Hvordan tilpasse og måle ytelsen til søkeapplikasjoner med Elasticsearch og Behavioral Analytics?

Å bygge en søkeopplevelse ved hjelp av Search Application-klienten krever en nøye tilpasning av søkmaler for å samsvare med frontend-kravene i applikasjonen. Ved å bruke Search Application-klienten, som er et JavaScript-bibliotek, kan man enkelt opprette et grensesnitt for å samhandle med data via en søkeapplikasjon. Denne klienten fungerer som et verktøy for å sende søkespørringer og motta resultater, samtidig som den støtter avansert filtrering gjennom såkalte fasetter, for eksempel på regissør- og sjangerfelt.

En viktig del av søkeapplikasjonen er bruken av søkmaler (search templates), som gir en sikker og gjenbrukbar måte å sende søkespørringer på til Elasticsearch. Her leveres parametere fra frontend-applikasjonen, noe som gjør det enklere å håndtere komplekse søk uten å skrive detaljerte spørringer på klientnivå. Elastic tilbyr en standardisert mal som kan tilpasses videre for ulike behov.

For å forstå hvordan søkeapplikasjonen faktisk blir brukt, er det avgjørende å samle inn og analysere brukeradferd. Elastic sin Behavioral Analytics-plattform gir en integrert løsning for å registrere statistikk som populære søkeord, hvilke treff som klikkes på, og hvilke søk som ikke gir resultater. Dette gir uvurderlig innsikt i hvordan søket fungerer i praksis, og hva som kan forbedres.

Implementeringen av Behavioral Analytics skjer gjennom Kibana, der man oppretter en «collection» som samler data. En API-nøkkel genereres for å autorisere innsamling av brukeratferd. I søkeapplikasjonens kildekode må relevante funksjoner for sporing av sidevisninger, søk og klikk aktiveres og konfigureres med korrekte endepunkter og nøkkelverdier. Etter oppstart av applikasjonen vil trafikk og interaksjoner bli samlet, og data kan analyseres direkte i Kibana.

Å kunne måle ytelsen og bruken av en søkeapplikasjon er ikke bare et spørsmål om teknisk overvåkning, men gir også en strategisk fordel. Innsikten som samles gjennom Behavioral Analytics gjør det mulig å forbedre søkealgoritmer, justere fasetter og filtreringer, og optimalisere brukeropplevelsen basert på faktiske behov og adferdsmønstre. Dette er avgjørende i en tid der brukerens forventninger til rask og relevant informasjon er høye.

Hvordan utvikle avanserte AI-drevne samtaleverktøy med vektor- og hybrid søk?

Integrasjonen av kunstig intelligens i moderne teknologiske løsninger åpner et hav av muligheter, spesielt når det gjelder utvikling av samtaleverktøy. Et sentralt aspekt av dette er å forstå hvordan vektor- og hybrid søk fungerer, samt hvordan generativ kunstig intelligens kan brukes til å bygge sofistikerte verktøy for interaktive samtaler. Teknologier som Elastic Stack og relaterte AI-applikasjoner er essensielle for å bygge slike løsninger.

Vektor-søk har blitt en av de mest relevante metodene for å forbedre søk i ustrukturert data. Dette innebærer at informasjonen ikke kun blir søkt basert på eksakte ord eller fraser, men i stedet ved hjelp av semantiske likheter, som gir bedre resultater for brukere som leter etter informasjon i mer kompleks eller kontekstuell form. For å oppnå dette benyttes såkalte "embedding-modeller" som konverterer tekst til numeriske representasjoner, eller vektorer, som kan søkes gjennom for å finne de mest relevante treffene.

Hybrid søk er et naturlig neste steg i utviklingen av moderne søk, da det kombinerer både tradisjonelle søkemetoder og vektor-baserte metoder. Dette gir et kraftig verktøy for å søke på data som er både strukturerte og ustrukturerte, noe som er vanlig i store, distribuerte datasystemer. For eksempel kan vektor-søk brukes for å finne informasjon som er tematisk relatert til brukerens spørsmål, mens tradisjonelt søk kan håndtere spesifikke, nøyaktige treff. Kombinasjonen av disse metodene gir et mer helhetlig og effektivt system.

