Come arricchire i dati prima dell'ingestione con Elastic Agent

Per implementare una pipeline di ingestione efficiente con Elastic Stack, è fondamentale sapere come arricchire i dati prima che essi vengano inviati a Elasticsearch. Elastic Agent, un componente cruciale in questa architettura, offre numerosi strumenti per trasformare e arricchire i dati durante il loro percorso verso Elasticsearch. La configurazione corretta dei processori all'interno di Elastic Agent permette di effettuare operazioni di parsing, filtraggio e trasformazione dei dati, ottimizzando così il flusso delle informazioni e preparandole per analisi successive.

Dopo aver aggiunto il processore, il passo successivo è quello di salvare l'integrazione e monitorare il flusso di dati attraverso Discover in Kibana, per verificare che i dati siano stati arricchiti correttamente. Tuttavia, è importante notare che i campi aggiunti dai processori non sono immediatamente tipizzati, quindi un passo ulteriore consiste nel definire le mappature degli indici, per evitare problemi di interpretazione dei dati. Questo passaggio richiede l'utilizzo della funzionalità di mappatura degli indici descritta nel secondo capitolo del libro.

Elastic Agent opera a un livello iniziale del flusso di elaborazione dei dati, prima che vengano applicate pipeline di ingestione o trattamenti da parte di Logstash. Per questo motivo, le configurazioni dei processori non devono fare riferimento a campi creati o modificati in fasi successive del flusso, come accade con le pipeline di ingestione o con Logstash. Questo approccio consente di ottimizzare i dati sin dall'inizio, prima che vengano sottoposti a operazioni più complesse.

I processori di Elastic Agent sono modulari e altamente configurabili, ma non sono privi di limitazioni. Essi non sono in grado di arricchire i dati con informazioni provenienti da Elasticsearch o da fonti esterne. Inoltre, i dati normalizzati secondo lo schema Elastic Common Schema (ECS) non possono essere elaborati dai processori, poiché questa normalizzazione avviene nelle pipeline di ingestione. Un’altra considerazione importante riguarda l’utilizzo di integrazioni che si basano su pipeline di ingestione già definite. Modificare o rimuovere campi che queste pipeline si aspettano potrebbe causare il fallimento dell’intero processo di ingestione.

Malgrado queste limitazioni, i processori di Elastic Agent si rivelano strumenti fondamentali per la fase di filtro dei dati direttamente alla fonte, prima che essi vengano inviati a Elasticsearch. Se le necessità superano le capacità dei processori disponibili, è possibile ricorrere al processore "Script", che consente una maggiore flessibilità, permettendo di incorporare codice Java direttamente nella configurazione. Inoltre, se desiderate approfondire ulteriormente le possibilità offerte dai processori, vi invito a consultare la documentazione ufficiale di Elastic.

Il trattamento dei dati con Elastic Agent è solo una parte del processo di trasformazione dei dati. Un altro componente fondamentale del Elastic Stack è Logstash, che, grazie alla sua architettura a pipeline, è in grado di raccogliere, elaborare e inviare i dati in tempo reale. Sebbene i processori di Elastic Agent siano efficaci per operazioni iniziali, Logstash offre una capacità di elaborazione più complessa, che può essere particolarmente utile quando si ha a che fare con volumi di dati elevati e con la necessità di operazioni avanzate di trasformazione.

Logstash, sebbene potente, richiede una comprensione approfondita del flusso di dati e delle sue trasformazioni. Per configurarlo correttamente, è importante comprendere come i vari plugin possano interagire e come queste interazioni possano influire sulle prestazioni complessive del sistema. Il concetto di pipeline in Logstash consente di eseguire una serie di operazioni in sequenza, dove ciascun plugin può eseguire un’azione specifica, come il filtro, la trasformazione o l’arricchimento dei dati.

Alla luce di tutto ciò, è fondamentale che chi si avvicina a Elastic Stack comprenda non solo il funzionamento dei singoli componenti, ma anche come questi interagiscono tra loro in un flusso complesso. La creazione di pipeline efficienti richiede una pianificazione accurata e la consapevolezza delle limitazioni e delle potenzialità di ciascun componente, da Elastic Agent a Logstash, fino a Elasticsearch stesso.

