Come progettare e utilizzare template di ricerca per aggregare i risultati su registi e generi nei dati dei film

Il design di un template di ricerca in Elasticsearch ha lo scopo di eseguire una query su un gruppo selezionato di campi all'interno di un indice di film, con il fine di aggregare i risultati focalizzandosi sui registi e generi più rilevanti. Per costruire il template di ricerca, è necessario avere a disposizione il dataset dei film.

json
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PUT _scripts/movies-search-template {
  "script": {
    "lang": "mustache",
    "source": {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "multi_match": {
                "query": "{{query}}",
                "fields": [
                  "title^4",
                  "plot",
                  "cast",
                  "director"
                ]
              }
            },
            {
              "multi_match": {
                "query": "{{query}}",
                "type": "phrase_prefix",
                "fields": [
                  "title^4",
                  "plot",
                  "director"
                ]
              }
            }
          ]
        }
      },
      "aggs": {
        "genre_facet": {
          "terms": {
            "field": "genre",
            "size": "{{agg_size}}"
          }
        },
        "director_facet": {
          "terms": {
            "field": "director.keyword",
            "size": "{{agg_size}}"
          }
        }
      },
      "sort": [
        {
          "release_year": "desc"
        }
      ],
      "fields": [
        "title",
        "release_year",
        "director",
        "origin"
      ],
      "_source": "false"
    }
  }
}

Successivamente, si può testare il template utilizzando l'API _render/template, per visualizzare la query effettiva:

json
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GET _render/template {

  "id": "movies-search-template",
  "params": {
    "query": "space",
    "agg_size": 3
  }
}

La richiesta sopra restituirà una query con il termine "space" cercato nei campi specificati, con i risultati aggregati per genere e regista.

Una volta che il template è stato testato, si può utilizzare nella ricerca effettiva, come mostrato nel frammento di codice qui sotto:

json
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GET movies/_search/template {
  "id": "movies-search-template",
  "params": {
    "query": "space",
    "agg_size": 3
  }
}

Come funziona il template di ricerca

I template di ricerca utilizzano il linguaggio di scripting Mustache, che permette di inserire dinamicamente variabili (come {{query}} e {{agg_size}}) durante l'esecuzione della query. La query stessa è strutturata utilizzando il tipo bool, con il blocco must che garantisce che entrambe le condizioni siano soddisfatte. Il primo tipo di query multi_match esegue una ricerca sul termine {{query}} in vari campi (come titolo, trama, cast e regista), dando maggior peso al campo "title" (il simbolo ^4 indica che il titolo avrà un'importanza 4 volte maggiore rispetto agli altri campi). Un secondo tipo di query multi_match, con il tipo phrase_prefix, cerca frasi che iniziano con la stringa della query nei campi titolo, trama e regista.

I risultati vengono ordinati in ordine decrescente di anno di uscita (release_year), mostrando prima i film più recenti. I campi specificati nella query (come titolo, anno di uscita, regista e origine) vengono inclusi nella risposta, mentre l'intero documento sorgente non viene restituito (indicato dal parametro _source": false).

Vantaggi dei template di ricerca

L'uso di template di ricerca offre diversi vantaggi significativi. In primo luogo, rendono le query più leggibili e manutenibili, separando la struttura della query dai parametri variabili. Ciò consente di riutilizzare query comuni in diverse applicazioni o indici senza doverle riscrivere ogni volta. Inoltre, i template di ricerca possono migliorare la sicurezza e la validazione, poiché evitano che gli utenti inseriscano query malintenzionate o accedano a campi riservati.

I template di ricerca possono essere utilizzati in vari casi d'uso, tra cui:

• La creazione di un motore di ricerca per un sito web o un'app, dove l'input dell'utente (ad esempio, la ricerca di un film) viene passato come parametro a un template di ricerca.

• La generazione di dashboard o report dinamici, dove il template viene utilizzato per creare diverse visualizzazioni basate sulle selezioni o i filtri dell'utente.

• L'esecuzione di analisi complesse o frequenti, semplificando le query e evitando la ripetizione.

Approfondimenti

json
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"range": {
  "release_year": {
    "gte": "{{start_date}}",
    "lt": "{{end_date}}{{^end_date}}now{{/end_date}}"
  }
}

Nel caso in cui non venga specificato il parametro end_date, il valore "now" viene utilizzato di default.

json
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GET _render/template {
  "source": "{ \"query\": { \"bool\": { \"filter\": [ {{#last_10y}}  { \"range\": { \"release_year\": { \"gte\": \"now-10y/d\",  \"lt\": \"now/d\" } } }, {{/last_10y}} { \"term\": { \"origin\":  \"{{origin}}\" }}]}}}",
  "params": {

    "last_10y": true,

    "origin": "American"
  }
}

I template di ricerca sono una potente funzionalità che può semplificare l'interazione con Elasticsearch e ottimizzare la gestione delle query, portando a risultati più rapidi e strutturati, con maggiore flessibilità nelle applicazioni.

