Hvordan Slette Dokumenter i Elasticsearch og Bruke Analyseverktøy Effektivt

I denne oppskriften vil vi utforske hvordan man kan slette et dokument fra et Elasticsearch-indeks. Prosessen er enkel, men det er viktig å forstå hvordan Elasticsearch håndterer sletting av data, og hvordan det kan gjøres på en optimal måte for store mengder data.

For å begynne, sørg for at du har den nødvendige Python-skriptet lastet ned fra GitHub-repositoriet: sampledata_delete.py. I denne oppskriften skal vi også bruke GET movies/_search-forespørselen for å kontrollere at slettingen er vellykket.

Første steg er å hente ID-en til dokumentet du ønsker å slette. Dette kan gjøres ved å bruke den allerede eksisterende tmp.txt-filen, som inneholder dokument-ID-en. Når du har fått dokument-ID-en, kan du bruke følgende Python-kode for å utføre slettingen:

python
Copy code
if document_id != '':

    if es.exists(index=index_name, id=document_id):
        response = es.delete(index=index_name, id=document_id)
        print(f"delete status: {response['result']}")

Når du har kjørt skriptet, vil du få en bekreftelse på slettestatusen. For videre verifikasjon, kan du gå tilbake til Kibana’s Dev Tools og utføre en ny søkforespørsel. Du skal nå se at resultatet reflekterer slettingen, og antall treff skal være 0.

Når et dokument slettes i Elasticsearch, fjernes det ikke umiddelbart fra indeksen. I stedet markeres det som slettet. Disse dokumentene forblir i indeksen til en sammenstillingsprosess finner sted under rutinemessige optimaliseringer. Dette skjer når Elasticsearch fysisk fjerner de slettede dokumentene under bakgrunnsoppgaver. Denne metoden forhindrer kostbare omorganiseringer av segmentene og gjør slettingen mer effektiv.

Det er viktig å merke seg at selv om sletting ved dokument-ID fungerer bra for enkelte dokumenter, kan det være ineffektivt når man håndterer store datamengder. For slike tilfeller er Delete By Query API mer hensiktsmessig. Denne API-en lar deg slette dokumenter som samsvarer med en bestemt forespørsel, for eksempel:

json
Copy code
POST /movies/_delete_by_query {

    "query": {
        "match": {
            "genre": "comedy"
        }
    }
}

Denne forespørselen vil slette alle filmer som er merket som komedier. Når du arbeider med mange dokumenter, er det en god praksis å bruke Delete By Query med slices-parameteren for å forbedre ytelsen. Denne metoden deler opp slettingen i flere parallelle oppgaver, noe som øker både hastigheten og påliteligheten av prosessen.

La oss se på hvordan du kan konfigurere en spesifikk analyzer i Python-koden din. Du starter med å opprette en forbindelse til Elasticsearch-klienten:

python
Copy code
es = Elasticsearch(
    cloud_id=ES_CID,
    basic_auth=(ES_USER, ES_PWD)
)

Deretter kan du definere en analyzer-konfigurasjon for å filtrere bort engelske stoppord:

json
Copy code
{

    "analysis": {
        "analyzer": {
            "standard_with_english_stopwords": {
                "type": "standard",
                "stopwords": "_english_"
            }
        }
    }
}

Når du har definert analyzer-en, kan du opprette et nytt indeks med denne konfigurasjonen. Deretter kan du verifisere at analysen er brukt ved å hente innstillingene til indeksen:

python
Copy code
settings = es.indices.get_settings(index='movies')

analyzer_settings = settings['movies']['settings']['index']['analysis']

print(f"Analyzer used for the index: {analyzer_settings}")

En annen viktig funksjon for testing av analysatoren er å bruke _analyze-endepunktet:

json
Copy code
POST /movies/_analyze {
    "text": "A young couple decides to elope."
}

Sletting ved dokument-ID er nyttig for enkel sletting, men når du arbeider med større datamengder, er Delete By Query en bedre løsning. Denne metoden tillater mer kontroll over hvilke dokumenter som skal slettes basert på bestemte kriterier, og ved å bruke slices kan du gjøre slettingen mer effektiv ved å dele opp oppgaven i parallelle operasjoner.

