Per costruire un'applicazione di ricerca funzionale, un aspetto fondamentale è la creazione di un'interfaccia utente (UI) che interagisca perfettamente con Elasticsearch. Questo processo richiede una serie di passaggi che vanno dalla configurazione iniziale alla personalizzazione delle ricerche tramite template, fino alla raccolta e analisi dei comportamenti degli utenti. Ognuna di queste fasi svolge un ruolo cruciale nel migliorare l'esperienza dell'utente finale, ottimizzando il sistema di ricerca.

La prima fase nella configurazione di un'applicazione di ricerca con Elasticsearch è la modifica dei template di ricerca esistenti per allinearli alle necessità del frontend. Un template di ricerca consente di pre-renderizzare le richieste di ricerca, migliorando l'efficienza e la velocità del sistema. Un esempio pratico di come adattare un template esistente a una specifica applicazione di ricerca può essere trovato nel repository ufficiale di Elasticsearch, che fornisce un template di base pronto all'uso. È sufficiente copiare il comando dal link fornito e inserirlo nel pannello Dev Tools di Kibana per implementarlo nel sistema.

Una volta impostato il template, si può avviare l'applicazione di ricerca eseguendo il comando $ yarn start nel terminale e aprendo il browser all'indirizzo http://localhost:3000. Questo comando avvia un'applicazione React che si collega al server di Elasticsearch, mostrando i risultati di ricerca in un'interfaccia utente. All'interno di questa applicazione, è possibile definire vari filtri, come per esempio quelli sui campi "direttore" e "genere", per personalizzare ulteriormente le ricerche e renderle più precise.

Il codice per creare una connessione con Elasticsearch è altrettanto essenziale. All'interno del file App.tsx, l'istanza del client di ricerca viene inizializzata con i parametri del template di ricerca, compreso il tipo di aggregazione e i filtri applicabili. Il client è progettato per eseguire ricerche avanzate, con la possibilità di ordinare i risultati in base alla pertinenza e limitare il numero di risultati per pagina. La chiamata al metodo search restituisce i dati in un formato strutturato che consente di visualizzare facilmente i risultati più rilevanti.

Un aspetto interessante dell'architettura di ricerca è l'integrazione con i template di ricerca, che permettono di personalizzare le query e ottimizzare la performance della ricerca. Mentre il Search Application Client offre un'ottima flessibilità, c'è anche un altro strumento che può essere utilizzato per migliorare ulteriormente l'interfaccia utente di ricerca: il Search UI. A differenza del client di ricerca, il Search UI è costruito sull'idea del "connector framework", che funge da ponte tra il frontend e i dati memorizzati nel tuo indice Elasticsearch. Questa soluzione è particolarmente utile per costruire un'interfaccia di ricerca completamente personalizzabile.

Se il tuo obiettivo è integrare Search Application Client o Search UI nel tuo progetto, è importante decidere quale framework utilizzare in base alle necessità specifiche del progetto. Se desideri combinare più indici e avere un controllo dettagliato sui template di ricerca, il Search Application Client potrebbe essere la scelta migliore. Se invece hai bisogno di un’interfaccia utente semplice e diretta per interagire con i dati di Elasticsearch, Search UI potrebbe essere la soluzione ideale.

Una volta che l'applicazione di ricerca è in funzione, il passo successivo è monitorare e migliorare le sue performance. Per fare ciò, è necessario raccogliere statistiche sul comportamento degli utenti, come i termini di ricerca più popolari, i risultati cliccati e le ricerche senza risultati. Questo può essere fatto utilizzando la piattaforma di Behavioral Analytics, che è stata introdotta nella versione 8.7.0 di Elasticsearch. Utilizzare questi dati aiuta a comprendere meglio come gli utenti interagiscono con l'applicazione di ricerca e a identificare le aree che necessitano di miglioramenti.

