Hvordan bruke ES|QL for effektiv datamanipulering og visualisering i Elasticsearch

ES|QL er et kraftig verktøy for å manipulere og utforske data innenfor Elastic Stack, spesielt når du arbeider med store datamengder. Gjennom enkle, men effektive spørringer kan du hente ut innsiktsfull informasjon fra komplekse datasett. Her ser vi på hvordan ES|QL fungerer, samt noen av de viktigste kommandoene og funksjonene som gjør det mulig å utføre avanserte analyser og visualiseringer i Elasticsearch.

En ES|QL-spørring består av en serie kommandoer som er sammenkoblet ved hjelp av "pipe"-symbolet (|). Disse kommandoene kan deles inn i to hovedtyper: kildekommandoer og behandlingskommandoer. Kildekommandoene henter eller genererer data i form av tabeller, mens behandlingskommandoene tar en tabell som input og produserer en ny tabell som output. Ved å bruke pipe-karakteren kan behandlingskommandoene kjedes sammen for å skape mer komplekse spørringer som gir deg dypere innsikt i dataene dine.

For at ENRICH-kommandoen skal fungere, kreves det at du har minst én kildeindeks som inneholder dataene du ønsker å berike. Denne indeksen brukes til å hente ut informasjon som skal legges til i de opprinnelige tabellene. I tillegg trenger du en beriket indeks, som er en skrivebeskyttet intern Elasticsearch-indeks. Denne indeksen brukes til å slå opp poster basert på et samsvarende feltverdi og kan dermed tilføre verdifulle data under analysen.

ES|QL tilbyr også et unikt beregningsmotor som gjør at spørringene utføres direkte i Elasticsearch, i motsetning til tradisjonelle tilnærminger der spørringer oversettes til Query DSL for behandling. Denne tilnærmingen gir ikke bare høy ytelse, men også ekstra fleksibilitet. Når spørringene utføres nativt i Elasticsearch, kan de håndtere både funksjonelle og ytelsesmessige krav mer effektivt.

For visuell utforskning og analyse av dataene, gir Kibana Lens en intuitiv og brukervennlig plattform. Med Lens kan brukere raskt og enkelt opprette visualiseringer ved hjelp av et dra-og-slipp-grensesnitt. Denne metoden gjør det lettere å identifisere trender og innsikter uten at man trenger dyptgående teknisk kunnskap. Kibana Lens gir anbefalinger for visualiseringer basert på dataene dine, og har muligheten til å lage forskjellige diagrammer som gir en mer dynamisk fremstilling av trafikkdataene, som for eksempel "waffle charts", "gauge charts" og "donut charts".

For eksempel, ved å visualisere trafikkdata fra Rennes, kan du lage en metrisk visualisering som viser antall unike steder, en gjennomsnittlig hastighetsmåling som en gauge visualisering, eller en sammenligning av trafikkstatus etter veityper. Med Kibana Lens kan man enkelt manipulere og tilpasse visualiseringene for å oppnå ønsket innsikt, og til slutt lagre disse visualiseringene for videre analyse.

En viktig del av å jobbe med Elasticsearch og Kibana er at man forstår hvordan dataene er strukturert og hvilke indekser som er tilgjengelige for analyse. Å bygge en solid forståelse av indekser og hvordan de samhandler, er grunnleggende for å kunne dra full nytte av ES|QL. For de som er nybegynnere, kan det være nyttig å starte med enkle spørringer og gradvis bygge opp til mer komplekse datastrukturkombinasjoner. Det er også viktig å merke seg at mens ES|QL tilbyr stor fleksibilitet, krever effektiv bruk en god forståelse av både dataene og de ulike funksjonene i Elasticsearch.

Videre bør leseren være klar over at ES|QL er et relativt nytt verktøy, og det er derfor viktig å holde seg oppdatert på eventuelle forbedringer og nye funksjoner. Å utforske tilgjengelig dokumentasjon, følge relevante bloggartikler og delta i fellesskap kan hjelpe med å få ut det beste av ES|QL og Kibana. Dette kan også inkludere å teste og evaluere ytelsen til spørringene dine i forhold til andre verktøy og metoder som er tilgjengelige innenfor Elastic Stack.

Hvordan fungerer anomalideteksjon med maskinlæring i Elasticsearch?

En viktig del av prosessen er oppdelingen av dataene i såkalte "bøtter", der hver bøtte representerer et spesifikt tidsvindu eller segment av dataene. Hver av disse bøttene blir deretter analysert ved hjelp av en valgt detektorfunksjon, som i dette tilfellet er 'high_mean'. Denne funksjonen gir en måte å sammenfatte dataene på, for deretter å bygge en sannsynlighetsmodell som representerer normal atferd for systemet.

En ekstra dimensjon av denne analysen er bruken av såkalte "influencers". Influencers er felt i datasettet som antas å ha en betydelig påvirkning på eventuelle anomalier. Identifikasjonen av disse felt krever ofte domenekunnskap for å kunne peke ut hva som kan forårsake de uvanlige mønstrene. Influencers kan være hvilken som helst type data i systemet, men de må være en del av datafeedspørsmålet eller aggregasjonen for å kunne analyseres.

I Elasticsearch blir effekten av hver influencer vurdert ved midlertidig å utelate datapunktene knyttet til denne influenceren for å avgjøre om anomalien fortsatt ville blitt oppdaget uten dens tilstedeværelse. Denne metoden sikrer at bare statistisk signifikante influencers blir rapportert. Hver influencer tildeles en egen score, og disse poengene blir deretter aggregert for å bestemme den totale anomaliscoren for hvert tidsintervall.

