Hvordan utnytte Elastic Stack 8.x for datainnsamling og visualisering

Elastic Stack, bestående av Elasticsearch, Kibana, Beats og Logstash, har revolusjonert hvordan vi samler inn, søker og visualiserer data. Med versjon 8.x har det blitt en enda kraftigere plattform, optimert for maskinlæring og AI, og med forbedret ytelse og nye funksjoner som gjør det enklere å utnytte datainnsikt. Dette har åpnet opp for nye muligheter for både små og store organisasjoner som ønsker å hente ut handlingbar innsikt fra sine data.

En av de mest sentrale funksjonene i Elastic Stack er dens evne til å håndtere store mengder data i sanntid. Elasticsearch fungerer som søkemotor og databehandlingskjerne, mens Kibana gir et kraftig grensesnitt for visualisering og overvåking av data. Med den økte integrasjonen av maskinlæring og kunstig intelligens i versjon 8.x er det nå mulig å utføre avanserte analyser og få enda mer presise innsikter. Når dataene er i systemet, kan de visualiseres på en svært intuitiv måte, og man kan raskt finne mønstre og avvik som kan være av kritisk betydning for forretningsbeslutninger.

I mange tilfeller er det imidlertid ikke nok bare å samle inn og visualisere data. Effektiv databehandling krever også en god struktur for indeksering, samt en forståelse for hvordan dokumentene er organisert og hvilke data som er relevante. Elastic Stack 8.x tilbyr avanserte teknikker for indeksering og dokumentmappinger som gjør det mulig å optimalisere søkefunksjoner og datalagring, noe som er avgjørende for ytelsen i store datamiljøer.

En viktig komponent i Elastic Stack 8.x er integrasjonen av observabilitet og sikkerhet. Disse funksjonene gir ikke bare innsikt i systemers ytelse, men også i hvordan applikasjoner og infrastruktur kan beskyttes mot potensielle trusler. Elastic Observability-modulen hjelper med å spore applikasjonsytelse, mens Elastic Security gir et rammeverk for trusseljakt og risikostyring. Dette er spesielt viktig for organisasjoner som håndterer sensitive eller regulatoriske data, da de gir både dyptgående synlighet og styrker sikkerheten på tvers av systemene.

For å sikre at man får mest mulig ut av Elastic Stack 8.x, er det viktig å ha en god forståelse av hvordan man best implementerer og konfigurerer de ulike komponentene. Dette innebærer å sette opp Elasticsearch-noder, konfigurere Kibana for visualisering, og håndtere dataflyt gjennom Logstash og Beats. Videre er det viktig å forstå hvordan man kan bruke de nye funksjonene som maskinlæring og automatiserte arbeidsflyter for å gjøre prosessen enda mer effektiv.

En av de store fordelene med Elastic Stack 8.x er dets fleksibilitet og skalerbarhet. Uansett om man jobber med et lite prosjekt eller en stor, global løsning, gir Elastic Stack en plattform som kan tilpasses og skaleres etter behov. Dette gjør det til et ideelt valg for både startups og etablerte virksomheter som ønsker å bygge en datadrevet kultur. Ved å bygge en effektiv datainnsamlings- og analyseløsning kan organisasjoner få dypere innsikt og ta bedre informerte beslutninger.

Utover det tekniske aspektet, er det viktig å forstå at vellykket implementering av Elastic Stack 8.x også avhenger av hvordan man strukturerer arbeidsprosesser og samarbeid på tvers av teamene i organisasjonen. Datainnsamling og visualisering er ikke bare et teknologisk problem, men også et organisatorisk et. For å maksimere verdien av dataene, er det nødvendig med tverrfaglig samarbeid mellom utviklere, dataanalytikere, IT-team og forretningsenheter. En felles forståelse av hvordan data skal brukes og tolkes, er avgjørende for å oppnå de ønskede resultatene.