Come creare una trasformazione dei dati con Elasticsearch per ottenere informazioni tempestive e precise

Il processo di trasformazione dei dati in Elasticsearch è uno strumento potente per analizzare e aggregare grandi volumi di informazioni. L'uso di indici trasformati permette di ottenere risultati rapidi e accurati, soprattutto quando si lavora con dati complessi, come quelli relativi al traffico o ai flussi di dati continui. Una delle funzionalità più utili in questo contesto è la possibilità di eseguire trasformazioni incrementali che aggiornano i dati in tempo reale, migliorando notevolmente l'efficienza dell'analisi.

Nel nostro esempio, abbiamo creato un job di trasformazione per convertire i dati originali dal nostro indice sorgente (metrics-rennes_traffic-default) al nuovo indice di destinazione (rennes-traffic-location), effettuando una pivot sui campi che definiscono la posizione. Questo processo ha aggiunto aggregazioni che ci consentono di analizzare meglio aspetti come la velocità, la qualità dei dati e il flusso del traffico. L'operazione è stata configurata in modalità continua, il che significa che il job monitora e aggiorna i dati in modo periodico, raccogliendo solo i nuovi documenti aggiunti.

Ogni aggiornamento viene eseguito in modo incrementale, utilizzando un timer periodico configurato nel job di trasformazione. Il valore di default per la frequenza di aggiornamento è di un minuto, con un massimo di un'ora. Ciò consente di gestire in modo efficiente l'aggiornamento dei dati trasformati senza dover eseguire una trasformazione completa ogni volta, migliorando così le prestazioni. Inoltre, la creazione di checkpoint consente di garantire la coerenza e l'affidabilità dei dati trasformati, un aspetto particolarmente importante quando si lavora con dati in continuo cambiamento.

Un’altra possibilità offerta da Elasticsearch è quella di eseguire una trasformazione dei dati per identificare il documento più recente associato a una chiave unica. In un esempio concreto, supponiamo di voler identificare l'ultimo incidente di traffico per ogni punto di riferimento. In questo caso, il processo di trasformazione si concentra su un set di dati che filtra le informazioni relative agli incidenti di traffico e le aggrega in modo da ottenere l'evento più recente per ogni posizione.

Per configurare una trasformazione che identifichi i dati più recenti, si parte dal medesimo processo di creazione di un job di trasformazione, ma con una configurazione che consente di selezionare il campo "timestamp" come criterio di ordinamento. Questo tipo di trasformazione è utile quando è necessario mantenere una panoramica aggiornata di eventi in tempo reale, come nel caso del monitoraggio del traffico o delle letture dei sensori. La scelta di un campo unico (ad esempio, il riferimento alla posizione) permette di raggruppare i dati per ciascun punto di riferimento e di ordinare i documenti in base alla data, assicurando che l'ultimo evento sia sempre disponibile.

Questa modalità è particolarmente utile in scenari dove è fondamentale avere sempre a disposizione l'ultimo dato disponibile, come nei sistemi di monitoraggio in tempo reale. Ad esempio, nel contesto della gestione delle flotte o dei dispositivi IoT, una configurazione simile potrebbe essere impiegata per tracciare il dispositivo più recente o la lettura più recente di un sensore.

Inoltre, la possibilità di combinare trasformazioni come quelle basate su pivot con altre trasformazioni più specifiche, come quella dei dati più recenti, amplia enormemente le capacità analitiche di Elasticsearch, permettendo di ottenere informazioni tempestive senza sacrificare la qualità o la completezza dei dati. Questa flessibilità è ciò che rende la piattaforma tanto potente e adattabile a una vasta gamma di casi d'uso.

Per concludere, l’utilizzo delle trasformazioni dei dati di Elasticsearch permette di semplificare e velocizzare l’analisi di grandi volumi di informazioni, ottimizzando la gestione delle risorse e la velocità di risposta. Che si tratti di aggregare dati o di identificare l'evento più recente, queste trasformazioni offrono un modo pratico e potente per lavorare con informazioni complesse, soprattutto quando l'aggiornamento continuo e l'affidabilità sono essenziali.

Come costruire un modello di regressione per l'analisi dei dati e ottimizzare le previsioni

Per mantenere la consistenza e l'affidabilità di un modello di regressione, è necessario prestare attenzione alla gestione delle discrepanze tra le caratteristiche durante la fase di previsione, soprattutto se si decide di includere nuove variabili nel processo di addestramento. Questo approccio consente di ottimizzare il modello e di evitare problematiche durante la fase di validazione. La configurazione del modello richiede l'attenzione a diversi parametri che influenzano direttamente i risultati finali, come la percentuale di dati da utilizzare per l'addestramento e il valore dell'importanza delle caratteristiche.

