Come esplorare e analizzare i dati in Kibana: un approccio pratico

Quando si lavora con Elastic Stack, la capacità di esplorare e visualizzare i dati in tempo reale è fondamentale per ottenere approfondimenti significativi. In questo capitolo, esploreremo come configurare e utilizzare Kibana per esplorare i dati, concentrandoci su un flusso di dati relativo al traffico di Rennes, che è stato precedentemente configurato utilizzando Logstash. La metodologia descritta in questo capitolo si rivolge a chi ha familiarità con Elasticsearch, Kibana e Logstash, e fornisce un approccio pratico per configurare flussi di dati e analizzarli in modo efficiente.

Configurazione di un flusso di dati regolare

Dopo aver configurato il flusso di dati, bisogna preparare Kibana per analizzare le informazioni tramite la creazione di una data view. Questa vista dati funge da collegamento tra Kibana e Elasticsearch, permettendo di definire quali indici o gruppi di indici devono essere analizzati. In Kibana, le data views sostituiscono il vecchio termine index pattern, ma svolgono la stessa funzione, permettendo una gestione più flessibile e potente dei dati.

Esplorare i dati in Kibana

Una volta configurato il flusso di dati, il passo successivo è esplorare i documenti indicizzati attraverso l'interfaccia di Kibana. Andando nella sezione "Discover" di Kibana, è possibile vedere i dati in vari formati e utilizzare strumenti per filtrare e analizzare i documenti. Il pannello di Discover è diviso in diverse sezioni, ognuna delle quali offre funzionalità specifiche per lavorare con i dati:

• Campi disponibili: Questa sezione mostra tutti i campi dei documenti indicizzati, che sono etichettati in base al tipo di dato, come numerico, data, stringa, etc. Ogni campo è rappresentato da un'icona che indica il tipo di dato, permettendo di identificare rapidamente le informazioni di interesse.

• Barra di ricerca e filtri: Utilizzando Kibana Query Language (KQL) o query Lucene, è possibile applicare filtri per restringere la ricerca ai documenti che soddisfano criteri specifici. Questa funzione è fondamentale per individuare pattern o anomalie nei dati.

• Istogramma: L'istogramma visualizza la distribuzione dei documenti in base a un intervallo temporale automaticamente determinato. È possibile personalizzare questo intervallo per esaminare meglio i dati e ottenere una visione più dettagliata degli eventi nel tempo.

• Tabella dei documenti: In questa sezione, i documenti che corrispondono ai criteri di ricerca sono visualizzati in una tabella. È possibile personalizzare le colonne della tabella per includere i campi desiderati, facilitando l'analisi.

Nel caso del traffico di Rennes, la tabella dei documenti mostra i dettagli dei veicoli in transito, con informazioni come la velocità media dei veicoli e il timestamp dell'evento. Questo permette di visualizzare i dati in modo strutturato e facilmente leggibile.

Analizzare i valori e la distribuzione dei dati

Una delle funzionalità più potenti di Kibana è la possibilità di esplorare i valori di un campo specifico in modo interattivo. Ad esempio, nel nostro caso, possiamo selezionare il campo "average_vehicle_speed" per vedere una panoramica delle velocità medie dei veicoli nel dataset. Kibana fornisce due opzioni principali per l'analisi di un campo:

• Top values: Questa sezione mostra i valori più comuni di un campo, ordinati in base alla loro frequenza. Questo è utile per identificare i valori predominanti in un campo, come le velocità più comuni o gli intervalli di tempo in cui si verifica una determinata attività.

• Distribuzione: La distribuzione mostra come i valori sono distribuiti nel dataset. Questo strumento è particolarmente utile per comprendere la variazione dei dati numerici o temporali. Nel caso della velocità media dei veicoli, per esempio, possiamo osservare la frequenza con cui determinati intervalli di velocità appaiono nel dataset.

Esplorare i documenti e visualizzare i dettagli

Un'altra funzionalità essenziale di Kibana è la possibilità di esplorare i dettagli di ciascun documento. In Discover, ogni documento è rappresentato da una riga nella tabella dei documenti. Cliccando su una riga, è possibile espandere il documento per vedere tutti i campi e i valori associati. Kibana consente di visualizzare i dati in due formati: tabellare e JSON, rendendo facile navigare attraverso documenti complessi o strutture di dati annidate.

Funzionalità avanzate di Kibana

A partire dalla versione 8.1 di Kibana, è stata introdotta una funzione di Field statistics che fornisce statistiche avanzate sui campi. Selezionando questa opzione, è possibile visualizzare informazioni come il valore più comune di un campo, la cardinalità (cioè il numero di valori unici) e la percentuale di distribuzione. Questa funzione è estremamente utile per analizzare i dati in modo più approfondito, identificando rapidamente tendenze o anomalie che potrebbero sfuggire durante un'analisi manuale.