For lesere som er nye til Elastic Stack, er det viktig å begynne med grunnleggende konsepter som indeksering, mappinger og dokumenter i Elasticsearch, samt hvordan man setter opp Kibana for visualisering. Det er også viktig å bli kjent med de forskjellige verktøyene i stacken, som Beats og Logstash, for å kunne samle inn og transformere data på en effektiv måte. Å forstå hvordan disse komponentene fungerer sammen, er nøkkelen til å bygge et effektivt databehandlingssystem.

I tillegg til de tekniske ferdighetene er det også viktig å utvikle en solid forståelse for datadrevne beslutningsprosesser. Bruken av Elastic Stack 8.x kan hjelpe organisasjoner med å oppnå mer innsikt fra sine data, men det er opp til teamene å tolke denne innsikten og bruke den til å drive virksomheten fremover. Derfor er det nødvendig å investere i både teknologi og kompetanseutvikling for å utnytte de fullstendige potensialene i Elastic Stack 8.x.

Hvordan fungerer ingest pipelines i Elasticsearch, og hvordan kan de tilpasses for databerikelse?

Når data strømmer inn i Elasticsearch, blir de først behandlet gjennom en sekvens av prosessorer i en ingest pipeline. Hver prosessor utfører spesifikke transformasjoner som å legge til eller fjerne felt, formatere data eller berike innholdet. Etter at dokumentene har passert gjennom denne kjeden av transformasjoner, blir de indeksert i en bestemt data stream eller indeks. Denne arbeidsflyten sikrer at data alltid er i ønsket format og inneholder nødvendige tilleggsinformasjon før lagring.

Ingest pipelines kan opprettes og administreres på to hovedmåter: via Kibanas ingest pipeline-funksjon eller direkte ved hjelp av ingest-APIene. Sistnevnte gir mulighet for programmerbar tilgang, som igjen åpner for automatisering og integrasjon med eksterne systemer. Pipelines lagres i klyngens tilstand, noe som betyr at de er tilgjengelige for alle noder i klyngen. Dette sikrer konsistens i databehandling uavhengig av hvor dataene kommer inn i systemet.

Et eksempel på en slik pipeline kan inkludere prosessorer som setter et felt med en beskrivelse og genererer en unik hash basert på et spesifikt felt som “host”. Noder med ingest-rolle er ansvarlige for å utføre pipeline-behandlingen, som som oftest skjer på “data hot”-noder, men det er også mulig å dedikere spesifikke ingest-noder ved høyt volum av innkommende data.

En særlig viktig prosessor i Elasticsearch er enrich-prosessoren. Denne brukes for å dynamisk berike dokumenter med data fra en annen indeks under ingest-prosessen. Berikelse kan for eksempel brukes til å identifisere tjenesteleverandører ut fra IP-adresser, legge til detaljert produktinformasjon basert på produkt-ID, berike kontaktposter med e-postinformasjon, eller legge til postnummer basert på brukerens geografiske koordinater. Enrich-prosessoren baserer seg på såkalte enrich-indekser, som er spesialoptimaliserte versjoner av kildedata, og disse håndteres som systemindekser internt av Elasticsearch.

De fleste Elastic Agent-integrasjoner leveres med forhåndsdefinerte ingest pipelines som sørger for parsing og normalisering av data før indeksering. Det anbefales å benytte egendefinerte ingest pipelines i disse integrasjonene for å tilpasse og berike data uten å modifisere standardinnstillingene. På denne måten bevares tilpasningene ved oppdateringer, siden standard pipelines kan endres, men tilpassede forblir uendret.

Det er også mulig å bygge komplekse løsninger der en ingest pipeline kaller en annen pipeline ved hjelp av pipeline-prosessoren, noe som åpner for fleksibel og modulær behandling av data. Integrasjoner kan defineres på datasett-nivå, slik at ulike typer logger, som for eksempel tilgangslogger og feil logger, kan ha separate tilpassede pipelines som håndterer hvert datasett etter behov.