Nel pannello di configurazione dell'addestramento, è possibile scegliere la percentuale di dati da utilizzare per l'addestramento del modello di regressione. Iniziamo impostando questa percentuale al 50% e procediamo cliccando sul pulsante “Continua”. La scelta della percentuale di addestramento dipende in larga misura dalla dimensione del dataset a disposizione. Se si ha un insieme di dati composto da oltre 100.000 documenti, è consigliabile partire con una percentuale di addestramento tra il 10 e il 15%. Questa percentuale può essere perfezionata successivamente in base alla qualità dei risultati ottenuti dall'analisi.

Nella sezione delle opzioni aggiuntive, è necessario configurare il valore di importanza delle caratteristiche. Impostando il valore a 4, il modello identificherà e riporterà le quattro caratteristiche che hanno avuto il maggiore impatto sulla previsione specifica. È fondamentale non impostare un numero troppo elevato di caratteristiche, in quanto questo potrebbe compromettere le prestazioni del modello, rendendo difficile l'interpretazione e aumentando il rischio di sovraccaricare il modello stesso. L'obiettivo è focalizzarsi solo sulle variabili che influenzano significativamente la previsione.

Arrivando alla sezione di validazione, il sistema esegue alcuni controlli sulla configurazione prima di lanciare il modello. È molto probabile che vengano visualizzati messaggi di avviso, soprattutto riguardo l'importanza delle caratteristiche, che viene calcolata per ogni documento dell'analisi. Quando si utilizzano set di dati di addestramento di grandi dimensioni, è importante considerare che il calcolo dell'importanza delle caratteristiche può richiedere un tempo significativo. Se viene visualizzato un avviso riguardante la percentuale di addestramento, è consigliabile ridurre questa percentuale per migliorare l'efficienza del processo.

Una volta completata con successo la validazione, si può procedere con la creazione del modello, scegliendo l'opzione "Avvia subito" per avviare il processo di addestramento. Una volta che il modello è stato avviato, si verrà riportati alla pagina dei lavori di analisi dei dataframe. A seconda del numero di documenti nel dataset e della percentuale di addestramento configurata, il tempo di esecuzione del lavoro può variare. Nelle nostre prove, ad esempio, il processo ha impiegato circa 10 minuti.

Nella sezione di valutazione del modello, vengono forniti indicatori chiave come l'Errore Quadratico Medio (MSE), l'Errore Quadratico Medio Radicale (RMSE) e l'Errore Assoluto Medio (MAE). Questi parametri sono fondamentali per quantificare la discrepanza tra i valori previsti dal modello e i valori reali osservati nel dataset. In generale, valori più bassi di queste metriche indicano un modello più accurato. In questo caso, un valore R-quadrato di 0,582 indica che il modello spiega circa il 58,2% della varianza nella variabile dipendente, un risultato considerato soddisfacente.

Per quanto riguarda l'importanza totale delle caratteristiche, è stato osservato che tra le quattro variabili selezionate, la variabile "location_reference" ha avuto l'impatto maggiore sulla previsione, con una media di 8,1. Questa sezione permette di comprendere meglio come ogni caratteristica influisce sul risultato finale e quali variabili sono realmente determinanti per il modello.

La tabella dei risultati, che visualizza i documenti risultanti, mostra i valori previsti e quelli reali, nonché i dettagli sull'importanza delle caratteristiche per ciascun documento. Inoltre, è possibile esplorare ogni documento tramite l'icona della ruota dentata nella colonna delle azioni, aprendo il documento in Discover per un'analisi più approfondita. All'interno di Discover, è possibile creare visualizzazioni per confrontare i valori previsti con quelli reali.

Ogni fase del processo, dalla configurazione dell'addestramento alla validazione e all'analisi dei risultati, è cruciale per comprendere come il modello di regressione agisce sui dati e per ottimizzare le previsioni. È importante, tuttavia, considerare che la qualità dei risultati dipende fortemente dalla scelta delle caratteristiche, dalla qualità del dataset e dalla corretta configurazione dei parametri del modello.

Come configurare i componenti di Elastic Stack con Terraform

Per creare un deployment di Elastic Stack nel cloud utilizzando Terraform, il processo inizia con il download di alcuni file essenziali dalla repository GitHub, che contengono la configurazione di base per il progetto. Inizialmente, è necessario scaricare i file main.tf e terraform.tfvars dalla cartella terraform/base della repository di riferimento. Questi file sono fondamentali per configurare le variabili d'ambiente e definire le risorse che si desidera creare su Elastic Cloud.

