Come costruire un'applicazione di ricerca con Elasticsearch e Query DSL

Con l'adozione di Elasticsearch come soluzione per la gestione e la ricerca di dati, gli sviluppatori hanno a disposizione una serie di strumenti potenti che facilitano la costruzione di esperienze di ricerca avanzate. In questo capitolo, esploreremo come costruire un'applicazione di ricerca basata su Elasticsearch, sfruttando la potenza del Query DSL per ottenere risultati precisi e rilevanti dai dati indicizzati. Vedere come i dati vengono ingeriti, organizzati e interrogati è fondamentale per costruire un sistema di ricerca robusto, e con l'introduzione di Elastic Stack, abbiamo a disposizione una gamma di funzionalità che rendono questo processo ancora più fluido.

Comprendere Query DSL

Costruzione di una query di ricerca base

Per iniziare a esplorare il potenziale del Query DSL, possiamo eseguire una query di ricerca semplice sulla base di un dataset di film. Supponiamo di voler cercare film che abbiano nel titolo la parola "Come home". La query sarebbe strutturata come segue:

json
Copy code
GET movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Come home"
    }
  }
}

Questa ricerca restituirà tutti i film che contengono la parola "Come" o "home" nel titolo. L'operatore predefinito in Elasticsearch è l'operatore OR, il che significa che i due termini verranno cercati separatamente, aumentando il numero di risultati. Tuttavia, se desideriamo risultati più precisi, possiamo usare l'operatore AND, che garantirà che entrambi i termini siano presenti nel documento:

json
Copy code
GET movies/_search

{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Come home",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

Questo restituirà risultati più specifici, limitando la ricerca ai documenti che contengono entrambe le parole nel titolo. Un ulteriore perfezionamento può essere ottenuto tramite il parametro minimum_should_match, che permette di definire quanti termini devono essere presenti per considerare un risultato valido. Ad esempio, con il seguente codice:

json
Copy code
GET movies/_search

{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Come sweet home",
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}

Elasticsearch restituirà solo quei documenti che contengono almeno due delle parole specificate, migliorando ulteriormente la pertinenza dei risultati.

Utilizzare il "match_phrase" per frasi precise

Se desideriamo cercare una frase esatta o sequenze di parole che appaiono vicine tra loro, possiamo utilizzare la query match_phrase, che rispetta l'ordine delle parole. Ad esempio:

json
Copy code
GET movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "sweet home"
    }
  }
}

In questo caso, Elasticsearch restituirà i risultati che contengono "sweet" e "home" nelle stesse vicinanze e nell'ordine specificato. È utile quando la ricerca deve essere sensibile alla sequenza delle parole, come nel caso di titoli di film o frasi in un testo.

Personalizzare il comportamento della ricerca

Oltre alla costruzione di query di base, Elasticsearch offre una serie di opzioni per personalizzare il comportamento della ricerca. Gli sviluppatori possono specificare parametri come from e size per paginare i risultati, limitando il numero di documenti restituiti per query. Inoltre, è possibile ordinare i risultati per campo, come ad esempio per data di uscita o per punteggio di rilevanza, usando il parametro sort.

Un esempio di query con ordinamento potrebbe essere:

json
Copy code
GET movies/_search

{
  "_source": false,
  "fields": [
    "genre",
    "title"
  ],
  "from": 10,
  "size": 50,
  "sort": [
    {
      "release_year": {
        "order": "desc"
      }
    },
    "_score"
  ],
  "query": {
    "match": {
      "title": "home"
    }
  }
}

Questa query restituirà i risultati a partire dal decimo documento, limitandosi a 50 risultati, e ordinando prima per anno di uscita (decrescente) e poi per punteggio di rilevanza.

Tipologie avanzate di query in Query DSL

Oltre ai tipi di query di base, Elasticsearch offre una vasta gamma di opzioni avanzate che includono:

• Query di livello termine: come term, range, exists.

• Query per la ricerca di testo completo: come multi_match, query_string.

• Query geospaziali: per lavorare con dati geografici.

• Query fuzzy: per trovare termini simili.

• Query per ricerche in documenti annidati: come nested e span.

Ogni tipo di query ha il proprio scopo e può essere utilizzato in modo combinato per ottenere risultati altamente specifici, ottimizzati per la ricerca di dati complessi.

L'importanza della rilevanza nei risultati di ricerca

• Frequenza del termine (TF): maggiore è la frequenza di un termine nel campo, maggiore sarà la sua rilevanza.