Analyzers er også viktige å bruke for å definere hvordan teksten skal prosesseres før indeksering. Ved å bruke spesifikke analyzers kan du sørge for at dataene dine er optimalisert for søkefunksjonalitet.

Hvordan fungerer avansert søketeknologi i Elastic Stack?

Avansert søketeknologi i Elastic Stack baserer seg på en rekke komponenter og teknikker som sammen muliggjør effektiv indeksering, søk og analyse av store datamengder i sanntid. Prosessen starter med forberedelser – «getting ready» – der nødvendige tekniske forutsetninger etableres, som oppsett av indekser, agenter, og integrasjoner som Elastic Agent og Beats. Dette legger grunnlaget for hvordan data kan samles inn, transformeres og tilgjengeliggjøres for søk.

Indeksering av flere dokumenter skjer ofte gjennom Bulk API, som effektiviserer innlasting av store datamengder ved å samle operasjoner i én forespørsel. Analyser og transformasjoner av data skjer gjennom ingest pipelines, som gjør det mulig å berike, filtrere og endre data før de lagres i indeksene. Slike pipelines kan bygges med Logstash eller via egne prosessorer i Elastic Agent, noe som gir fleksibilitet i hvordan data struktureres og kvalitetssikres.

Søkeopplevelsen bygges med Query DSL, et kraftfullt domene-spesifikt språk som tillater detaljert spesifikasjon av søkekriterier. Med Query DSL kan komplekse søk, som inkluderer både tekstsøk, filtrering på tid, og aggregeringer, konstrueres for å hente frem akkurat den informasjonen brukeren trenger. Søkeapplikasjoner kan videre optimaliseres ved bruk av søketemplater og pre-rendering for å forbedre ytelsen og brukeropplevelsen.

Datavisualisering og utforskning skjer i Kibana, der brukeren kan lage dashboards, visualiseringer og rapporter som presenterer innsikten på en intuitiv måte. Kibana har også muligheter for avansert utforskning via ES|QL, som kombinerer kraften fra SQL med Elastic sin søkeinfrastruktur. Videre kan man overvåke ytelse og brukeratferd i søkeapplikasjoner gjennom Behavioral Analytics, noe som gir verdifull innsikt i hvordan applikasjonene brukes og hvordan de kan forbedres.

Avansert dataanalyse og maskinlæring inngår som en sentral del av plattformen. Med funksjoner for outlier detection, regresjonsanalyse og klassifisering kan dataene ikke bare søkes i, men også forstås og predikeres. Trenede modeller kan kjøres direkte i Elastic for inferens, noe som gjør det mulig å integrere kunstig intelligens tett med søke- og analysefunksjonene.

Gjennom hele prosessen er det avgjørende å forstå samspillet mellom datainnsamling, indeksering, søk, analyse og visualisering. En helhetlig tilnærming sikrer at datamengdene ikke bare lagres, men også omformes til konkret innsikt og verdi for brukerne. Systemarkitekturen må tilpasses behovene, enten det handler om store batch-jobber, sanntidsdata, eller avansert maskinlæring.

Hvordan kan vi bruke Elastic Observability for bedre feilsøking og innsikt i systemytelsen?

Elastic Observability gir kraftige verktøy for å forstå og forbedre systemytelsen ved å analysere observabilitetsdata og identifisere problemer raskt. Det handler ikke bare om å oppdage feil i sanntid, men også om å forutsi fremtidige problemer og tilpasse seg raskt for å redusere feiltoleranse og falske positive svar. Gjennom funksjoner som loggkategorisering og in-app-korrelasjon kan utviklingsteam gjøre mer presise analyser av hendelser og raskt finne årsaken til problemer som påvirker tjenestens ytelse.

En viktig del av observabilitetsløsningen er korrelasjonsfunksjonen, som sammenligner attributtene knyttet til høye ventetider og feil med den totale mengden transaksjoner. Dette gjør det lettere å isolere spesifikke grupper av transaksjoner som er berørt, og gir rask tilgang til relevante brukergrensesnitt som kan redusere etterforskningstiden betydelig. Gjennom denne prosessen kan man raskt identifisere de mest berørte tjenestene og transaksjonene, noe som gir en bedre forståelse av systemets tilstand og forbedringspotensial.