Per configurare Behavioral Analytics, bisogna prima creare una raccolta di analisi comportamentale in Kibana. Dopo aver configurato correttamente la connessione e creato una chiave API per la raccolta, sarà possibile monitorare gli eventi relativi all'interazione degli utenti, come visualizzazioni di pagina, ricerche e clic sui risultati. Ogni azione viene tracciata tramite funzioni apposite nel codice dell'applicazione, che inviano i dati direttamente a Elasticsearch per l'analisi.

L'integrazione di Behavioral Analytics non solo consente di raccogliere dati utili, ma offre anche la possibilità di visualizzarli in modo chiaro e immediato tramite la dashboard di Kibana, rendendo più facile per gli sviluppatori comprendere l'efficacia delle ricerche e identificare potenziali aree di miglioramento. Monitorare il comportamento degli utenti aiuta a ottimizzare costantemente l'applicazione, migliorando la precisione e la rilevanza dei risultati di ricerca.

In sintesi, creare un'esperienza di ricerca avanzata con Elasticsearch richiede una pianificazione attenta e un'implementazione tecnica precisa. L'integrazione di template di ricerca, la scelta del framework più adatto e la raccolta di analisi comportamentale sono tutti passaggi cruciali per costruire un sistema di ricerca che non solo soddisfi le esigenze degli utenti, ma che continui a migliorare nel tempo.

Come Integrare la Ricerca Semantica con i Vettori densi in un'Applicazione React

Il processo di integrazione di una ricerca semantica basata su vettori densi all'interno di un'applicazione React, come descritto in questa guida, offre un'ottima opportunità per migliorare l'esperienza di ricerca nei progetti moderni. Esploriamo come configurare e implementare questa tecnologia.

Iniziamo dal configurare il nostro ambiente di sviluppo: cloniamo il repository GitHub dell'applicazione di ricerca e generiamo una chiave API per l'applicazione di ricerca attraverso Kibana. Una volta completato questo passaggio, modifichiamo i parametri di connessione dell'App.tsx in modo che l'app React possa interagire correttamente con il backend di Elasticsearch. Dopo aver effettuato queste modifiche, possiamo avviare l'applicazione React e testare la funzionalità di ricerca semantica inserendo query come "love story" o "a jewel onboard a ship while travelling across Atlantic". Se utilizziamo una ricerca lessicale, come mostrato nel primo esempio, l'applicazione restituirà film i cui titoli contengono parole chiave come "love" o "story". In questo caso, i risultati potrebbero non essere particolarmente precisi in termini semantici, poiché dipendono dalla corrispondenza diretta delle parole.

L'implementazione della ricerca semantica con vettori densi rappresenta un passo avanti significativo. Utilizzando una ricerca basata su k-nearest neighbors (k-NN), possiamo affinare i risultati, trovando documenti rilevanti attraverso la somiglianza dei vettori densi. Per fare ciò, modifichiamo il template di ricerca in Elasticsearch, utilizzando una query che sfrutta l’algoritmo k-NN per ottenere una ricerca semantica più precisa. La nuova configurazione ci consente di eseguire una ricerca basata sulla somiglianza dei vettori, che restituirà risultati più pertinenti, come ad esempio il film Titanic per la query "love story and a jewel onboard a ship while travelling across the Atlantic".

L'esempio pratico mostra come l'algoritmo di ricerca semantica migliora la qualità dei risultati: anche se la query è in inglese, l'algoritmo può restituire risultati pertinenti in altre lingue. Per esempio, una query in francese ("histoire d'amour sur un bateau de luxe en océan impliquant un bijou") sarà comunque correttamente interpretata, restituendo il film Titanic grazie alla capacità multilingue del modello NLP.

Un passo importante nel processo di implementazione riguarda la scelta del modello NLP (Natural Language Processing) da utilizzare. In questa guida, è stato impiegato il modello E5 di Elastic, ma esistono anche altre opzioni, come i modelli di terze parti importabili da Huggingface.com. Quando si seleziona un modello, è fondamentale considerare vari fattori come l'accuratezza, l'efficienza, il supporto per diverse lingue e la scalabilità. Per esempio, i modelli di generazione di vettori densi devono essere in grado di gestire una grande quantità di dati e di restituire risultati in tempi rapidi.