Det er viktig å forstå at ingest pipelines i Elasticsearch ikke bare handler om enkel datarensing, men om en kraftig og fleksibel mekanisme for å tilpasse, berike og kvalitetssikre data. Ved å kombinere ingest pipelines med enrich-prosessorer og feilbehandlingsmekanismer kan man bygge robuste datastrømmer som gir merverdi til indekserte data og samtidig sikrer stabil drift. For å utnytte hele potensialet i ingest pipelines er det også essensielt å vurdere ressursallokering i klyngen, spesielt i miljøer med store datamengder, hvor dedikerte ingest-noder kan forbedre ytelsen betydelig.

Hvordan fungerer runtime-felt og visualisering i Kibana?

I Kibana kan runtime-felt defineres direkte i data-visningen uten behov for reindeksering. Dette gjøres ved å lage et felt som beregnes under søket, for eksempel utledet fra @timestamp-feltet, som vist med feltene hour_of_day og day_of_week. Feltets verdi settes ved hjelp av et Painless-skript, der emit()-funksjonen brukes til å tilordne verdien til feltet. På denne måten oppfører runtime-felt seg som vanlige felt, og Kibana legger automatisk til en runtime_mappings-klausul ved søk.

Denne fleksibiliteten gjør runtime-felt spesielt nyttige når man vil hente ut data som ikke er indeksert, utforske ustrukturert informasjon eller midlertidig overstyre eksisterende felt ved spørringstidspunktet. Painless-språket, som er utviklet for Elasticsearch, tilbyr en effektiv og lettfattelig Groovy-lignende syntaks som også gir tilgang til Java-APIer, noe som gjør skriptingen kraftfull og samtidig relativt enkel.

Man må imidlertid være oppmerksom på ytelsen. Siden runtime-felt beregnes for hvert dokument i hvert søk, kan ineffektive skript føre til betydelig belastning på Elasticsearch-klyngen, og i verste fall nedetid. Når mulig, bør man derfor foretrekke å utføre beregninger i en ingest pipeline der skriptet kjøres én gang per dokument. Optimalisering av runtime-skriptets tid- og plasskompleksitet er avgjørende for å unngå flaskehalser.

Runtime-felt egner seg godt i situasjoner hvor man ønsker å unngå eksplosjon i mapping, spare plass ved å ikke indeksere visse felt, beregne felt dynamisk basert på eksisterende data, prototypetest eller utforske ustrukturert data før man bestemmer seg for hvordan den skal håndteres i produksjon.

Ved siden av runtime-felt kan Kibana Maps brukes til å visualisere data i geografisk kontekst. Det er mulig å lage flerlagskart, der hvert lag kan vise forskjellige aspekter av datasettet. For eksempel kan man plotte enkeltpunkter basert på lokasjoner og samtidig visualisere aggregerte klynger for å fremheve mønstre som gjennomsnittshastighet eller maksimal tillatt hastighet i trafikkdata. Lagene kan styles individuelt med fargevalg, symbolstørrelse og opasitet for å skape en oversiktlig og informativ fremstilling.

Kibana Maps tilbyr et bredt spekter av lagtyper utover de mest brukte dokument- og klynge-lagene. Brukeren oppfordres til å utforske lag som Choropleth, EMS Boundaries, Tracks og andre, for å utnytte hele potensialet i geografisk datavisualisering.

Viktige aspekter å forstå inkluderer at runtime-felt er beregnede felt som kan gi stor fleksibilitet, men også kan påvirke ytelsen betydelig hvis de ikke optimaliseres. Effektiv bruk av runtime-felt krever både kunnskap om Painless-språket og forståelse av datamengder og bruksmønstre. Videre bør man være klar over at runtime-felt ikke er en erstatning for god dataindeksering, men et supplement for dynamiske behov og utforskning. Ved kartvisualiseringer er det også essensielt å tilpasse lag og styling etter datakvalitet og analyseformål for å sikre at visualiseringen faktisk gir innsikt og ikke forvirring.

Hvordan kan maskinlæring og varsling forbedre hendelsesdeteksjon i Elastic Observability?