I tillegg til sanntidsalarmen og korrelasjonen, introduserer Elastic Observability også service-level objectives (SLOer). Disse gir oss muligheten til å sette presise mål for tjenestens ytelse, som oppetid, latens og feilsatser. Denne tilnærmingen hjelper ikke bare med å håndtere pågående problemer, men gir også et rammeverk for kontinuerlig forbedring av tjenestens kvalitet. Ved å definere mål for tjenestekvalitet kan man vurdere alvorlighetsgraden av hendelser og dermed håndtere dem mer effektivt.

I feilsøkingsprosesser er samarbeid essensielt. Å lage og administrere saker, berike dem med varsler, kommentarer og visualiseringer, er en effektiv måte å spore etterforskningsprosessen på. Elastic Observability tilbyr innebygd sakshåndtering som hjelper teamene med å dokumentere og kommunisere hvert steg i løsningen av problemer, og sikrer at ingenting går tapt i prosessen.

Etter hvert som systemene blir mer komplekse, kan bruken av kunstig intelligens (AI) forbedre innsikten ytterligere. Elastic AI Assistant gir utviklere muligheten til å dykke dypere i observabilitetsdataene ved å koble seg til store språkmodeller som GPT-4. Dette gjør det lettere å analysere loggdata og finne løsninger på problemer som ellers kan være vanskelig å identifisere. Ved å bruke AI Assistant kan man raskt få innsikt i årsaken til problemer og få konkrete anbefalinger for videre undersøkelser.

Et eksempel på hvordan dette kan brukes, er i situasjoner der man har aktiverte funksjonsflagg som kan forårsake feil i systemet, som for eksempel ved feil i produktkatalogen. Når slike feil oppstår, kan man raskt bruke AI Assistant til å få en grundig gjennomgang av feilene, inkludert kodeanalyser og forslag til løsninger. Dette bidrar til å kutte ned på tid brukt på feilsøking og øker hastigheten på å finne og implementere løsninger.

Å bruke AI Assistant i feilsøkingsprosessen gir også muligheten til å forstå de langsiktige konsekvensene av hendelser. For eksempel, hvis en feil i cache fører til høye latensverdier, kan man bruke AI til å analysere hvordan denne latensen påvirker hele systemets ytelse, og hvilke spesifikke tjenester som er mest berørt.

I tillegg til de tekniske verktøyene som Elastic Observability tilbyr, er det viktig å forstå den bredere konteksten av feilsøking i moderne distribuerte systemer. Den kontinuerlige overvåkingen og rask identifikasjon av problemer er avgjørende for å opprettholde en høy kvalitet på tjenester og systemer. Men like viktig er å bruke denne informasjonen proaktivt for å forutsi problemer før de oppstår og tilpasse seg raskt til nye utfordringer. I den sammenhengen blir verktøy som AI Assistant ikke bare et hjelpemiddel for å forstå hva som skjer, men en viktig del av en mer helhetlig tilnærming til systemforbedring.

For å dra nytte av disse verktøyene må teamene ha en klar forståelse av hvordan de kan bruke Elastic Observability til å samle og analysere data på tvers av tjenester og systemer. Dette inkluderer å sette opp riktig overvåkning, tilpasse varsler etter spesifikke behov, og kontinuerlig evaluere og justere SLOene etter hvert som tjenestene utvikles. Det handler ikke bare om å reagere på problemer, men å integrere observabilitet i den daglige utviklingsprosessen for å sikre at systemene fungerer optimalt til enhver tid.

Hvordan administrere tilgang til Kibana-rom for effektivt datahåndtering og sikkerhet

I mange organisasjoner er det viktig å kontrollere hvem som har tilgang til hvilke data og hvilke handlinger brukere kan utføre på disse dataene. I Kibana, som er en del av Elastic Stack, kan man oppnå dette ved å bruke en kombinasjon av tilpassede roller og Kibana-spaces. Dette gir både fleksibilitet og sikkerhet når det gjelder å håndtere data og brukerinteraksjoner. I denne artikkelen skal vi utforske hvordan man kan bruke Kibana-spaces og tilpassede roller for å administrere tilgang til sensitive data og ressurser på en mer effektiv måte.

