Come validare la creazione di una trasformazione dei dati in Kibana e applicare l'analisi dei dati anomali

La creazione di una trasformazione dei dati in Kibana è un passaggio fondamentale per analizzare grandi quantità di informazioni, rendendo più facile l'individuazione di deviazioni e anomalie. Il processo di validazione della trasformazione, che si basa su un set di dati esistente, garantisce che le informazioni siano strutturate correttamente per ulteriori analisi. Una volta completata la creazione della visualizzazione dei dati, è possibile utilizzare il machine learning per identificare punti anomali o outlier nel dataset. Esploriamo i passaggi principali per ottenere questi risultati.

Dopo aver creato e convalidato la visualizzazione, è possibile passare alla parte cruciale dell'analisi: l'identificazione di anomalie nei dati tramite il machine learning. Per farlo, bisogna creare un lavoro di Data Frame Analytics in Kibana, utilizzando la visualizzazione dei dati trasformati. Il tipo di analisi da scegliere è la rilevazione di outlier. Inizialmente, sarà necessario mantenere le configurazioni predefinite, con l'eccezione dell’aumento del limite di memoria del modello a 50 MB. Una volta configurato correttamente il lavoro, sarà possibile visualizzare i progressi del processo di machine learning, che includerà una panoramica dei dettagli del lavoro e una rappresentazione visiva dello stato della rilevazione degli outlier.

Quando il lavoro di rilevazione degli outlier è completato, è possibile iniziare a esplorare i risultati. Il grafico di dispersione (scatterplot matrix) permette di visualizzare la relazione tra variabili, come ad esempio la velocità massima e la durata del viaggio. Gli outlier si distinguono visivamente per le dimensioni e la posizione dei punti. Ogni elemento nel dataset riceve un punteggio di anomalia, che indica quanto un determinato punto sia diverso dagli altri. Il punteggio di anomalia, compreso tra 0 e 1, cresce man mano che la deviazione aumenta, con valori più alti che segnalano la probabilità che un dato sia un outlier.

Un ulteriore livello di analisi è dato dalle annotazioni sui campi più influenti. Queste informazioni, che sommate danno un valore di 1, identificano le caratteristiche principali che hanno contribuito a classificare un dato come anomalo. Ad esempio, nel caso in cui il campo traveltime.duration.avg sia determinante per identificare un outlier, Kibana lo evidenzierà con un'ombra più scura, indicando la sua importanza nel processo di rilevazione.

La rilevazione degli outlier si basa su un algoritmo di K-nearest neighbors (K-NN), che misura la “normalità” di un dato punto in relazione alla densità dei suoi vicini. I punti che si trovano lontano da gruppi di dati più densi vengono classificati come anomalie. Questo approccio consente di identificare deviazioni significative che potrebbero essere utili per analizzare comportamenti inusuali nei dati di traffico, come nel caso dell'analisi dei flussi di traffico a Rennes.

Un altro aspetto importante da comprendere è che, oltre a rilevare gli outlier, il machine learning di Kibana offre anche una comprensione più profonda delle ragioni alla base delle anomalie. Ogni punto viene esaminato non solo per la sua posizione anomala, ma anche per l'influenza dei vari campi nel determinare la sua appartenenza alla categoria degli outlier. Questo consente di ottenere non solo una visione dei dati anomali, ma anche una spiegazione dei fattori che li rendono tali.

Sebbene la rilevazione di outlier sia uno strumento potente, è essenziale avere un contesto adeguato per interpretare i risultati. Ogni set di dati ha peculiarità che devono essere comprese prima di applicare qualsiasi algoritmo. Inoltre, è cruciale ricordare che la rilevazione di outlier non è una fine a se stessa: serve come punto di partenza per ulteriori analisi, come la creazione di modelli predittivi o la regolazione dei parametri di un sistema per migliorare la performance.

Come migliorare l'osservabilità tramite OpenTelemetry e strumentazione personalizzata

L'osservabilità delle applicazioni è fondamentale per garantire prestazioni elevate e per risolvere i problemi in tempo reale. In questo contesto, l'integrazione di strumenti come OpenTelemetry e l'uso di strumentazione personalizzata offrono un grande potenziale, specialmente per le applicazioni moderne che richiedono un monitoraggio dettagliato e continuo.

Un altro strumento fondamentale è OpenTelemetry, un'iniziativa open-source che offre un insieme di API, librerie, agenti e integrazioni per la generazione, raccolta e gestione dei dati di osservabilità. OpenTelemetry fornisce un approccio standardizzato per raccogliere metriche, log e tracce da qualsiasi applicazione, consentendo un monitoraggio completo e integrato. Sebbene, al momento della scrittura, i dati RUM raccolti tramite OpenTelemetry non siano completamente integrati nell'interfaccia di osservabilità di Elastic, la combinazione dei due strumenti è comunque potente per monitorare l'intero ciclo di vita di un'applicazione, sia dal lato client che dal lato server.

