A transformação de dados é um aspecto crucial no processamento de grandes volumes de informação, especialmente quando é necessário reestruturar ou agregar dados para uma análise mais eficiente. O Logstash e o Elasticsearch oferecem ferramentas robustas para lidar com esses desafios, permitindo transformar dados brutos em informações mais úteis e acessíveis.

Em um ambiente de Logstash, a transformação de dados começa com a criação de uma pipeline. Cada instância do Logstash pode hospedar múltiplas pipelines, e cada pipeline tem uma série de componentes que desempenham papéis específicos. A configuração inicial envolve a definição dos input plugins, que são responsáveis por lidar com diferentes fontes de dados, como arquivos CSV, APIs públicas, entre outros. Por exemplo, ao utilizar o plugin CSV, é possível ler dados de tráfego, como os de Rennes, através de um endpoint de API pública.

Após a ingestão dos dados, o Logstash utiliza uma fila (queue) como mecanismo de buffer entre as várias etapas da pipeline. A fila em memória é a configuração padrão, embora existam opções para usar filas persistentes, que são particularmente úteis para evitar a perda de dados durante falhas do sistema ou picos inesperados de tráfego. Um tipo específico de fila, a fila de cartas mortas (dead-letter queue), serve como um repositório temporário para eventos que não podem ser processados no momento.

Uma vez que os dados são ingeridos e armazenados na fila, o próximo passo é aplicar os filtros apropriados para manipulação e transformação dos dados. Esses filtros podem incluir o uso de plugins de parsing, como o mencionado para o formato CSV, ou a aplicação de transformações, como o ajuste de formatos de data ou a aplicação de condições lógicas para ajustar o comportamento do pipeline conforme necessário.

Por fim, os output plugins determinam onde os dados transformados serão enviados. No nosso exemplo, os dados podem ser enviados para o Elasticsearch, onde serão indexados para análise, mas também é possível configurá-los para serem enviados para outros destinos, como Amazon S3, Kafka ou até mesmo exibidos na saída padrão para fins de depuração.

Enquanto a transformação de dados pode ser realizada de várias formas, uma das mais eficazes e populares é o uso do pivot data transform do Elasticsearch. Essa técnica permite criar índices resumidos e agregar dados de uma maneira que facilita a análise subsequente. Para ilustrar o uso dessa ferramenta, considere o exemplo do tráfego de Rennes, previamente ingerido com Logstash. Ao utilizar a transformação de dados no Elasticsearch, podemos reorganizar os dados, criando uma visão mais condensada das entidades de estrada ou rota, agregando informações como a média do tempo de viagem, a fiabilidade da viagem e o número de veículos detectados.

O processo de criação de uma transformação de dados envolve várias etapas cruciais. Inicialmente, é necessário definir a origem dos dados a ser transformada, o que é feito na interface de gerenciamento do Stack, selecionando o conjunto de dados que queremos processar. Em seguida, configuramos a transformação pivot, que permite agrupar os dados com base em critérios específicos, como a denominação da estrada ou a localização. Isso nos ajuda a resumir as informações sobre o tráfego de cada rota, tornando as análises mais eficientes.

Ao configurar as transformações, podemos definir agregações, como a média de velocidade dos veículos ou a duração média das viagens, para obter insights valiosos sobre o comportamento do tráfego. É possível também calcular métricas adicionais, como a porcentagem de velocidade autorizada, utilizando scripts personalizados para realizar operações matemáticas entre diferentes métricas.

Uma das vantagens da transformação de dados no Elasticsearch é a capacidade de rodar os trabalhos de transformação de forma contínua. Isso significa que, à medida que novos dados chegam ao índice, o processo de transformação pode ser automaticamente aplicado, mantendo o índice sempre atualizado com as últimas informações agregadas.

Ao final do processo, é possível configurar o índice de destino onde os dados transformados serão armazenados, além de definir políticas de retenção para gerenciar os documentos desatualizados. A configuração de retenção ajuda a manter o índice eficiente, eliminando dados antigos que não são mais necessários.

Apesar de sua flexibilidade e potência, a transformação de dados usando Logstash e Elasticsearch exige um bom planejamento. A definição de uma arquitetura de pipeline eficiente e a escolha correta das técnicas de transformação são essenciais para garantir que os dados possam ser processados e analisados de forma rápida e precisa. Em alguns casos, a complexidade das transformações pode ser um desafio, especialmente quando se lida com grandes volumes de dados ou com requisitos específicos de lógica de processamento.

Ao configurar uma transformação de dados com Elasticsearch, é fundamental garantir que os nós responsáveis pela transformação estejam devidamente configurados e que o ambiente esteja preparado para suportar o processamento de dados em larga escala. Quando se trata de um cluster auto-gerenciado, a configuração dos nós de transformação pode demandar um esforço adicional, mas essa etapa é crucial para garantir que o processo seja executado de maneira eficiente.