Det er også viktig å merke seg at maskinlæring i Elasticsearch støtter flere typer analyser som kan brukes til ulike formål. Eksempelvis er populasjonsanalyse nyttig når man sammenligner enheter mot deres jevnaldrende, spesielt i tilfeller hvor datasettet inneholder mange entiteter med lignende atferd. Kategoriseringsanalyse kan være nyttig for å oppdage anomalier i ustrukturerte logger ved å gruppere loggmeldinger i kategorier. Geografisk analyse kan identifisere anomalier knyttet til spesifikke geografiske områder, som for eksempel uvanlige brukerinnlogginger fra sjeldne steder.

Et spesielt nyttig aspekt ved anomalideteksjon er prognostisering. Når modellen har etablert hva som anses som normalt i dataene, kan den brukes til å forutsi fremtidige hendelser. For eksempel kan man bruke anomalideteksjon for å estimere fremtidige reisetider basert på historiske data.

Når det gjelder arkitektur, er det flere viktige aspekter å ta hensyn til når man setter opp ML-jobber for anomalideteksjon. ML-jobber kan kjøres på hvilken som helst Elasticsearch-node som er ML-kompatibel. For optimal ytelse anbefales det å bruke dedikerte ML-noder med tilstrekkelig CPU og RAM. Modeller og resultater lagres i systemindekser, og det er mulig å konfigurere dedikerte indekser for resultater, spesielt ved store jobber.

Når man utfører anomalideteksjon i Elasticsearch, er det viktig å ikke bare stole på de automatiserte resultatene, men også aktivt overvåke og analysere de identifiserte anomaliene for å forstå årsakene bak dem. Dette kan kreve en dypere innsikt i datastrukturen, domenekunnskap og en grundig gjennomgang av hvilke faktorer som kan bidra til unormal atferd i systemet.

Slik anomalideteksjon kan være svært effektiv i å fange opp skjulte problemer før de utvikler seg til større hendelser, og det gir organisasjoner muligheten til å være proaktive i håndteringen av potensielle trusler eller feil.

Hvordan implementere Elastic APM og RUM i applikasjoner

Når du jobber med mikroservice-applikasjoner, kan det være utfordrende å få oversikt over hvordan forskjellige deler av systemet samhandler. For å få en helhetlig forståelse av både backend og frontend, kan verktøy som Elastic APM (Application Performance Monitoring) og RUM (Real User Monitoring) være uunnværlige. Disse verktøyene gir oss innsikt i hvordan applikasjonen presterer, både sett fra systemets og sluttbrukerens perspektiv.

I vårt eksempel har vi brukt Elastic APM til å overvåke ytelsen til applikasjonen vår ved hjelp av ulike agenter som samler inn telemetridata. Denne datainnsamlingen skjer gjennom en rekke forskjellige agenter, som dekker flere programmeringsspråk og rammeverk, og gjør det mulig å få innsikt i applikasjonens ytelse på tvers av mikrotjenester. I tillegg til server-side målinger, kan vi også benytte RUM for å få innblikk i hvordan brukerne interagerer med applikasjonen direkte i nettleseren.

Hvordan det fungerer

I første omgang må vi konfigurere Elastic APM-agentene slik at de kan sende data til APM-serveren. Dette innebærer å sette opp URL-en til APM-serveren, samt en sikker token for å sikre kommunikasjonen. Når agentene er installert og konfigurert, begynner de å instrumentere applikasjonen automatisk ved å fange opp HTTP-forespørsler, databaseforespørsler, cache-anrop og andre relevante operasjoner som skjer i applikasjonen. Dataene blir deretter sendt til APM-serveren, hvor de behandles og lagres i Elasticsearch.

Integrering av RUM

Den neste utfordringen er å samle inn data om brukerinteraksjoner. Dette gir oss innsikt i den faktiske brukeropplevelsen, fra deres perspektiv. Med Elastic RUM kan vi monitorere hvordan applikasjonen presterer i nettleseren. Dette gjøres ved å integrere Elastic RUM JavaScript-agenten i frontend-delen av applikasjonen vår, som er en React-applikasjon i vårt tilfelle.

Ved å legge til et lite kodebitt i HTML-filen (gjennom App.js), kan applikasjonen begynne å samle inn data som lastetider for sider, AJAX-forespørsler og DOM-laste- og gjengivelsestider. I tillegg fanger RUM-agenten opp informasjon om brukerens nettlesertype, operativsystem, geografiske plassering og enhetstype. Alt dette sendes regelmessig til Elastic APM-serveren for behandling, og vi kan visualisere resultatene i Kibana.

Betydningen av konfigurasjon og overvåkning

Å forstå hvordan konfigurasjonen av RUM og APM-agenter fungerer er essensielt. Når du begynner å implementere disse verktøyene, må du sørge for at riktig informasjon er lagt inn i konfigurasjonsfilene, som URL-en til APM-serveren, den hemmelige token, samt relevant Elastic Cloud-deployment informasjon. Det er også viktig å kontrollere at nødvendige porter på maskinen din ikke er i bruk for å unngå eventuelle konflikter under oppsettet.

Det er også viktig å merke seg at APM og RUM gir et svært detaljert bilde av hvordan applikasjonen presterer på både server- og klientsiden. Mens server-side målinger kan fortelle deg om belastningen på systemet, kan RUM gi innsikt i hvordan applikasjonen oppleves av de faktiske brukerne, og dette er en viktig dimensjon for optimalisering.

Når applikasjonen er riktig instrumentert, kan både utviklings- og driftsteamet bruke dataene som samles inn til å overvåke applikasjonens helse i sanntid. Det er mulig å oppdage feil raskt, samt få innsikt i hvilke deler av applikasjonen som trenger forbedring for å levere en bedre brukeropplevelse.