• Frequenza inversa del documento (IDF): un termine che appare raramente nei documenti è considerato più rilevante.

• Lunghezza del campo: i campi con meno parole tendono a essere considerati più rilevanti.

Comprendere come funziona il punteggio di rilevanza è cruciale per ottimizzare le ricerche e affinare i risultati in base alle esigenze specifiche dell'applicazione.

Come funziona l'ingestione dei dati in Elasticsearch con Elastic Agent e Fleet Server?

Uno degli aspetti fondamentali dell'architettura di Elastic Agent è la gestione delle politiche di raccolta dei dati. In questo contesto, una politica è un insieme di input e configurazioni che definiscono quali dati un agente è incaricato di raccogliere. È importante sottolineare che ogni Elastic Agent può essere associato a una sola politica. All'interno di una politica, si trovano diverse configurazioni per le integrazioni individuali. Queste configurazioni, specifiche per ciascun tipo di input, determinano i parametri e le impostazioni per la raccolta dei dati. Va anche notato che, al momento della stesura di questo testo, non è possibile definire una gerarchia o un meccanismo di ereditarietà tra più politiche.

L'Elastic Agent comunica regolarmente con il Fleet Server per mantenere un aggiornamento costante, garantendo così una connessione stabile. Ogni volta che una politica viene aggiornata, il Fleet Server acquisisce la nuova versione della politica da Elasticsearch, e ogni agente connesso si adatta di conseguenza. Questo meccanismo assicura che le modifiche alle politiche vengano applicate in tempo reale, mantenendo il flusso di dati sempre coerente e aggiornato.

Elastic Agent, nel contesto della sua implementazione predefinita, invia i dati direttamente a Elasticsearch. Tuttavia, è possibile configurare altre soluzioni, come Logstash o Kafka, come output alternativi per i dati. Queste opzioni sono particolarmente utili quando è necessario effettuare operazioni avanzate di parsing o trasformazione dei dati prima che raggiungano Elasticsearch o altri endpoint. Nel caso di implementazioni su Kubernetes, l'Elastic Agent può essere distribuito tramite l'operatore ECK, il che semplifica la gestione e l'automazione del deployment in ambienti containerizzati.

Un aspetto fondamentale nelle strategie di ingestione dei dati riguarda le integrazioni. Le integrazioni sono moduli pronti all'uso che facilitano la raccolta di dati da una vasta gamma di applicazioni e servizi, tra cui sistemi molto diffusi come Apache. Queste integrazioni sono ospitate nel Elastic Package Registry e possono essere facilmente esplorate tramite Kibana, il quale richiede l'accesso alla Elastic Package Registry pubblica per la scoperta delle integrazioni. Per ambienti con restrizioni di rete, è possibile implementare un Elastic Package Registry auto-ospitato.

Per monitorare, ad esempio, i log e le metriche di un server Apache, bisogna configurare l'integrazione Apache HTTP Server all'interno di Kibana. La configurazione dell'integrazione è semplice e intuitiva: una volta selezionato Apache tra le integrazioni disponibili, l'interfaccia di Kibana offre tutte le informazioni necessarie per completare la configurazione, tra cui la possibilità di aggiungere l'integrazione a una politica esistente. Questa integrazione raccoglie automaticamente i log di accesso e gli errori di Apache, che possono essere visualizzati tramite i dashboard predefiniti.

Le integrazioni Elastic Agent offrono un approccio coerente e sicuro per raccogliere dati da applicazioni e servizi noti, permettendo agli utenti di concentrarsi sull'analisi dei dati piuttosto che sulla gestione complessa della raccolta. Ogni integrazione include risorse già pronte per soddisfare vari requisiti di osservabilità, come l'inserimento dei dati, il loro stoccaggio e la visualizzazione tramite dashboard avanzati. Inoltre, la gestione delle politiche consente di mantenere un controllo granulare su come e quando vengono raccolti i dati, rispondendo così a diverse esigenze aziendali e operative.

Comprendere come funziona l'ingestione dei dati in un'architettura Elastic è essenziale per ottimizzare i processi di monitoraggio e osservabilità. La configurazione corretta di Elastic Agent, Fleet Server e delle integrazioni permette di raccogliere dati in modo efficiente, riducendo i tempi di latenza e migliorando la visibilità delle operazioni. Inoltre, l'uso di soluzioni alternative come Logstash o Kafka consente di personalizzare ulteriormente il flusso di dati, offrendo una maggiore flessibilità nell'elaborazione delle informazioni prima di inviarle ad Elasticsearch per l'analisi.