I Elastic Observability er kombinasjonen av varsling og maskinlæringsbasert anomalideteksjon en kraftfull metode for å identifisere og analysere problemer i distribuerte systemer. Prosessen starter ofte med opprettelsen av terskelbaserte regler, for eksempel for å overvåke mislykkede transaksjoner eller antall feil i loggene. Disse regelsettene etableres enkelt via brukergrensesnittet, hvor man definerer betingelser som for eksempel "feil teller over 5" og grupperer etter tjenestenavn for å få presis varsling.

Maskinlæringsjobber innen Elastic Observability er sentrale for å oppdage avvik som ikke nødvendigvis overskrider forhåndsdefinerte terskler, men som likevel indikerer potensielle problemer. For eksempel kan man sette opp en anomalideteksjonsjobb for tjenestelatens, hvor maskinlæringsmodellen kontinuerlig analyserer tidsseriedata for å finne uvanlige mønstre. Når slike anomalier oppdages, genereres det varsler som gir innsikt i problemområder før de utvikler seg til alvorlige hendelser.

Ved å simulere feiltilfeller, som å aktivere bestemte feature flags i en OpenTelemetry-demo, kan man teste hele overvåkingskjeden. For eksempel kan aktivering av en feature flag som genererer feil i produktkatalogen føre til varsler i Kibana, hvor man kan se detaljer og korrelasjoner på tvers av tjenester. Slik simulering gir praktisk innsikt i hvordan varsling og anomalideteksjon fungerer i sanntid, og hvordan man kan følge en feil fra den første indikasjonen til rotårsaksanalyse.

For mer komplekse scenarier, som minnelekkasjer forårsaket av eksponentielt voksende cache i en anbefalingstjeneste, kan man observere hvordan flere varsler genereres over tid, både fra terskelregler og maskinlæringsmodeller. Å analysere tjenestelatens i sammenheng med disse varslingene gjør det mulig å identifisere hvilken tjeneste som er roten til problemet, og videre undersøke detaljert ressursbruk som CPU og minne for å forstå hvorfor tjenesten oppfører seg unormalt.

Sammenstillingen av loggdata med maskinlæringsbaserte kategorier viser hvordan lignende logginnslag grupperes, og hvordan anomalier i disse kategoriene reflekterer underliggende systemhendelser. Denne korrelasjonen mellom APM-målinger og logganalyse gir en helhetlig forståelse som er avgjørende for rask feilsøking og forutsigbar drift.

Det er vesentlig å forstå at Elastic Observability tilbyr et integrert rammeverk der varsler, maskinlæring og overvåking ikke er isolerte komponenter, men samhandler for å gi en samlet innsikt i systemets helse. Brukeren får dermed et sentralisert dashboard hvor varsler fra forskjellige kilder og systemer kan sammenlignes og analyseres i sammenheng. Denne integrasjonen er nøkkelen til å oppdage subtile problemer tidlig og redusere nedetid.

For å utnytte denne funksjonaliteten fullt ut, bør leseren også ha et klart bilde av systemets arkitektur og tjenesteavhengigheter, slik at man kan tolke korrelasjoner i APM-data og loggkategorier riktig. Å forstå hvordan feature flags kan brukes til å simulere feil og belastninger i miljøet gir også verdifull erfaring i hvordan man kan teste overvåkingssystemet i praksis.

Hvordan sette opp en indeks livssykluspolicy for Kubernetes-logg

Når vi jobber med store datamengder, som i tilfelle Kubernetes-loggene, er det viktig å ha et effektivt system for databehandling og lagring. En indeks livssykluspolicy (ILM) i Elasticsearch gir oss muligheten til å automatisere prosessen med å rulle over data, flytte dem til forskjellige lagringsnivåer (hot, warm, cold, frozen) og til slutt slette dem etter at de ikke lenger er nødvendige. Denne prosessen optimaliserer både lagringskostnader og ytelse.