Når man utvikler avanserte samtaleverktøy, er generativ AI en nøkkelkomponent. Generativ AI er en teknologi som gjør det mulig for maskiner å lage nye, originale svar eller innhold basert på data de har blitt trent på. Dette er forskjellig fra tradisjonelle AI-modeller som kun kan hente eller klassifisere eksisterende data. I samtaleverktøy kan generativ AI brukes til å skape mer naturlige og menneskelignende dialoger ved å tilpasse svarene til både brukerens kontekst og tidligere samtalehistorikk.

En viktig del av utviklingen av slike verktøy er integrasjonen av ulike teknologiske komponenter som Elasticsearch, Logstash og Kibana fra Elastic Stack. Elasticsearch, som er en distribuerte søkemotor, håndterer store mengder data og gjør det mulig å søke raskt gjennom massive datasett. Logstash og Elastic Agent fungerer som verktøy for å samle og bearbeide data før det blir indeksert i Elasticsearch, noe som gir fleksibilitet når man jobber med forskjellige datakilder og formater.

I tillegg til de tekniske aspektene ved utvikling av AI-drevne samtaleverktøy, er det også viktig å forstå hvordan disse verktøyene kan implementeres i virkelige applikasjoner. Bruken av AI i samtaleverktøy kan drastisk forbedre brukeropplevelsen ved å gjøre interaksjonene mer naturlige, intuitive og raskere. Teknologiene bak disse systemene kan benyttes i et bredt spekter av bruksområder, fra kundeservice til helsetjenester og utdanning.

Det er imidlertid viktig å merke seg at AI-drevne verktøy ikke er uten utfordringer. Et av de største problemene som ofte oppstår er bias i AI-modellene. Fordi generative AI-modeller er trent på eksisterende data, kan de ende opp med å reprodusere eller til og med forsterke eksisterende fordommer som finnes i dataene. Dette kan føre til utilsiktede eller uønskede konsekvenser, og det er derfor avgjørende at utviklere og organisasjoner er bevisste på dette og jobber aktivt med å redusere bias i sine modeller.

Videre er det essensielt å ha en god forståelse av hvordan man kan overvåke og vedlikeholde slike systemer over tid. Bruken av teknologier som Elastic Stack for overvåking gir muligheten til å følge med på ytelsen til systemene, oppdage problemer tidlig og gjøre nødvendige justeringer. Effektiv drift av AI-løsninger krever derfor kontinuerlig innsikt og tilpasning, noe som understreker viktigheten av både systemovervåking og automatisk feilhåndtering.

For å få full effekt av AI-integrasjon i samtaleverktøy, er det også viktig å forstå hvordan systemene kan skaleres og tilpasses ulike miljøer. Med den rette infrastrukturen, for eksempel gjennom Kubernetes og Terraform, kan man enkelt håndtere vekst og dynamikk i bruken av AI-løsningene, og samtidig opprettholde høy tilgjengelighet og ytelse.

Hvordan Universal Profiling gir dyp systeminnsikt og effektiviserer programvareoptimalisering

Flamegraph-funksjonen i Universal Profiling-applikasjonen gir en visuell representasjon av hierarkiske data som er lett å forstå. Denne funksjonen lar brukeren raskt identifisere de mest kritiske og hyppigste kodeveiene, noe som er spesielt nyttig når man står overfor vanskelige stack traces. Ved å bruke Flamegraph kan utviklere og systemadministratorer få et klart bilde av hvor programvaren forbruker mest ressurser, slik at det blir lettere å rette på ineffektiviteter.

