fundamentales: en la parte superior izquierda se selecciona la vista de datos, que representa uno o varios índices de Elasticsearch; a la izquierda, una lista dinámica de campos que contienen datos, agrupados por tipo y con la posibilidad de obtener vistas rápidas de sus valores más frecuentes o distribuciones. En el centro superior se encuentra la barra de consultas para escribir filtros, mientras que a la derecha superior se establece el filtro temporal para delimitar el rango de datos a visualizar. En el área central se despliega el espacio de trabajo donde se construye la visualización, y en el panel derecho se configuran las capas y parámetros mediante controles intuitivos, principalmente con acciones de arrastrar y soltar.
Una de las funcionalidades más potentes introducidas en Elastic Stack 8 es la capacidad de utilizar fórmulas dentro de las visualizaciones de Kibana Lens. Esto permite combinar agregaciones y funciones matemáticas, facilitando la creación de análisis complejos, como la comparación semanal de velocidades promedio de vehículos segmentadas por estado del tráfico. Por ejemplo, mediante una fórmula que emplea la función percentil y el parámetro de desplazamiento temporal, es posible crear gráficos de línea que muestren tendencias dinámicas y comparativas avanzadas, sin necesidad de manipular directamente el índice de datos subyacente.
La optimización del rendimiento es otro aspecto fundamental abordado con la incorporación de la función de muestreo (sampling). Esta reduce el volumen de documentos utilizados en las agregaciones, disminuyendo los tiempos de carga y mejorando la experiencia del usuario, especialmente en conjuntos de datos muy voluminosos. El muestreo aleatorio se configura desde el panel de capas de cada visualización, permitiendo ajustar el porcentaje de documentos considerados para el cálculo sin comprometer significativamente la precisión del análisis.
La anotación dentro de las visualizaciones es un recurso clave para destacar puntos de interés, como eventos significativos o cambios relevantes en los datos. Kibana Lens permite añadir anotaciones estáticas basadas en fechas específicas o mediante consultas personalizadas, lo que facilita contextualizar visualmente fenómenos como congestiones en un tramo de autopista y su impacto en la velocidad promedio.
Un avance crucial para el análisis dinámico es la creación de campos de ejecución (runtime fields), que posibilitan definir y enriquecer el esquema del índice en tiempo real, sin alterar los datos originales. Esto abre la puerta a construir visualizaciones basadas en nuevos atributos derivados, como la hora del día o el día de la semana, calculados a partir de la marca temporal original mediante scripts Painless. Por ejemplo, al definir un campo runtime que extrae la hora ajustada a la zona horaria europea, es posible desglosar el estado del tráfico según franjas horarias en gráficos de barras verticales con porcentaje, lo que aporta una visión granular de la variabilidad diaria.
El proceso para integrar estos campos consiste en crear el campo runtime con su script correspondiente, luego seleccionar la vista de datos adecuada, construir la visualización en Lens arrastrando los campos y configurando los parámetros para que el análisis refleje las nuevas dimensiones temporales o categóricas. Asimismo, es posible crear múltiples campos runtime, como el día de la semana, para cruzar y comparar datos desde diferentes perspectivas temporales, ampliando la riqueza y profundidad del análisis.
Este enfoque no solo simplifica la exploración de datos complejos, sino que también facilita la adaptación de las visualizaciones a escenarios cambiantes sin necesidad de modificar el índice base ni realizar reindexaciones costosas. Además, la integración de funciones avanzadas como fórmulas, muestreo y anotaciones mejora la interpretabilidad y usabilidad de las visualizaciones, potenciando la toma de decisiones informadas.
Es fundamental comprender que el verdadero valor de estas herramientas radica en la capacidad de combinar múltiples técnicas —desde la definición de campos runtime hasta la aplicación de fórmulas y el uso inteligente del muestreo— para construir visualizaciones precisas, eficientes y significativas. El análisis visual debe concebirse como un proceso iterativo y dinámico, donde cada capa de información aporta contexto y profundidad, y donde la flexibilidad para adaptar la representación visual a las necesidades específicas del usuario es clave para maximizar el impacto del análisis.