Por fim, é importante lembrar que o uso de transformações de dados deve ser combinado com boas práticas de monitoramento. Embora o Elasticsearch ofereça ferramentas poderosas para acompanhar o desempenho das transformações, um acompanhamento adequado das métricas e dos logs pode fazer toda a diferença para identificar problemas e otimizar o desempenho do sistema.

Como Gerenciar Dados de Séries Temporais com Técnicas de Transformação e Downsampling

A transformação de dados e o downsampling são dois métodos essenciais para gerenciar e otimizar grandes volumes de dados, especialmente quando lidamos com séries temporais, como no caso de métricas de tráfego ou de dispositivos de monitoramento. O uso dessas técnicas permite melhorar o desempenho da visualização, reduzir os custos de armazenamento e tornar a análise de dados mais eficiente.

Quando lidamos com grandes quantidades de dados, é comum que algumas informações se tornem desatualizadas ou excessivas. Isso pode ocorrer em cenários onde múltiplos eventos são gerados para a mesma entidade em um curto espaço de tempo, ou quando os dados de séries temporais contêm uma granularidade maior do que o necessário para análise. O "latest transform" é uma técnica que ajuda a manter os índices limpos e compactos, retendo apenas o documento mais recente para cada chave única, o que facilita a resolução de eventos e a agregação de informações.

Outro processo útil é o downsampling, que permite reduzir a granularidade dos dados temporais. Essa técnica foi introduzida no Elastic 8.7 e oferece flexibilidade no gerenciamento de métricas históricas, sem comprometer a capacidade de análise dos dados em grandes volumes. Ao aplicar o downsampling, você consegue melhorar a performance na visualização de dados em ferramentas como Lens, Timelion ou Time Series Visual Builder (TSVB), especialmente quando lida com conjuntos de dados extensos. O downsampling permite agrupar dados mais detalhados em intervalos maiores, como uma média por hora, em vez de manter todos os dados em nível de cada segundo ou minuto.

Para realizar o downsampling corretamente, é necessário configurar uma política de ciclo de vida do índice (ILM - Index Lifecycle Management), que controla a forma como os dados envelhecem e transitam entre diferentes fases de processamento e armazenamento. A configuração de downsampling dentro de uma política ILM envolve a definição de um intervalo fixo para a agregação dos dados e a definição do tempo máximo de rotação (rollover) dos índices. Isso é crucial para garantir que a informação mais recente seja sempre mantida de forma acessível, enquanto dados mais antigos são consolidados para otimizar o espaço de armazenamento.

Como exemplo prático, consideremos um fluxo de dados de tráfego da cidade de Rennes. Se tivermos dados de tráfego em tempo real, coletados a cada segundo, podemos configurá-los para que, após um período de tempo, esses dados sejam agregados em intervalos maiores, como uma média por uma hora. Isso permite que os dados históricos ainda possam ser consultados sem sobrecarregar os recursos de armazenamento. Para garantir que o processo de downsampling funcione corretamente, deve-se sempre verificar os índices resultantes para confirmar que os dados foram consolidados como esperado.

Adicionalmente, outra maneira de manipular os dados de séries temporais é por meio da transformação de dados pivot. Enquanto o downsampling reduz a granularidade dos dados para otimizar o armazenamento, a transformação pivot é uma técnica que reestrutura e resume os dados para facilitar a análise. Essa transformação é especialmente útil quando você deseja gerar índices que agreguem dados em torno de chaves específicas, como usuários, dispositivos ou locais. Nesse sentido, enquanto o downsampling pode ser visto como uma técnica de redução de dados para otimização de recursos, o pivot serve para criar índices mais estruturados e focados em áreas específicas da análise.

Ambas as técnicas têm um papel importante no processamento de grandes volumes de dados. O downsampling é crucial para manter grandes fluxos de dados acessíveis sem consumir excessivos recursos de armazenamento, enquanto a transformação pivot é essencial para gerar novos formatos de dados que atendem a necessidades analíticas específicas. Cada uma dessas abordagens é adequada para contextos diferentes: o downsampling é mais indicado para dados históricos que não precisam manter todos os detalhes, enquanto o pivot é mais útil quando se busca uma análise mais detalhada e segmentada de uma área específica.

Ao aplicar essas técnicas, é importante lembrar que o uso de downsampling e transformações pivot deve ser balanceado com a necessidade de granularidade dos dados. Embora o downsampling ajude a reduzir os custos de armazenamento e melhore a performance de consultas e visualizações, ele pode levar a uma perda de informações detalhadas. Por outro lado, a transformação pivot oferece uma visão mais estruturada, mas pode não ser adequada para todos os tipos de análise, especialmente quando a granularidade das séries temporais é essencial.