Un altro aspetto cruciale è la configurazione della mappatura per il campo dei vettori, che deve corrispondere alle dimensioni definite dal modello NLP scelto. Nel caso del modello E5, la dimensione del vettore è di 384 dimensioni, ma Elasticsearch, a partire dalla versione 8.12, supporta fino a 4096 dimensioni. Questo consente una maggiore precisione nella ricerca e una gestione migliore delle query.

Un elemento fondamentale per l'accuratezza della ricerca è la funzione di somiglianza del vettore, che può essere basata su vari algoritmi come il prodotto scalare (dot product), il coseno o la norma L2. Ogni funzione ha i suoi vantaggi a seconda del tipo di dati e delle necessità dell'applicazione, quindi è consigliabile testare diverse opzioni per determinare la più adatta al proprio caso.

Il processo di ricerca k-NN permette di configurare parametri come "k", che definisce il numero di risultati da restituire, e "num_candidates", che determina il numero di candidati approssimativi da esaminare su ciascun shard. Trovare un equilibrio tra la precisione della ricerca e le prestazioni è cruciale, specialmente quando si gestiscono grandi volumi di dati.

La generazione del vettore di query è un altro passaggio importante. In genere, possiamo scegliere se pre-calcolare il vettore di query o generarlo dinamicamente durante la ricerca. La possibilità di generare il vettore in tempo reale tramite l'uso di un modello di embeddings consente di adattare l'applicazione a una varietà di query senza necessità di pre-calcolare i vettori per ogni possibile richiesta.

Per l'utente finale, ciò si traduce in un'applicazione di ricerca che non solo comprende la semantica dietro le query, ma è anche in grado di restituire risultati più pertinenti in modo rapido e preciso, indipendentemente dalla lingua in cui vengono formulate le ricerche.

Oltre a ciò, è importante comprendere che l'adozione della ricerca semantica con vettori densi non si limita solo alla ricerca di contenuti testuali, ma si estende a una vasta gamma di applicazioni, come il recupero di immagini, video e audio, quando queste informazioni sono rappresentate come vettori nel modello NLP. Quindi, mentre il modello E5 offre un punto di partenza, una continua esplorazione di modelli alternativi e tecniche di ottimizzazione della ricerca potrà migliorare ulteriormente l'esperienza utente e la precisione dei risultati.

Come monitorare ambienti Kubernetes con Elastic Agent e OpenTelemetry: Integrazione e configurazione

L'integrazione tra i servizi strumentati è un elemento fondamentale nella gestione e nel monitoraggio delle applicazioni moderne, specialmente in ambienti complessi come quelli basati su Kubernetes. Elastic Stack, grazie al supporto nativo del protocollo OpenTelemetry (OTLP), consente di raccogliere tracce, metriche e log delle applicazioni attraverso i collettori OpenTelemetry, migliorando l'efficienza e le prestazioni del sistema di monitoraggio.

In un contesto di produzione, l'uso del collettore è altamente raccomandato rispetto all'invio diretto dei dati da parte degli agenti OpenTelemetry. Il collettore permette di elaborare e aggregare i dati prima di inviarli ai sistemi di backend, riducendo il carico su questi ultimi e ottimizzando l'uso della rete. Inoltre, Elastic offre un ponte OpenTelemetry, che combina l'API/SDK di OpenTelemetry con gli agenti APM di Elastic, traducendo le chiamate API di OpenTelemetry in chiamate APM Elastic. Questo approccio consente di riutilizzare l'infrastruttura di strumentazione esistente per generare dati APM, integrando diverse tecnologie come Java, .NET, Node.js e Python.