¿Cómo desplegar y gestionar Elastic Stack con ECK en Kubernetes?
El Elastic Stack, compuesto por Elasticsearch, Kibana, Elastic Agent y otros componentes, se ha convertido en una solución integral para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Desplegar estos servicios sobre Kubernetes con Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) simplifica significativamente el proceso de implementación y administración, permitiendo escalar rápidamente las aplicaciones y gestionar la seguridad de manera más eficiente. Este artículo aborda los pasos necesarios para desplegar el Elastic Stack utilizando ECK en un entorno Kubernetes, asegurando que los componentes funcionen correctamente y se gestionen de manera adecuada.
Para comenzar, es fundamental preparar tu entorno Kubernetes y verificar que se cumplan los requisitos de hardware y software necesarios. En este caso, se asume que ya tienes un clúster de Kubernetes en funcionamiento, con al menos 2 GB de memoria libre por nodo. Además, es necesario que tu versión de Kubernetes sea compatible con ECK, lo cual puedes verificar en la matriz de soporte de Elastic. Es importante tener en cuenta que se recomienda disponer de al menos 16 GB de RAM y 4 núcleos de CPU para garantizar una experiencia fluida al desplegar los componentes del Elastic Stack.
El primer paso es desplegar el operador ECK en tu clúster de Kubernetes. Para ello, necesitas crear las definiciones de recursos personalizadas (CRD) que ECK utiliza para gestionar los recursos de Elasticsearch y Kibana. Esto se puede hacer ejecutando el siguiente comando:
Este comando creará los recursos necesarios para que Kubernetes pueda gestionar los componentes del Elastic Stack. A continuación, se debe instalar el operador ECK aplicando el manifiesto correspondiente:
Es recomendable crear un namespace dedicado para todos los recursos de ECK, lo cual proporciona una mejor seguridad y aislamiento entre aplicaciones. El manifiesto utilizado por defecto asigna los recursos al namespace elastic-system.
Una vez que el operador está instalado, puedes comenzar a desplegar los recursos del Elastic Stack. El primer componente que se suele desplegar es el clúster de Elasticsearch, el cual se puede definir en un archivo YAML proporcionado en el repositorio de GitHub de la receta. Para aplicar esta configuración, ejecuta el siguiente comando:
Es posible monitorear el estado del clúster de Elasticsearch con el siguiente comando:
El siguiente paso es desplegar Kibana, lo cual se puede hacer aplicando el archivo kibana.yaml correspondiente:
Al igual que con Elasticsearch, es posible consultar el estado de Kibana con el comando:
Una vez que Kibana esté desplegado, puedes conectarte a la interfaz web de Kibana utilizando el servicio ClusterIP que ECK crea automáticamente para este componente. Para acceder, puedes redirigir el puerto localmente con el siguiente comando:
Luego, para iniciar sesión en Kibana, deberás obtener la contraseña del usuario elastic creado automáticamente por el operador ECK. Esto se puede hacer con el siguiente comando:
Con esta contraseña, podrás acceder a la interfaz de Kibana en tu navegador. Ten en cuenta que, dado que los certificados son auto-firmados, podrías recibir una advertencia de seguridad en el navegador, la cual puedes omitir de manera segura en entornos de desarrollo. Para entornos de producción, es recomendable utilizar certificados emitidos por una autoridad certificadora confiable.
ECK facilita la implementación y gestión de estos servicios de Elastic Stack de manera eficiente, pero también realiza diversas tareas automáticas que simplifican la configuración. Entre estas tareas se incluyen la activación de características de seguridad, la configuración de TLS (Transport Layer Security) para asegurar las comunicaciones entre los servicios, y la gestión de los certificados utilizados dentro del clúster. Además, los recursos desplegados a través de ECK están protegidos por una autenticación básica preconfigurada.