Men det er viktig å merke seg at bruk av dokumentnivå-sikkerhet kan ha en ytelsespåvirkning, ettersom spørringene må behandles på et detaljert nivå. Det anbefales derfor å velge enkle spørringer fremfor komplekse, for å unngå overflødig belastning på systemet.

Når man jobber med Kibana, kan det også være behov for å administrere tilgang til spesifikke spaces. Dette er praktisk når man ønsker å segmentere data etter brukernes behov eller arbeidsområder. Kibana-spaces fungerer som arbeidsområder eller containere som hjelper til med å organisere lagrede objekter som dashbord, visualiseringer og data visninger. Ved å bruke spaces kan man gi ulike brukere tilgang til spesifikke sett med objekter, samtidig som man begrenser tilgangen til sensitive data.

I et scenario der man har flere forskjellige roller med ulike behov for tilgang til data, kan man opprette dedikerte spaces for spesifikke funksjoner som trafikkanalyse eller observabilitet. Når man har opprettet et space, som for eksempel et "Traffic analysis"-space, kan man tilordne lagrede objekter som relevante dashbord eller visualiseringer til dette space-et. Det er også viktig å justere synligheten for funksjonene i rommet – for eksempel kan man fjerne tilgang til funksjoner som ikke er relevante for brukerne i dette rommet.

En viktig del av å administrere tilgang på space-nivå er å justere de nødvendige privilegiene i de tilpassede rollene. I eksemplet med "cookbook_observability_reader"-rollen kan man begrense tilgang til et spesifikt space, som "Traffic analysis", og tildele spesifikke privilegier som bare gir lesetilgang til nødvendige funksjoner, som dashbord eller data views, samtidig som man ekskluderer irrelevante funksjoner som Graph.

Når man arbeider med flere brukere som har forskjellige tilgangsbehov, kan man også gjøre rollen mer spesifikk ved å tildele tilpassede privilegier for hvert space. For eksempel kan man opprette et nytt "DevOps"-space som gir spesifik tilgang til observabilitet, og ved å bruke rollebasert tilgangskontroll (RBAC) kan man tilpasse hvilken informasjon og hvilke funksjoner brukerne har tilgang til i dette rommet.

Kombinert med Kibanas RBAC kan spaces gi svært granulær kontroll over hva en bruker har tilgang til, og gjøre det lettere å håndtere flere brukere med ulike tilgangsbehov. Denne granulariteten i tilgangskontrollen støtter prinsippet om minst privilegium, der brukerne kun får tilgang til det de faktisk trenger for å utføre sine oppgaver.

Et annet viktig aspekt som kan forbedre tilgangsstyringen i Kibana er å bruke API-nøkler. Dette gir en måte å kontrollere tilgang på programmatisk vis, og kan være svært nyttig når man trenger å integrere Kibana med andre systemer eller automatisere tilgangskontroll.

For å sikre god praksis i administrasjon av Kibana-spaces og -roller, bør man også vurdere brukervennligheten. Det er viktig at tilpassede roller er enkle å forstå for administratorer og brukere, samtidig som de gir tilstrekkelig fleksibilitet for komplekse tilgangsbehov. Å bruke enkle og intuitive grensesnitt for å administrere tilganger kan gjøre prosessen mer strømlinjeformet og mindre feilutsatt.

Hvordan aktivere og bruke audit logger i Elastic Stack for å sikre sporbarhet og samsvar

Først og fremst må du sørge for at du har en fungerende Elastic Cloud-implementasjon og at du har fullført oppsettet for Stack Monitoring. Snuttene som brukes i denne veiledningen, kan finnes på følgende adresse: https://github.com/PacktPublishing/Elastic-Stack-8.x-Cookbook/blob/main/Chapter13/snippets.md#enabling-audit-logging.

Hvordan aktivere audit logging

Aktivering av audit logging i Elastic Stack er, som mange andre sikkerhetsrelaterte konfigurasjoner, todelt. Først aktiverer vi audit logging på Elasticsearch-nivå, og deretter på Kibana-nivå. Selv om det er mulig å aktivere bare én av disse komponentene, er det vanligvis best å aktivere audit logging på både Elasticsearch og Kibana for å få bedre synlighet, ettersom dette gir mulighet for å korrelere hendelser mellom de to systemene.