Per quanto riguarda la configurazione, la raccolta dei dati provenienti dalle applicazioni strumentate con OpenTelemetry può avvenire direttamente verso Elastic Stack o, preferibilmente, attraverso il collettore. Questo approccio è particolarmente utile per grandi implementazioni, in quanto facilita la gestione delle risorse e ottimizza le performance, evitando la saturazione dei sistemi di backend. Tuttavia, per implementazioni più semplici o per l'inizializzazione rapida di un'applicazione, l'invio diretto dei dati potrebbe essere una soluzione più immediata.

L'integrazione di OpenTelemetry con Elastic Stack, in particolare, consente di sfruttare al massimo la visibilità e il monitoraggio in tempo reale delle applicazioni, con particolare attenzione alle metriche delle performance e alla tracciabilità dei flussi tra i vari microservizi. Le configurazioni, come quella mostrata nel file values.yaml, permettono di specificare l'endpoint Elastic APM e i token di autorizzazione necessari per la trasmissione dei dati, garantendo sicurezza e integrità nelle comunicazioni.

Nel caso di un ambiente Kubernetes, la raccolta dei log dei container e delle metriche di infrastruttura è essenziale per comprendere non solo le prestazioni delle applicazioni, ma anche lo stato di salute dell'infrastruttura sottostante. L'Elastic Agent gioca un ruolo cruciale in questo scenario, raccogliendo i dati relativi a Kubernetes e inoltrandoli al deployment di Elastic Stack. L'uso dell'integrazione Kubernetes in Elastic Stack permette di visualizzare in tempo reale le informazioni critiche sul cluster, come lo stato dei nodi, l'uso delle risorse e i pod attivi.

La procedura per configurare l'Elastic Agent in un cluster Kubernetes inizia con l'installazione dell'agente e la creazione di una politica di agente in Kibana. Successivamente, si dovrà configurare l'integrazione Kubernetes, includendo la raccolta delle metriche da parte di kube-state-metrics, un servizio che raccoglie metriche riguardanti lo stato degli oggetti nel cluster. Dopo aver installato e configurato l'integrazione, sarà possibile visualizzare le informazioni raccolte tramite le dashboard preconfigurate fornite da Elastic, che offrono una panoramica completa dell'attività del cluster.

Una volta che l'integrazione è attiva e i dati vengono trasmessi correttamente, l'utente potrà accedere a dashboard avanzate, come la panoramica delle metriche Kubernetes, che fornisce informazioni sui nodi, sull'uso della memoria e sugli oggetti attualmente in esecuzione nel cluster. In particolare, il dashboard [Metrics Kubernetes] Pods consente di monitorare in dettaglio l'uso delle risorse (CPU, memoria, rete) per ogni pod del cluster, offrendo una visibilità cruciale per la gestione e la risoluzione di eventuali problemi di performance.

L'integrazione tra OpenTelemetry, Elastic APM e Kubernetes non solo migliora la visibilità delle performance delle applicazioni ma consente anche una gestione più efficace delle risorse. Questo approccio permette ai team di sviluppo e di operazioni di ottenere informazioni dettagliate sul comportamento delle applicazioni e di reagire rapidamente a eventuali anomalie o degradazioni delle performance.

Come creare visualizzazioni personalizzate per il monitoraggio dei dati su Elastic Stack

La seguente formula combina l'ultimo valore registrato per la dimensione dell'indice giornaliera con il numero di shard, per calcolare lo spazio di archiviazione totale per ciascun indice nel cluster: valore_ultimo(index_stats.total.store.size_in_bytes) * max(elasticsearch.index.shards.total).

Successivamente, personalizzate la visualizzazione impostando il nome su "Ultimo spazio indice", selezionando "Byte (1024)" come formato valore e specificando "2" per il numero di decimali, come mostrato in Figura 13.19. Una volta completato, chiudete il menu a discesa: Figura 13.19 – Impostazione delle metriche della tabella.