1. Behold data i hot-nivået i 7 dager før de rulles over til en ny indeks.

2. Etter rollover, flytt dataene til warm-nivået og behold dem i 30 dager.

3. Etter 30 dager i warm-fasen, flytt loggene til cold-nivået og behold dem i ytterligere 60 dager.

4. Etter cold-fasen, overfør dataene til frozen-nivået, hvor de beholdes i 90 dager.

5. Slett dataene etter totalt 180 dager.

For å konfigurere denne policyen, gjør du følgende:

Start i Kibana | Stack Management | Index Lifecycle Policies, og sørg for at du inkluderer administrerte systempolicyer. Søk etter "logs" i søkeboksen og velg loggpolicyen. Når du navigerer til detalj-siden for policyen, vil du få en advarsel om at redigering av en administrert policy kan forstyrre Kibana-funksjonalitet. Denne advarselen kan ignoreres, da de endringene vi skal gjøre, er enkle og ikke vil skape problemer for Kibana.

1. Hot-faseinnstillinger:
   Start med å deaktivere standardinnstillingen "Use recommended defaults" i rollover-delen. Endre "Maximum age" fra 30 dager til 7 dager. Dette betyr at Elasticsearch begynner å skrive til en ny indeks når den nåværende indeksen når 7 dager. Dette trinnet, kjent som rollover, kan også utløses når en indeks når en maks størrelse på 50 GB, avhengig av hva som skjer først. Det er viktig å vurdere datainntaksraten når du designer ILM-policyen, da dette vil påvirke når rollover skjer.

2. Warm-faseinnstillinger:
   Når dataene rulles over til warm-fasen, sett "Move data into phase when" til 0 dager. Dette betyr at dataene flyttes til warm-fasen umiddelbart etter at de rulles over i hot-fasen. I warm-fasen vil dataene bli lagret i 30 dager før de går videre til cold-fasen.

3. Cold-faseinnstillinger:
   Etter 30 dager i warm-fasen, kan dataene flyttes til cold-nivået. For å optimalisere lagringen kan du aktivere funksjonen "Convert to fully-mounted index". Dette gjør at du kan lagre dataene i et snapshot-format, som gir deg en 50% besparelse på lagringsplass, samtidig som du beholder tilgang til dataene.

4. Frozen-faseinnstillinger:
   

   Etter at dataene har vært i cold-fasen i 60 dager, kan de flyttes til frozen-nivået, hvor de beholdes i ytterligere 90 dager. Frozen-nivået er ideelt for langtidslagring, ettersom dataene sjelden blir aksessert, men fortsatt kan søkes gjennom ved hjelp av Searchable Snapshot-teknologi.

5. Sletting:
   Etter totalt 180 dager, som er summen av 7 dager i hot-fasen, 30 dager i warm-fasen og 60 dager i cold-fasen, vil dataene bli slettet permanent.

Når du har konfigurert policyen, kan du sjekke at den er aktivert ved å gå til Index Management og bruke nedtrekksmenyen for Lifecycle-faser til å sjekke hvilken fase dataene er i.

Det er viktig å merke seg at endringer i logghåndteringspolicyen påvirker alle datastrømmer som bruker denne policyen, noe som kanskje ikke er ønskelig hvis en mer granulær tilnærming er nødvendig. I slike tilfeller kan det være bedre å definere flere spesifikke policyer for forskjellige datastrømmer.

En ILM-policy er laget for å sikre effektiv databehandling og optimal lagring gjennom ulike faser av et indekss liv. Hot-fasen er optimal for aktiv indeksering og rask tilgang til nylig innkommende data, mens warm-fasen er ment for data som fortsatt kan være nødvendig for analyser, men som ikke lenger krever hyppig oppdatering. Cold-fasen er best for data som sjelden blir aksessert, og frozen-fasen er ideell for langtidslagring hvor rask tilgang ikke er avgjørende.

Det er også viktig å forstå at ILM ikke bare er en funksjon som hjelper med lagringsoptimalisering, men også forbedrer ytelsen til systemet. Når data flyttes til faser med lavere tilgangshastigheter, som cold eller frozen, kan systemet beholde høy ytelse ved å fjerne eldre data fra de raskere, men dyrere, lagringsnivåene.