Approfondire l'analisi con altre funzionalità

Un altro aspetto importante è l'integrazione con le funzionalità di machine learning di Elastic. Kibana consente di eseguire analisi predittive e di rilevamento anomalie sui dati, identificando modelli che potrebbero non essere immediatamente visibili con le tecniche tradizionali di analisi.

Quali sono i vantaggi e le differenze tra Watcher e Kibana per l'alerting e la gestione degli allarmi?

Il sistema di alerting è uno strumento fondamentale per il monitoraggio delle anomalie e per la gestione delle operazioni in tempo reale nei sistemi basati su Elasticsearch e Kibana. Mentre entrambi i sistemi di alerting, Watcher e Kibana, svolgono la stessa funzione di base, ovvero la rilevazione e l'attivazione di azioni in risposta a determinate condizioni dei dati, ci sono differenze significative che devono essere comprese a fondo da chi utilizza questi strumenti.

Una delle principali differenze tra Watcher e Kibana riguarda la gestione degli alert. Mentre Watcher è limitato in termini di supporto per la multi-tenancy, Kibana è progettato per essere consapevole degli spazi di lavoro (space aware), il che significa che è più adatto a scenari che richiedono la gestione di più istanze o clienti. Inoltre, Kibana permette di "mantenere" e "sospendere" singoli alert, una funzionalità non presente in Watcher, migliorando così la gestione e la personalizzazione degli alert.

Kibana offre anche una serie di vantaggi aggiuntivi, come la possibilità di configurare API per le azioni e i connettori, permettendo una maggiore flessibilità nella gestione delle notifiche e nell'integrazione con altri sistemi. Inoltre, con l'introduzione delle versioni 8.x, Kibana consente di creare regole di alerting basate su query ES|QL, una caratteristica che amplia notevolmente le possibilità di analisi avanzata dei dati.

Nonostante Kibana rappresenti la soluzione più moderna e integrata, Watcher può essere ancora utile in determinati contesti. Ad esempio, se un'organizzazione ha già sviluppato e ottimizzato un sistema di alerting basato su Watcher, potrebbe non voler migrare immediatamente verso Kibana, preferendo continuare ad utilizzare la versione legacy per evitare complessità. Inoltre, Watcher è più adatto in scenari dove sono richieste azioni altamente personalizzate e scriptate, che potrebbero non essere facilmente replicabili nel framework di Kibana.

Una delle funzioni cruciali di Kibana è la possibilità di monitorare e gestire gli alert in tempo reale attraverso la sua interfaccia di gestione. I log generati dalle regole di alerting sono un elemento fondamentale per comprendere come stanno operando le regole e se ci sono stati problemi durante l'esecuzione. Kibana offre una vista centralizzata dei log, con filtri avanzati per esplorare e analizzare i dati, inclusi lo stato di esecuzione, le risposte degli alert e le azioni attivate. L'interfaccia consente di accedere rapidamente ai dettagli dell'esecuzione di ogni regola, mostrando se l'alert è attivo, se ci sono stati problemi o se il sistema sta rispondendo correttamente.

In particolare, Kibana fornisce informazioni dettagliate sulla durata media delle esecuzioni delle regole, un indicatore chiave delle performance del sistema di alerting. La visualizzazione delle statistiche di esecuzione delle ultime 60 regole (o anche meno, se necessario) consente agli utenti di monitorare da vicino l'efficienza operativa e di intervenire rapidamente in caso di malfunzionamenti. Se una regola non funziona correttamente, è possibile identificare facilmente se ci sono errori nelle azioni (come l'invio di notifiche) o se ci sono stati fallimenti nelle esecuzioni.

Un altro aspetto importante riguarda la configurazione delle azioni associate agli alert. Ad esempio, quando si crea un connettore email, è fondamentale assicurarsi che le configurazioni siano corrette per evitare errori nelle notifiche. Se un connettore email non è configurato correttamente (come nel caso di un indirizzo di posta elettronica non valido), Kibana segnalerà l'errore, consentendo agli amministratori di correggerlo tempestivamente e garantire che il sistema di alerting continui a funzionare senza intoppi.

È altrettanto importante comprendere come i differenti stati degli alert (attivi, nuovi, recuperati) possano influenzare la gestione degli incidenti. La categorizzazione delle azioni come "Errori" o "Attivate" è fondamentale per identificare tempestivamente eventuali problemi e intervenire senza ritardi. Quando un'azione non viene eseguita correttamente, potrebbe significare che il sistema di notifiche non sta funzionando come previsto, con il rischio di non avvisare gli operatori in tempo utile.