Por defecto, el operador ECK configura los servicios del Elastic Stack con una exposición de tipo ClusterIP, lo que significa que solo son accesibles dentro de la red interna del clúster de Kubernetes. Sin embargo, puedes cambiar esta configuración a un LoadBalancer para hacer que los servicios sean accesibles desde redes externas.
Una alternativa a la instalación mediante manifestos YAML es utilizar Helm, una herramienta que simplifica la gestión de aplicaciones Kubernetes. A partir de la versión 2.8 de ECK, es posible gestionar Logstash como un recurso personalizado dentro de Kubernetes, lo que amplía aún más las capacidades de la solución.
Es importante entender que ECK no solo facilita la implementación técnica, sino que también asegura que la arquitectura sea más robusta al automatizar procesos clave relacionados con la seguridad, la escalabilidad y la alta disponibilidad de los servicios.
¿Cómo configurar y supervisar políticas de ciclo de vida de snapshots en Elastic Stack?
Para gestionar eficazmente la protección y disponibilidad de los datos en Elastic Stack, resulta fundamental automatizar el ciclo de vida de los snapshots mediante políticas configurables que permiten realizar copias de seguridad periódicas. Estas políticas, conocidas como SLM (Snapshot Lifecycle Management), definen cuándo se deben tomar snapshots, qué índices incluir y dónde almacenarlos, ya sea en repositorios locales o en soluciones en la nube. Así, no solo se garantiza la preservación de la información crítica, sino también una gestión eficiente del espacio mediante reglas automáticas que eliminan snapshots antiguos.
El proceso comienza con la creación de una vista de datos específica para los historiales de snapshot, que luego permite monitorear y buscar eventos relacionados con las políticas. Desde la interfaz de Kibana, se puede validar esta vista y proceder a la configuración de alertas basadas en consultas que detectan fallos en la ejecución de las políticas. Por ejemplo, al definir una regla que evalúe la ocurrencia de snapshots con resultados fallidos, es posible programar revisiones periódicas — cada cinco minutos en pruebas— y vincular acciones como el envío de correos electrónicos mediante conectores SMTP, notificando oportunamente cualquier anomalía.
En caso de error, la alerta incluirá un enlace directo a los registros en Discover, donde es posible inspeccionar detalles específicos del fallo, facilitando así la identificación y resolución del problema. Esta integración entre monitoreo y notificaciones automáticas refuerza la capacidad de respuesta ante fallos en los backups.
Además, la administración de estas políticas puede realizarse también a través de APIs de Elasticsearch que proporcionan información sobre el estado operativo de las políticas y los snapshots realizados, contribuyendo a un seguimiento exhaustivo. Por su parte, la interfaz de gestión en Kibana ofrece una experiencia visual para crear, editar, eliminar y consultar el historial de ejecución, facilitando el control constante y ajustes en las políticas conforme cambian las necesidades.
La implementación de alertas y monitoreo es una pieza clave para anticipar problemas. Se recomienda revisar periódicamente las estadísticas de snapshots y repositorios para garantizar que los backups se completen con éxito y que el uso de almacenamiento se mantenga dentro de límites razonables. También es esencial probar con regularidad los procesos de restauración para asegurar la confiabilidad de los snapshots ante una eventual pérdida de datos.
El ajuste fino de la frecuencia y retención de snapshots debe contemplar factores como el volumen de datos, la tasa de cambios y la capacidad de almacenamiento, optimizando así tanto el rendimiento como los costos asociados.
Por último, cabe destacar que la automatización de la infraestructura que soporta Elastic Stack, incluyendo estas políticas, puede beneficiarse enormemente del uso de herramientas de infraestructura como código, tales como Terraform. Esta permite definir y aprovisionar recursos de Elastic Stack de forma declarativa, simplificando la gestión y escalabilidad, especialmente en entornos cloud.