Come Configurare l'APM Elastic per il Monitoraggio delle Applicazioni e l'Esperienza Utente Reale

L'integrazione di Elastic APM (Application Performance Monitoring) in un'applicazione è un passaggio fondamentale per ottimizzare le performance e monitorare il comportamento dei servizi in tempo reale. Nell'esempio che esamineremo, cominceremo con la configurazione di Elastic APM per un'applicazione Java, per poi estendere il monitoraggio includendo il Real User Monitoring (RUM), che ci permette di raccogliere informazioni dettagliate sull'esperienza dell'utente finale attraverso il browser.

Iniziamo con il settaggio base di Elastic APM, dove sono stati configurati gli agenti APM per raccogliere telemetria e inviarla a un APM Server. Per fare questo, è necessario identificare l'URL del server APM e il token segreto. Questi dettagli sono essenziali per stabilire una connessione sicura tra gli agenti APM e il server. Nel caso di un'implementazione su cloud, il server APM è gestito da Fleet Server e preconfigurato tramite l'integrazione APM di Elastic all'interno della policy dell'agente Elastic Cloud.

Una volta integrato l'agente APM Java nell'applicazione di esempio, abbiamo aggiunto anche gli agenti per altre tecnologie, creando così una configurazione distribuita che consente di monitorare più microservizi. Durante questa configurazione, sono state definite variabili ambientali per l'agente, come il nome del servizio e l'ambiente di esecuzione, all'interno del file docker-compose.yml.

Gli agenti APM, una volta installati, iniziano automaticamente a raccogliere dati sulle richieste, le query al database, le chiamate alla cache e altre metriche specifiche in base alle capacità degli agenti e del framework utilizzato. I dati raccolti vengono inviati al server APM, che li elabora e li memorizza in Elasticsearch. Da lì, Kibana consente di visualizzare e analizzare le informazioni attraverso l'interfaccia utente dedicata, offrendo mappe dei servizi, metriche dettagliate sulle performance, campioni di transazioni e log degli errori.

L'interfaccia utente APM di Kibana è uno strumento potente che fornisce informazioni cruciali, tra cui mappe dei servizi, metriche sulle prestazioni, esempi di transazioni ed errori, consentendo così ai team di sviluppo e alle operazioni di monitorare l'applicazione, identificare rapidamente eventuali problemi e ottimizzare le performance. I dati provenienti da APM possono anche essere integrati con l'analisi predittiva tramite il machine learning e il sistema di alerting per la gestione delle anomalie, come esploreremo più avanti in questo capitolo.

Dopo aver configurato il monitoraggio delle applicazioni lato server con Elastic APM, è possibile ampliare il monitoraggio per includere i dati provenienti direttamente dal browser degli utenti, utilizzando la funzionalità Real User Monitoring (RUM). Questo approccio consente di ottenere una visione completa delle performance dell'applicazione, non solo a livello di server, ma anche dal punto di vista dell'utente finale, registrando tutte le interazioni reali nel browser.

I dati raccolti dal RUM vengono inviati al server APM di Elastic, dove vengono processati e successivamente memorizzati in Elasticsearch. Kibana fornisce diverse modalità di visualizzazione dei dati, consentendo di analizzare l'esperienza utente dal punto di vista di throughput, latenza e tassi di errore, insieme ai dettagli delle transazioni individuali. Inoltre, l'applicazione Elastic User Experience offre importanti KPI per il monitoraggio delle performance, inclusi i core web vitals, gli errori JavaScript, la distribuzione del carico delle pagine e la suddivisione per visitatori.

Una volta configurato il monitoraggio RUM, è possibile esplorare la mappa dei servizi in Kibana, che mostra come l'applicazione è strutturata e come le richieste vengono distribuite tra i vari microservizi. Cliccando su un servizio specifico nella mappa, si possono visualizzare i dettagli delle transazioni e tracce distribuite che includono sia le interazioni degli utenti che le operazioni di backend.