Når du åpner Flamegraph fra venstre meny, vises en interaktiv visualisering som gjør det mulig å se hvor i programvaren flest ressurser brukes. En viktig funksjon her er muligheten til å "feste" et spesifikt rammepunkt ved å høyreklikke på en tooltip. Dette gir deg tilgang til detaljerte data om den valgte rammen, som inkluderer total CPU-påvirkning, CO2-utslipp og kostnader i dollar. Årlig dollar-kostnad er spesielt viktig da det gir en indikasjon på hvilke deler av programvaren som er de dyreste å kjøre i infrastrukturen, og hvor utviklerne kan bruke tid på å optimalisere.

En utfordring du kan støte på når du jobber med Flamegraph, er meldingen om "Missing symbols". I konteksten av profilering refererer "symbols" til de menneskelesbare navnene på funksjoner og variabler i koden din. Profileren fanger opp rådata som minneadresser, som på egen hånd ikke gir mye mening. Symbolisering er prosessen med å konvertere disse råminneadressene tilbake til de lesbare navnene på funksjonene og variablene de representerer.

Universal Profiling går langt utover det som tilbys av mange eksisterende løsninger ved å gi omfattende synlighet i hele systemet. Hvis for eksempel en Python-applikasjon benytter en C-bibliotek, går Universal Profiling dypere enn bare Python-applikasjonen, og inkluderer analysen av C-biblioteket og til og med operativsystemets kjerne. Denne flerlags-tilnærmingen hjelper med å avdekke ytelsesproblemer på tvers av hele programvarestakken, noe som gjør det lettere å finne årsaken til ineffektiviteter.

En av fordelene med Universal Profiling er den minimale systempåvirkningen. Profileringen krever mindre enn 1 % CPU-bruk og omtrent 250 MB RAM. Dette gjør at det kan benyttes på produksjonssystemer uten å forstyrre den normale driften av applikasjonene, kompilatorene eller runtime-miljøene som er tilstede på serveren. Dette er mulig fordi Universal Profiling benytter eBPF (Extended Berkeley Packet Filter), som gir en effektiv og sikker måte å hente inn data direkte fra kjernen.

Profileringen skjer gjennom en agent som er installert på serverne eller som en DaemonSet i Kubernetes-miljøer. eBPF-programmet sender innhentet data til brukermiljøet via kart, som deretter blir hentet av Elastic Universal Profiling-agenten. Dataene integreres videre i Elastic Stack for videre behandling og analyse.

En annen viktig funksjon i Universal Profiling er muligheten til å analysere de mest brukte funksjonene i systemet. Ved å gå til "TopN Functions" i venstre meny, kan du se hvilke funksjoner som hyppigst blir samplet. Dette er delt opp i kategorier som CPU-bruk, estimerte årlige CO2-utslipp og de estimerte årlige kostnadene. Dette gir et viktig perspektiv på hvor systemressursene forbrukes, og hjelper utviklerne med å rette fokuset mot de funksjonene som forbruker mest ressurser.

Når det er nødvendig å analysere spesifikke funksjoner, kan du bruke Flamegraph-visningen for å undersøke hvilke funksjonskall som skjer i en sekvens. Denne tilnærmingen gir en dypere innsikt i hvordan funksjonene samhandler og bidrar til systemets samlede ytelse.

Universal Profiling er spesielt nyttig når man har identifisert ineffektivitet eller ytelsesproblemer i koden. Med verktøy som differensial-Flamegraphs eller differensial-TopN-funksjoner kan utviklere vurdere effekten av endringer i koden, ikke bare med hensyn til ytelse, men også i form av reduserte CO2-utslipp og kostnadsbesparelser. Dette gjør Universal Profiling til et kraftig verktøy for kontinuerlig forbedring, både fra et teknisk og et miljøvennlig perspektiv.

For å kunne se funksjonsnavn og linjenumre i sporene fra applikasjoner som er skrevet i språk som kompileres til native kode (for eksempel C, C++, Rust, Go), er det nødvendig å laste opp symbolene til Elastic Stack. Dette kan gjøres ved hjelp av symbtool-verktøyet i kommandolinjen. Elastic tilbyr også en offentlig tjeneste som inneholder symbolinformasjon for populære Linux-distribusjoner, noe som gjør det enklere å få nøyaktige spor.