Per integrare OpenTelemetry con Elastic Stack, è necessario configurare l'ambiente con il corretto backend di osservabilità, che permette di raccogliere e analizzare i dati provenienti dalle applicazioni. Un aspetto importante di questa integrazione è la capacità di correlare i dati delle prestazioni del frontend con quelli del backend, migliorando così la visibilità su eventuali colli di bottiglia o anomalie nelle performance complessive. Per eseguire questa configurazione, è essenziale che l'infrastruttura supporti Kubernetes, dato che OpenTelemetry spesso si integra in ambienti di containerizzazione.

Una volta che l'integrazione è completata, l'applicazione demo può essere utilizzata per testare il flusso dei dati da OpenTelemetry a Elastic. Tramite l'interfaccia di Kibana, è possibile osservare le informazioni sulle prestazioni dei vari servizi e tracciare eventuali problematiche. È importante configurare correttamente la connessione tra OpenTelemetry e Elastic per garantire che tutti i dati vengano inviati e visualizzati correttamente.

Aggiungere questo tipo di strumentazione aiuta a raccogliere informazioni più dettagliate e specifiche sull'uso dell'applicazione, migliorando notevolmente la capacità di rilevare anomalie o ottimizzare le performance. Inoltre, il framework OpenTelemetry, grazie alla sua natura modulare e scalabile, consente agli sviluppatori di scegliere gli strumenti più adatti alle proprie esigenze, pur mantenendo un approccio standardizzato per il monitoraggio delle performance delle applicazioni distribuite.

È essenziale comprendere che la corretta configurazione di questi strumenti non solo migliora l'affidabilità dell'applicazione, ma contribuisce anche a una gestione più efficace delle risorse e a un'esperienza utente finale superiore. Il monitoraggio continuo dei dati, infatti, fornisce una visibilità completa sullo stato dell'applicazione, consentendo interventi tempestivi in caso di problemi. Oltre alla configurazione tecnica, è importante investire tempo nella formazione e nell'approfondimento delle best practice di osservabilità, poiché una corretta implementazione dei sistemi di monitoraggio è cruciale per prevenire inefficienze future.

Come funziona l'integrazione di OpenID Connect con Okta e Elasticsearch

La gestione dell'autenticazione e dell'autorizzazione in un sistema distribuito richiede un approccio centralizzato per garantire sia la sicurezza che l'efficienza nell'accesso alle risorse. Quando Elasticsearch viene integrato con un provider OpenID Connect (OIDC) come Okta, il flusso di autenticazione si snoda in una serie di passaggi chiave che permettono di delegare la responsabilità dell'autenticazione a Okta, semplificando il processo e centralizzando la gestione delle credenziali.

In un contesto di Single Sign-On (SSO) tramite OIDC, Elasticsearch funge da "relying party" (RP), delegando a Okta il compito di autenticare gli utenti. Quando un utente tenta di accedere a Elasticsearch, non gestisce direttamente le credenziali di login, ma lo reindirizza a Okta per l'autenticazione. In seguito, Okta invia a Elasticsearch un "ID token" e un "access token" che contengono informazioni essenziali sull'utente autenticato. Questi token sono utilizzati da Elasticsearch per determinare l'accesso alle risorse, in base a informazioni come l'identità dell'utente e i gruppi di appartenenza.

Il processo di autenticazione è composto da alcuni passaggi fondamentali:

1. Richiesta di autenticazione: Quando un utente cerca di accedere a Elasticsearch, il sistema avvia una richiesta di autenticazione reindirizzando l'utente a Okta.

2. Autenticazione su Okta: L'utente effettua il login tramite le proprie credenziali Okta. Okta autentica l'utente e genera i token necessari (ID token e access token).

3. Scambio di token con Elasticsearch: I token vengono inviati a Elasticsearch, il quale verifica la validità dei token con Okta e, se l'autenticazione ha avuto successo, consente l'accesso alle risorse.

4. Concessione dell'accesso: Dopo aver verificato i token, Elasticsearch fornisce l'accesso alle risorse in base alle informazioni contenute nel token, come l'identità dell'utente e i gruppi di appartenenza.

L'approccio descritto consente di semplificare la gestione dell'accesso, centralizzare le credenziali degli utenti in Okta, migliorando così la sicurezza e riducendo la necessità di gestire login multipli. Tuttavia, ci sono aspetti importanti da tenere a mente.

Un altro aspetto fondamentale da comprendere è che, dopo una corretta autenticazione tramite OIDC, gli utenti potrebbero non avere ancora accesso a Kibana. Questo accade perché, per default, gli utenti autenticati tramite OIDC non sono automaticamente assegnati a nessun ruolo. Pertanto, è necessario configurare i permessi e mappare i gruppi di Okta ai ruoli di Kibana per garantire che gli utenti possano effettivamente accedere e interagire con la piattaforma.

Inoltre, per migliorare l'esperienza dell'utente, è possibile aggiungere un logo personalizzato alla pagina di login di Kibana, per rendere l'interfaccia più visivamente riconoscibile. Ciò può essere facilmente configurato aggiornando le impostazioni di Kibana, specificando il parametro icon nel codice di configurazione.