Per i team di sviluppo e le operazioni, è fondamentale comprendere che, oltre alla raccolta dei dati di performance, la vera forza di Elastic APM sta nell'analisi approfondita delle informazioni. Non si tratta solo di rilevare errori, ma di ottimizzare proattivamente l'applicazione. Le metriche raccolte non solo offrono una panoramica delle performance, ma consentono anche di agire rapidamente per risolvere i problemi. Analizzare i KPI dell'esperienza utente, come i tempi di caricamento e gli errori nel codice JavaScript, è fondamentale per migliorare l'interazione finale degli utenti con l'applicazione.

Il monitoraggio delle applicazioni con Elastic APM, combinato con RUM, non solo fornisce visibilità sui server e sulle performance backend, ma amplia la capacità di osservazione in tempo reale, permettendo di migliorare l'esperienza complessiva degli utenti.

Come Ottimizzare la Gestione dei Dati nel Ciclo di Vita degli Indici: Politiche ILM e Downsampling

Nel contesto della gestione dei dati in un sistema distribuito come Elasticsearch, la configurazione di politiche di Lifecycle Management (ILM) gioca un ruolo cruciale nell'ottimizzazione dei costi e delle prestazioni. Ogni fase del ciclo di vita di un indice—dal suo stato caldo (hot) a quello freddo (cold) e fino al congelamento (frozen)—comporta delle decisioni precise su come allocare le risorse e come gestire la transizione dei dati. È essenziale comprendere le caratteristiche e le configurazioni per ogni fase al fine di massimizzare l’efficienza del sistema.

Quando un indice passa da una fase all'altra, ILM aggiorna automaticamente le impostazioni dell'indice, specificando delle regole di allocazione che determinano su quali nodi l’indice può essere memorizzato. Ad esempio, nel passaggio da una fase di dati caldi (data_hot) a una di dati freddi (data_cold), l'indice potrebbe essere spostato solo su nodi che possiedono le stesse caratteristiche (ad esempio, risorse hardware meno potenti nei nodi freddi). Questo comportamento consente una gestione ottimizzata delle risorse del sistema.

Un altro parametro utile nella fase calda è Shrink, che consente di ridurre il numero di shard primari dopo un rollover. Se si sono utilizzati più shard per velocizzare l'indicizzazione, una volta che i dati sono consolidati, è possibile ridurre gli shard per ottimizzare l’utilizzo delle risorse. Invece, la funzione Searchable Snapshots permette di montare un indice già esistente nella fase calda, pur consentendo di risparmiare spazio di archiviazione. Tuttavia, questo approccio può influire negativamente sulla latenza delle query e sulla resilienza, soprattutto se si perde accesso ai dati mentre l'indice è in scrittura.

La configurazione di Downsampling è particolarmente interessante per i flussi di dati temporali, come le serie storiche. Il downsampling consente di ridurre la granularità dei dati, aggregandoli su intervalli di tempo più ampi, riducendo così lo spazio di archiviazione e i costi operativi. L'integrazione di questa funzionalità con ILM permette di gestire automaticamente il downsampling durante la transizione degli indici da una fase calda a una fase tiepida, garantendo un processo fluido e automatico.

Un altro aspetto importante riguarda l'uso delle Repliche nella fase tiepida. Sebbene nella fase calda gli indici possano essere configurati con un numero elevato di repliche per garantire una disponibilità immediata dei dati, nella fase tiepida, dove i dati sono meno frequentemente consultati, è una buona pratica ridurre il numero di repliche. Questo riduce il carico complessivo sul sistema e ottimizza l’uso delle risorse, mantenendo però una buona resilienza.

Tuttavia, è necessario prestare attenzione quando si modificano le politiche ILM gestite, poiché le modifiche dirette potrebbero interferire con la gestione automatica delle politiche stesse. In generale, si consiglia di utilizzare politiche ILM gestite in modo da semplificare la gestione e ridurre il rischio di errori. Nel caso in cui si desideri applicare una politica personalizzata, è fondamentale consultare la documentazione ufficiale e fare attenzione alla configurazione di data stream per evitare conflitti tra le politiche gestite e quelle personalizzate.

Quando si analizzano i dati temporali, è fondamentale avere una visione chiara di come vengono gestiti gli intervalli temporali e come il downsampling influenza le analisi a livello di documento. Un passaggio cruciale nella configurazione del downsampling è determinare la frequenza con cui i dati vengono aggregati, così da non perdere informazioni critiche, ma allo stesso tempo ottimizzare lo spazio di archiviazione. Per esempio, se si impostano intervalli di downsampling troppo ampi, si rischia di perdere dettagli utili per analisi più fini.