Come costruire un'applicazione RAG per chatbot: Gestione delle conversazioni e tecniche avanzate

Nel contesto delle applicazioni RAG (Retrieval-Augmented Generation), una delle componenti più critiche è la gestione delle conversazioni in tempo reale. Le applicazioni moderne si affidano alla capacità di raccogliere, elaborare e integrare grandi volumi di informazioni per generare risposte contestuali e accurate. Langchain, una libreria per il trattamento dei dati, gioca un ruolo centrale nell'architettura di questi sistemi, utilizzando diverse tecniche avanzate per garantire che le risposte siano pertinenti e informate. Vediamo come funziona questa architettura, focalizzandoci sulla catena di conversazione, sulla gestione della cronologia e sull'integrazione di Elasticsearch.

L'operazione di recupero, che avviene in vari passaggi, è una delle chiavi di volta per il successo di un'applicazione RAG. Inizialmente, una domanda autonoma viene generata, che serve come input per un sistema di ricerca, come Elasticsearch. Qui, l'algoritmo esegue una ricerca tra milioni di documenti per restituire un insieme di informazioni pertinenti alla query. Questo processo si arricchisce ulteriormente grazie alla capacità di Elasticsearch di gestire sia ricerche lessicali che basate su vettori, permettendo al sistema di estrarre il massimo delle informazioni.

Una volta ottenuti i dati contestuali, il modello linguistico (LLM) viene alimentato con queste informazioni per generare la risposta finale. Questo passaggio non solo garantisce che la risposta sia pertinente, ma anche che sia contestualmente accurata, arricchita dai dettagli specifici recuperati dal sistema di ricerca. La qualità di queste risposte dipende quindi dalla capacità del sistema di integrare le informazioni recuperate con il modello linguistico in modo efficace.

Langchain offre un'implementazione flessibile per la gestione della memoria, che è essenziale per mantenere la coerenza nelle conversazioni a lungo termine. Ogni interazione è gestita come una sessione, in modo che l'utente possa continuare la conversazione senza perdere il filo. Per farlo, i messaggi delle sessioni vengono memorizzati in sistemi di archiviazione persistenti, come Elasticsearch, consentendo al sistema di “ricordare” le interazioni precedenti. Questo non solo migliora l’esperienza utente, ma consente anche un’analisi approfondita dei dati per ottimizzare le risposte future.

Un altro aspetto fondamentale nella costruzione di applicazioni RAG è la gestione delle risposte tramite la ricerca k-NN (nearest neighbor) annidata. Con l’introduzione di Elasticsearch 8.11, è possibile eseguire query k-NN su vettori densi, consentendo di mantenere l'integrità delle informazioni nel documento originale. In questo modo, le risposte non sono solo precise, ma anche coerenti e complete, poiché il sistema è in grado di restituire documenti o informazioni complementari che possono mancare nei singoli "chunk" di dati.

Inoltre, la gestione della cache gioca un ruolo importante nel miglioramento delle prestazioni e nella riduzione dei costi, in particolare quando si interagisce con modelli di linguaggio avanzati come gli LLM. Langchain fornisce opzioni di caching, tra cui soluzioni in memoria e tramite SQLite, per ottimizzare le chiamate alle API e ridurre la latenza. Anche Elasticsearch può essere utilizzato come strato di cache, sfruttando le sue capacità di ricerca vettoriale e di archiviazione dei dati per accelerare il processo di generazione delle risposte.

La costruzione di una catena complessa, che integra più fonti di dati o richiede più fasi di recupero e raffinamento, è necessaria quando il caso d'uso lo richiede. Per esempio, nel caso di un’applicazione che gestisce dati provenienti da diverse fonti, come un database di film e un altro di artisti, è fondamentale avere una catena più sofisticata che esegua più iterazioni di ricerca. Langchain consente di costruire catene personalizzate e avanzate grazie al suo linguaggio di espressione (LCEL), che offre grande flessibilità nella gestione del flusso delle informazioni.

Infine, quando si costruisce un’applicazione RAG, è essenziale comprendere l'importanza della personalizzazione dell’esperienza utente, che va oltre la semplice risposta alle domande. La cronologia della chat non è solo un mezzo per "ricordare" l’utente, ma è anche una risorsa utile per affinare le risposte, migliorare la comprensione del contesto e garantire una conversazione fluida e naturale. Gli sviluppatori devono essere in grado di integrare questi componenti, creando un’applicazione che non solo recupera informazioni, ma che le elabora e le restituisce in modo fluido e pertinente, ottimizzando costantemente l’esperienza dell’utente.