Es importante comprender que el éxito en la gestión del ciclo de vida de snapshots no solo radica en la correcta configuración inicial, sino también en el mantenimiento activo y la supervisión continua. Solo así se garantiza que las copias de seguridad sean efectivas, oportunas y recuperables, protegiendo la integridad y disponibilidad de los datos en entornos complejos y cambiantes.
¿Cómo configurar Elastic Stack con Terraform y habilitar la búsqueda entre clústeres (CCS)?
La automatización en la gestión de infraestructuras es un elemento esencial para equipos de desarrollo y operaciones que buscan estabilidad, repetibilidad y control sobre sus entornos. Terraform, al actuar como una capa declarativa entre el usuario y los servicios en la nube, facilita la creación, actualización y destrucción de recursos de manera programática y versionada. En el contexto de Elastic Stack, el proveedor oficial de Terraform para Elastic Cloud permite definir configuraciones complejas como despliegues de Elasticsearch, instancias de Kibana, y otros componentes mediante simples archivos de configuración.
El proceso comienza con la descarga y edición de archivos esenciales, como main.tf y terraform.tfvars, donde se especifican las variables de entorno y la configuración deseada, incluyendo claves de API para la autenticación. La inicialización del entorno con terraform init asegura que las dependencias necesarias estén listas, seguido de la validación de la configuración con terraform plan. Este paso es crucial para anticipar los cambios y confirmar que no existan errores antes de la creación real del despliegue. La aplicación del plan mediante terraform apply crea el entorno en Elastic Cloud, donde los recursos se provisionan siguiendo estrictamente la definición declarada. El proceso suele tardar unos minutos, tras los cuales se generan salidas que incluyen credenciales y puntos de acceso, almacenados también en archivos .tfstate.
Es importante destacar que la gestión del ciclo de vida no termina con la creación; Terraform también facilita la destrucción ordenada de los recursos con terraform apply --destroy, promoviendo un entorno controlado y eficiente para pruebas y despliegues temporales.
En cuanto a funcionalidades avanzadas, la búsqueda entre clústeres (Cross-Cluster Search, CCS) representa una evolución significativa en la arquitectura de Elastic Stack. CCS permite realizar consultas distribuidas que abarcan múltiples clústeres, ofreciendo una visión unificada de datos fragmentados por razones de aislamiento, eficiencia o escalabilidad. Su implementación requiere establecer relaciones de confianza entre los clústeres implicados, lo cual se puede automatizar también con Terraform.
Esta capacidad es vital en escenarios donde se gestionan datos de distintas áreas o equipos, por ejemplo, consolidando datos de observabilidad recogidos en varios entornos para análisis integrales. Además, CCS permite optimizar recursos y mejorar la administración al evitar la necesidad de replicar datos en un único clúster masivo.
Bajo el capó, el proveedor Terraform para Elastic Cloud traduce las configuraciones declarativas en llamadas a la API de Elastic, garantizando que el estado real de la infraestructura refleje siempre el estado definido en código. Esto permite no solo la creación y eliminación de recursos, sino también la actualización controlada, la monitorización del estado y la trazabilidad de cambios mediante sistemas de control de versiones.
Por último, existen otros proveedores relacionados, como el Elastic Stack provider, que amplían la gestión a aspectos internos del stack, como reglas de alertas, pipelines de ingestión y plantillas de índices, lo que permite una gestión integral de la plataforma como código.
Es fundamental comprender que la infraestructura como código, representada por Terraform en este contexto, no solo automatiza tareas repetitivas, sino que transforma la manera en que se piensa y se administra la infraestructura, fomentando prácticas de desarrollo más seguras, auditables y escalables. La integración con sistemas de control de versiones y pipelines CI/CD contribuye a consolidar estas prácticas en ciclos de vida completos, reduciendo errores humanos y mejorando la colaboración.