Come esplorare i dati con Discover in Kibana: Un approccio pratico e avanzato

L'esplorazione dei dati in Kibana con la funzionalità Discover è uno degli strumenti principali per analizzare e visualizzare informazioni provenienti da Elasticsearch. Questa funzionalità consente di interrogare grandi moli di dati, identificando rapidamente tendenze, pattern e informazioni chiave. L'uso di Discover è essenziale non solo per la ricerca e il filtraggio dei dati, ma anche per la creazione di visualizzazioni che possono essere successivamente salvate, condivise e integrate in dashboard interattive. Scopriremo ora come utilizzare Discover per arricchire l'analisi dei dati, partendo da un esempio pratico.

Inizia selezionando il campo "denomination" dalla lista delle opzioni a sinistra e trascinalo sulla tabella dei documenti per aggiungere una nuova colonna. In seguito, aggiungi il campo "average_vehicle_speed" nello stesso modo. Questi cambiamenti arricchiranno la tua tabella, visualizzando la velocità media per ciascuna strada, insieme agli orari di registrazione di tali misurazioni. A questo punto, puoi ordinare la tabella per qualsiasi colonna semplicemente cliccando sul suo header, facilitando così l'analisi dei dati.

Osservando la parte superiore della tabella, noterai la visualizzazione dell'istogramma, una delle caratteristiche distintive di Discover. L'istogramma può essere personalizzato in base alle tue esigenze, per visualizzare segmenti specifici dei dati. Per esempio, puoi scegliere di suddividere i dati per "traffic_status", una variabile che rappresenta lo stato del traffico (libero, congestionato, ecc.). Quando selezioni "traffic_status" dal menu a discesa "Break down by field", l'istogramma si aggiornerà, mostrando come i diversi stati del traffico sono distribuiti nei documenti.

Una delle potenzialità più potenti di Discover è la possibilità di combinare la ricerca testuale con il filtraggio avanzato. Se desideri visualizzare solo i documenti relativi a un determinato stato del traffico, come quello congestionato, basta cliccare sul simbolo "+" a destra del nome della vista dati per aprire il menu "Aggiungi filtro". Configura il filtro impostando il campo "traffic_status", l'operatore "is" e il valore "congested", e conferma cliccando su "Aggiungi filtro". Una volta applicato, la pagina si aggiornerà per visualizzare esclusivamente i documenti con stato di traffico congestionato.

Un ulteriore livello di personalizzazione è offerto dall'uso del KQL (Kibana Query Language). Supponiamo di voler affinare ulteriormente la ricerca per escludere determinate gerarchie stradali, come la "Réseau national". In questo caso, basta scrivere una query nel campo di ricerca in cima all'istogramma, ad esempio: traffic_status: "congested" and not hierarchie: "Réseau national". La query restituirà risultati filtrati, visualizzati in tempo reale. Questo approccio consente di manipolare i dati in modo ancora più granulare e preciso, senza bisogno di interfacce visive complicate.

Le ricerche personalizzate possono essere salvate per un accesso rapido. Dopo aver configurato la query o il filtro desiderato, clicca su "Salva" nell'angolo in alto a destra, dando un nome alla ricerca, come "congested road". Le ricerche salvate possono essere richiamate facilmente cliccando su "Apri", garantendo un flusso di lavoro efficiente, soprattutto se si gestiscono set di dati complessi o in continua evoluzione.

La possibilità di esportare i risultati in formato CSV è una funzionalità molto utile per chi desidera condividere o archiviare i dati in modo facilmente leggibile. Tuttavia, è importante notare che Discover ha dei limiti predefiniti per l'esportazione dei dati. Per impostazione predefinita, è possibile esportare solo un numero limitato di righe, ma questa impostazione può essere modificata nel file di configurazione di Kibana (kibana.yml). Quando i dati superano il limite massimo, Discover esporta solo i primi documenti. È importante tenere a mente che esportare grandi quantità di dati può avere un impatto sulle performance, sia sul cluster Elasticsearch che sul server Kibana.

L'interfaccia di Discover è concepita per lavorare con dati di grandi dimensioni, e l'analisi non si limita alla visualizzazione ma si estende alla creazione di report, con la possibilità di ispezionare le query inviate a Elasticsearch e il relativo comportamento. Inoltre, grazie alla compatibilità con linguaggi di query avanzati come Lucene e ES|QL (introdotto dalla versione 8.11 di Kibana), Discover diventa uno strumento ancora più potente per utenti esperti che desiderano esplorare i dati a un livello più profondo.