Start med å aktivere audit logging i Elasticsearch:

1. Naviger til Elastic Cloud-konsollen og velg «Manage» ved siden av navnet på din hovedimplementasjon. Fra menyen til venstre, velg «Edit» for å åpne innstillingene.

2. Klikk på «Manage user settings and extensions» ved siden av Elasticsearch. Dette åpner brukerinnstillingspanelet. Her legger du til følgende konfigurasjon for å aktivere audit logging:

yaml
Copy code
xpack.security.audit.enabled: true

xpack.security.audit.logfile.events.emit_request_body: false

3. Lagre innstillingene ved å klikke på «Back»-knappen nederst.

Deretter går du videre til Kibana-konfigurasjonen:

1. Naviger til Kibana-seksjonen og velg «Edit user settings».

2. Legg til den nødvendige konfigurasjonen i innstillingsfilen:

yaml
Copy code
xpack.security.audit.enabled: true

3. Lagre innstillingene og bekreft endringene. Etter at endringene er gjort, vil både Elasticsearch og Kibana starte på nytt for å bruke de nye innstillingene.

Utforske audit loggene

• Navn: elastic-clouds-logs-8

• Indeks-mønster: elastic-cloud-logs-8

Når du har opprettet data visningen, kan du filtrere på audit logger ved å bruke parametrene:

• Velg felt: event.dataset

• Velg operator: is one of

• Verdier: kibana.audit og elasticsearch.audit

Ved å bruke disse filterne kan du enkelt spore alle relevante hendelser knyttet til brukernes aktiviteter.

Bruke Elasticsearch Query Language (ES|QL)

Audit loggene kan også analyseres ved hjelp av Elasticsearch Query Language (ES|QL). For eksempel, hvis du som administratør vil vite hvor mange ganger brukere har forsøkt å logge inn, hvilke områder de har prøvd å få tilgang til, og hva utfallet var, kan du bruke en enkel ES|QL-spørring:

pgsql
Copy code
from elastic-cloud-logs-8

| where event.type == "access"
| stats attempts = count(event.type) by user.name, kibana.space_id, event.outcome
| limit 20

Dette gir deg en tabell med antall forsøk, hvilke brukere som har forsøkt å logge inn, og hvilke resultater som ble oppnådd.

En annen vanlig forespørsel kan være å finne ut hvem som nylig fikk tilgang til systemet og hvilke ressurser de fikk tilgang til. Dette kan du gjøre med følgende spørring:

pgsql
Copy code
from elastic-cloud-logs-8
| where event.action == "access_granted"
| stats attempts = count(event.action) by user.name, elasticsearch.audit.user.roles
| sort attempts desc
| limit 50

Dette gir deg en oversikt over hvem som ble gitt tilgang og hvilke roller de har.

Bruke audit logger for å bygge dashbord

Audit logger lagres i vanlige indekser, så du kan bruke dem til å bygge kraftige dashbord for å spore aktivitet på plattformen. Dette kan være spesielt nyttig i regulerte miljøer eller for produksjonsklare klynger hvor det er viktig å holde oversikt over systemet.

Betydningen av audit logger

Audit logger er avgjørende for å spore og overvåke sikkerhetsrelaterte aktiviteter. De gir innsikt i hendelser som autentisering, tilgangsforsøk og administrasjonsendringer, inkludert bruker- og rolleadministrasjon.

Viktige hendelser som logges inkluderer:

• Autentisering (suksess og feil): Dette gir innsikt i potensielle sikkerhetsbrudd eller tilgangsproblemer.

• Tilgang gitt og nektet: Logs som fanger opp hendelser der tilgang til ressurser enten er gitt eller nektet, noe som er essensielt for å overvåke uautoriserte tilgangsforsøk.

• Indeks opprettelse og sletting: Dette gir oversikt over endringer i datalagring og mulig uautorisert manipulasjon.

• API-nøkkel opprettelse og sletting: Overvåker administrasjonen av API-nøkler for å sikre at API-tilgang er godt beskyttet.

Audit logger kan ikke bare brukes for sikkerhetsovervåkning, men også for etterforskning av hendelser og forbedring av plattformens pålitelighet. Når disse loggene er aktivert, kan de brukes til å analysere bruksdata, overvåke systematferd og sikre at plattformen etterlever de nødvendige samsvarsstandardene.