Il passo successivo è eseguire il comando $ terraform plan per convalidare che la configurazione possa essere applicata correttamente. Questo comando restituirà un'anteprima di ciò che Terraform si appresta a creare. Se il piano di esecuzione viene confermato senza errori, si passa all'implementazione vera e propria con il comando $ terraform apply. A questo punto, Terraform chiederà conferma per proseguire. Dopo aver digitato yes, il provisioning delle risorse avrà inizio. In genere, il processo richiede circa cinque minuti. Al termine, i dettagli finali saranno visibili nella console, mostrando l'indirizzo per accedere alle risorse create.

Se è necessario distruggere il deployment appena creato, è sufficiente eseguire il comando $ terraform apply --destroy. Terraform chiederà una nuova conferma per procedere con la cancellazione delle risorse. Dopo alcuni minuti, la console mostrerà l'output della distruzione delle risorse.

Come funziona

Il provider di Terraform per Elastic Cloud permette di gestire in modo automatizzato la creazione, l'aggiornamento e la gestione delle risorse su Elastic Cloud, come cluster Elasticsearch, istanze Kibana e altre integrazioni. Il provider funge da ponte tra il linguaggio dichiarativo di Terraform e le API di Elastic Cloud, consentendo agli sviluppatori di definire l'infrastruttura di Elastic Stack tramite codice. Quando si esegue un piano di Terraform, questo comunica con le API di Elastic Cloud, traducendo la configurazione in chiamate API per creare le risorse desiderate.

Questa integrazione supporta configurazioni semplici, come l'implementazione di cluster singoli, ma anche scenari più complessi che coinvolgono più cluster, ricerche cross-cluster e configurazioni avanzate di sicurezza. È importante notare che mantenere il codice Terraform sotto controllo versione permette di tracciare le modifiche effettuate sull'infrastruttura e garantire che le risorse siano sempre nello stato definito.

Il provider Elastic Cloud è solo uno dei due principali provider disponibili. L'altro è il provider Elastic Stack, che permette di configurare e gestire tutte le risorse di Elastic Stack (come regole di alerting, pipeline di ingestione, modelli di indice, ecc.) come codice. Sebbene in questa guida si faccia uso del provider Elastic Cloud, il provider Elastic Stack è altrettanto utile quando si desidera automatizzare la gestione di tutte le componenti dell'Elastic Stack, non solo del cloud.

Attivazione e configurazione della ricerca cross-cluster

Per abilitare la ricerca cross-cluster, bisogna innanzitutto disporre di un deployment attivo su Elastic Cloud, utilizzato precedentemente per monitorare i dati di OpenTelemetry. Una volta verificato che il cluster principale sta raccogliendo correttamente i tracciamenti delle applicazioni (verificabili in Kibana sotto la sezione "Observability | APM"), si può procedere alla configurazione di CCS.

Questa operazione richiede la creazione di un nuovo cluster che fungerà da cluster remoto per il CCS, utilizzando nuovamente Terraform. La creazione di un cluster remoto permette di stabilire una relazione di fiducia tra il cluster principale e quello remoto, abilitando la possibilità di unire i dati di osservabilità da entrambe le fonti. Questo approccio semplifica la configurazione del monitoraggio e migliora le capacità di analisi dei dati.

Una volta creato il nuovo cluster remoto con Terraform, si può configurare CCS per aggregare i dati da entrambi i cluster, migliorando l'efficienza nella gestione e nell'analisi dei dati provenienti da più fonti.

Cosa aggiungere e considerare

La configurazione di Elastic Stack tramite Terraform non solo semplifica l'automazione dell'infrastruttura, ma offre anche una visibilità completa sui cambiamenti, migliorando la gestione delle risorse a lungo termine. È fondamentale comprendere che l'uso di Terraform in contesti complessi, come la configurazione di ricerca cross-cluster o l'integrazione di vari ambienti cloud, permette di raggiungere un livello di efficienza e controllo che non sarebbe facilmente ottenibile manualmente.

Inoltre, l'adozione di Terraform in progetti di Elastic Stack può portare significativi vantaggi in termini di gestione delle risorse e operazioni, rendendo più agile e sicuro il processo di provisioning e di aggiornamento delle risorse. Il ricorso a un codice versionato consente di gestire e tracciare ogni modifica, facilitando l'integrazione con pipeline di CI/CD e migliorando la collaborazione tra i team di sviluppo e operazioni.