Osservate i risultati della visualizzazione. Modificate l'intervallo temporale su "Ultimi 3 giorni", quindi cliccate sulla colonna per l'ultimo giorno e selezionate "Ordina discendente", come illustrato in Figura 13.20. Questo visualizzerà i cambiamenti giornalieri nello spazio di archiviazione per indice, ordinati per dimensione. Ora potrete salvare la visualizzazione: Figura 13.20 – Visualizzazione Kibana Lens per i cambiamenti giornalieri nello spazio di archiviazione per indice.

A questo punto, avrete creato con successo una visualizzazione basata sui dati di monitoraggio. Per costruire vari dashboard utili, possiamo creare altre visualizzazioni utilizzando i metodi appena appresi. Per semplificare, abbiamo costruito un esempio per voi, che potete scaricare al seguente indirizzo: https://github.com/PacktPublishing/Elastic-Stack-8.x-Cookbook/blob/main/Chapter13/monitoring-dashboard/export_cluster_indices_ingest_query.ndjson. Scaricate il file e importatelo in Kibana (consultate il capitolo 11 per sapere come importare oggetti salvati in Kibana). Dopo l'importazione, dovreste essere in grado di vedere il dashboard con i dati di monitoraggio, come mostrato in Figura 13.21: Figura 13.21 – Dashboard di monitoraggio personalizzato.

La visualizzazione in basso a sinistra corrisponde a quella che abbiamo creato in precedenza. Sentitevi liberi di modificare e ispezionare le altre visualizzazioni per comprenderne le configurazioni e pensare a come crearne altre che possano essere utili per il vostro caso d'uso specifico.

In questa ricetta, abbiamo esplorato come accedere ai dati di monitoraggio per costruire visualizzazioni personalizzate. Abbiamo imparato le tecniche principali di visualizzazione in Kibana nel Capitolo 6. Creare visualizzazioni sugli indici di sistema non è diverso dal lavorare con i dati aziendali normali. La parte più difficile è identificare i campi corretti che contengono metriche utili da analizzare. Una lista dei campi e dei loro significati è disponibile all'indirizzo: https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/exported-fields-elasticsearch.html.

A partire dalla versione 8.10, oltre all'interfaccia dedicata di Stack Monitoring, Elastic include anche dashboard preconfigurate relative alle metriche di ingestione dei dati attraverso i pipeline di ingestione. Abbiamo imparato come attivare queste metriche nella ricetta precedente, "Configurazione di Stack Monitoring". Una volta abilitate le metriche di ingestione dei dati, potete navigare nella sezione "Analytics | Dashboards" per scoprire alcuni utili dashboard predefiniti, come mostrato in Figura 13.22: Figura 13.22 – Dashboard di monitoraggio predefiniti.

Figura 13.23 fornisce un esempio di uno di questi dashboard. Esaminate il dashboard e le sue visualizzazioni sottostanti e cercate di capire come sono costruiti. Questo potrebbe offrirvi spunti e idee su come sfruttare i dati di monitoraggio in modo efficace e su come creare i vostri dashboard.

Per sfruttare appieno i dati di monitoraggio, è fondamentale comprendere che le visualizzazioni personalizzate non si limitano a rappresentare dati numerici, ma devono riflettere le dinamiche quotidiane e l’evoluzione dei dati nel tempo. Inoltre, ogni visualizzazione dovrebbe essere pensata in base agli obiettivi di monitoraggio specifici: sia che si tratti di monitorare la salute del cluster, l’efficienza delle query, o la gestione dello spazio di archiviazione. La personalizzazione avanzata, come la configurazione dei decimali o la selezione delle metriche esatte, migliora significativamente la qualità delle informazioni visive, permettendo una gestione ottimizzata e una diagnosi rapida dei problemi.

Infine, sebbene le dashboard preconfigurate siano un buon punto di partenza, spesso è necessaria una personalizzazione avanzata per adattarsi a casi d’uso specifici. L'importanza di comprendere la struttura dei dati sottostanti e la loro evoluzione, oltre a imparare a leggere le metriche nel contesto, è cruciale per ottenere il massimo dalle visualizzazioni create.

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