Quando si lavora con Discover, è cruciale comprendere che l'esplorazione dei dati è solo il primo passo. L'interpretazione dei risultati e la creazione di report efficaci richiedono una visione complessa del contesto in cui i dati sono raccolti e analizzati. L'efficacia dell'esplorazione dipende in gran parte dalla capacità di personalizzare le query, scegliere i filtri giusti e visualizzare correttamente i risultati, in modo che le informazioni possano essere facilmente comprese e utilizzate per prendere decisioni informate.

Come Gestire il Controllo degli Accessi nell'Elastic Stack: Un Approccio Pratico

La gestione degli accessi in un sistema complesso come l'Elastic Stack è un aspetto cruciale per garantire la sicurezza e l'integrità dei dati. Nel contesto di un ambiente di produzione, dove l'Elastic Stack è impiegato per la ricerca, l'analisi e la visualizzazione dei dati, diventa essenziale non solo configurare correttamente i permessi, ma farlo in modo che la produttività e la protezione dei dati non siano compromesse. Sebbene il controllo degli accessi possa sembrare un'attività complessa, le funzionalità integrate nell'Elastic Stack offrono un approccio semplice ma potente per implementare la sicurezza.

Il concetto di controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) è fondamentale per stabilire chi può accedere a cosa e in che modo. Ogni ruolo definisce un set di permessi che determinano le operazioni che un utente può eseguire. Questi ruoli vanno da quelli con privilegi minimi, come la sola lettura, a quelli con accesso completo alla configurazione e gestione del sistema.

Una delle modalità più semplici per garantire la sicurezza è l'uso dei ruoli integrati. Questi ruoli sono predefiniti dal sistema e offrono un'ampia varietà di opzioni per coprire molteplici scenari. Ad esempio, il ruolo di lettura, che consente agli utenti di visualizzare dati senza poterli modificare, è particolarmente utile per chi ha bisogno di monitorare senza alterare la configurazione o i dati esistenti.

Il processo di creazione di un nuovo utente nel sistema, associando un ruolo integrato, è intuitivo e segue pochi semplici passaggi. Dopo aver creato l'utente e assegnato un ruolo, come nel caso del ruolo di "visualizzatore", l'utente avrà accesso solo a ciò che è strettamente necessario per il proprio compito. Un esempio pratico di questo processo mostra come la creazione di un utente con il ruolo di lettura limiti significativamente le sue capacità rispetto a un superutente. Ad esempio, un utente con il ruolo di lettore non avrà accesso alle opzioni di modifica dei dashboard o ai pulsanti per modificare le configurazioni, mentre un superutente avrà la possibilità di effettuare tutte queste operazioni.

Oltre ai ruoli predefiniti, è possibile definire ruoli personalizzati, che permettono di adattare i permessi alle esigenze specifiche di ogni organizzazione. Questi ruoli offrono una flessibilità maggiore, consentendo di fine-tunare l'accesso alle risorse in modo dettagliato. È possibile assegnare permessi di lettura, scrittura, gestione di indici o di cluster, e anche configurare accessi differenziati a diverse aree di Kibana o Elasticsearch.

Infine, il concetto di Single Sign-On (SSO) rappresenta una soluzione importante per semplificare la gestione degli accessi. Con l'implementazione dell'SSO, gli utenti possono accedere al sistema con un solo set di credenziali, semplificando il processo di autenticazione e riducendo il rischio di errori dovuti a credenziali multiple. Questo metodo è particolarmente utile in ambienti aziendali dove diversi strumenti e piattaforme sono utilizzati quotidianamente.

In un'implementazione ideale, è fondamentale integrare i processi di autenticazione e autorizzazione con le politiche aziendali esistenti, garantendo così una sicurezza a più livelli. In scenari complessi, come quelli che coinvolgono più team e utenti, l'uso combinato di ruoli integrati e personalizzati, unitamente a pratiche come l'uso delle API Key e l'SSO, permette di creare un sistema di gestione degli accessi robusto e scalabile.

Per ottenere il massimo da queste funzionalità, è importante seguire best practices di sicurezza, come la gestione regolare dei ruoli e dei permessi, e monitorare costantemente le attività per identificare eventuali anomalie. La corretta gestione dell'accesso, infatti, non è solo una questione di sicurezza, ma anche di efficienza operativa, poiché consente di definire chiaramente i confini di responsabilità e ridurre al minimo il rischio di errori.