I tillegg til profilering kan Universal Profiling også brukes i kombinasjon med APM (Application Performance Monitoring). Fra versjon 8.11 har Elastic innført en Universal Profiling-fane for hver tjeneste i APM, hvor brukeren kan se Flamegraph fra tjenestens verter og enkelt korrelere med transaksjoner og spor. Dette gir en enda mer integrert tilnærming til overvåking av systemets ytelse.

Hvordan sette opp og konfigurere kryss-kluster søk med Elastic Cloud

Når du arbeider med distribuerte systemer og tjenester, kan det være nødvendig å integrere flere klynger for effektiv datahåndtering. I denne prosessen tar vi i bruk Elastic Cloud for å sette opp og administrere kryss-kluster søk, noe som gir en samlet visning og analyse på tvers av flere klynger. Dette er nyttig for eksempel når du jobber med observabilitetsdata fra flere forskjellige applikasjoner eller tjenester.

Opprette en ny distribusjon i Elastic Cloud

Start med å initialisere Terraform-modulen som beskrevet i de forrige kapitlene. Du vil bruke kommandoene:

bash
Copy code
$ terraform init
$ terraform plan
$ terraform apply

Etablere et tillitsforhold mellom klyngene

Før du kan begynne å bruke kryss-kluster søk, må du etablere et tillitsforhold mellom de to klyngene. Gå til "Sikkerhet"-delen i venstremenyen og klikk på "Legg til pålitelig miljø". Du vil da bli bedt om å velge Elastic Cloud og deretter oppgi organisasjons-ID-en, som du finner ved å klikke på brukersymbolet øverst til høyre og velge "Organisasjon" fra nedtrekksmenyen.

Når tillitsforholdet er opprettet, vil du bli instruert om å bruke en proxyadresse som refererer til den eksterne klyngen. Denne URL-en skal brukes i konfigurasjonen av din Kibana-instans for å legge til den eksterne klyngen som en "remote cluster".

Konfigurere Kibana for kryss-kluster søk

Etter at klyngene er koblet sammen, kan du begynne å overvåke observabilitetsdata som samles inn fra begge klyngene. Dataene fra Elastiflix-applikasjonen (som i vårt tilfelle benytter APM Agent) kan samles inn i den eksterne klyngen, og du kan verifisere innsamlingen av dataene ved å navigere til "Observability" og deretter til "APM" i Kibana.

Videre konfigurasjon: APM Indices og Anomaly Detection

I tillegg kan du bruke funksjonaliteten for Anomaly Detection i Kibana for å opprette maskinlæringsmodeller som kan oppdage avvik i tjenestelatensene fra begge klyngene. Denne integrasjonen gjør det mulig å bruke avanserte analyser på tvers av flere klynger, som igjen gir dypere innsikt i applikasjonenes ytelse.

Mer enn bare datainnsamling: Fordelene med kryss-kluster søk

I tillegg er kryss-kluster søk viktig for å håndtere flermandatdrift. Ved å bruke CCS kan du utføre søk på tvers av ulike tenant-data samtidig som du ivaretar personvernet og dataadskillelse. Dette gjør det lettere å operere i multi-tenant miljøer uten at det går på bekostning av sikkerhet og personvern.

Når organisasjonen vokser, kan kryss-kluster søk også bidra til å øke ressursutnyttelsen. I stedet for å bruke en enkelt stor klynge, kan du utføre avanserte søk på tvers av flere små klynger, noe som reduserer belastningen på én enkelt instans og samtidig gir en mer effektiv ressursbruk. Dette kan være spesielt nyttig etter fusjoner eller oppkjøp, når du trenger å integrere flere klynger uten å måtte migrere all data til én enkelt stor klynge.

Endelig kan denne teknologien også forenkle den operasjonelle arbeidsflyten ved å integrere flere klynger raskt, uten behov for store endringer i infrastrukturen. Dette kan være avgjørende for rask skalering og forvaltning av komplekse systemer.