Quando configurando políticas de downsampling, o tempo de rotação (rollover) e o intervalo de agregação devem ser ajustados de acordo com o ciclo de vida dos dados. Geralmente, um rollover de 1 dia e intervalos de downsampling de 2 horas são uma escolha razoável, mas esses parâmetros podem variar dependendo da especificidade do seu caso de uso. A chave é encontrar um equilíbrio entre a redução de dados e a preservação da relevância e precisão das informações que você precisa para suas análises.

O processo de transformação de dados e downsampling é fundamental para otimizar o uso de dados temporais em sistemas que lidam com grandes volumes de informação. A aplicação dessas técnicas ajuda a tornar a análise de dados mais eficiente, ao mesmo tempo que conserva os recursos necessários para o armazenamento e processamento dos dados ao longo do tempo.

Como a Pesquisa Vetorial Está Transformando a Busca Semântica em Aplicações de IA Generativa?

A pesquisa vetorial, uma técnica de grande importância no campo da inteligência artificial e da busca semântica, revoluciona a maneira como as informações são indexadas e recuperadas em grandes volumes de dados. O processo de pesquisa envolve calcular a distância entre o vetor da consulta e outros vetores no banco de dados utilizando uma função de similaridade específica. Após calcular as distâncias de um número pré-determinado de candidatos, esses vetores são classificados conforme sua proximidade ao vetor da consulta, selecionando os k pontos mais próximos, conhecidos como "k-vizinhos mais próximos" (k-NN).

Antes da versão 8, o Elasticsearch utilizava o método de força bruta para a pesquisa k-NN, calculando as distâncias entre o vetor da consulta e todos os vetores no banco de dados. Esse processo, embora eficaz, era computacionalmente intenso e demorava consideravelmente, o que o tornava impraticável para grandes volumes de dados. A partir da versão 8, o Elasticsearch adotou o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para pesquisas de Vizinhança Aproximada (ANN), visando maior eficiência e rapidez. O HNSW utiliza uma estrutura de gráfico em camadas, em que cada camada é um subconjunto da anterior, sendo que a camada inferior contém todos os elementos. O processo de busca inicia-se pela camada superior, que contém menos pontos, e desce camada por camada, reduzindo drasticamente o número de cálculos de distância e acelerando o processo de busca.

Ao considerar o uso do Elasticsearch para otimização de pesquisas vetoriais, é importante também observar outras técnicas que podem aumentar a precisão e expandir a aplicabilidade da pesquisa vetorial. Uma delas é o "chunking", ou divisão de informações, que visa lidar com o problema de truncamento de dados em modelos que não suportam um número muito grande de tokens. Por exemplo, ao utilizar o modelo E5 para gerar vetores a partir de resumos de filmes, o texto é truncado para os primeiros 500 tokens, o que pode acarretar em perda de informações importantes, especialmente em resumos mais longos. Para minimizar esse impacto, pode-se usar modelos que lidam com um maior número de tokens ou aplicar o "chunking", dividindo o conteúdo em partes menores e, assim, preservando a integridade das informações.

A introdução do vetor de byte no Elasticsearch, que foi lançado com a versão 8.6, representa uma revolução no uso de vetores. Esses vetores são compostos por arrays de números de ponto flutuante de 32 bits, mas a nova versão utiliza vetores de byte, o que permite reduzir significativamente os custos de armazenamento com uma perda mínima de precisão. Esse avanço é particularmente relevante quando se busca otimizar o desempenho de sistemas que lidam com grandes volumes de dados, como é o caso da busca semântica em grandes bases de conhecimento.

Em termos de escalabilidade, a implementação de modelos no Elasticsearch também oferece grande flexibilidade. Um modelo pode ser configurado para ser distribuído em várias alocações e usar múltiplos nós de aprendizado de máquina, permitindo o uso eficiente dos processadores e aumentando a escalabilidade de ingestão de dados. Além disso, o número de threads por alocação pode ser ajustado, maximizando o aproveitamento dos recursos de cada nó de aprendizado de máquina. Esse tipo de ajuste é crucial para otimizar o uso de recursos e melhorar a performance do sistema.

A pesquisa vetorial não se limita apenas à busca semântica de texto. Existem diversas outras aplicações práticas dessa tecnologia, como em sistemas de recomendação, detecção de duplicatas, buscas por similaridade de imagens e até mesmo na detecção de fraudes. Em cada uma dessas áreas, a busca vetorial oferece uma maneira eficiente de comparar e identificar padrões em dados complexos, como imagens, vídeos, áudios e até interações de usuários em tempo real.

Ao aplicar essas técnicas de pesquisa vetorial em sistemas de IA generativa, como mostrado em exemplos de pesquisa semântica, é possível melhorar consideravelmente a precisão e a eficácia das respostas geradas por modelos de linguagem. Uma das abordagens mais recentes envolve a utilização do modelo Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER), que permite realizar pesquisas semânticas diretamente. Esse modelo é particularmente interessante porque utiliza vetores esparsos, que são mais compactos em termos de armazenamento e mais rápidos para processar, sem comprometer a qualidade da pesquisa.

Porém, para uma implementação bem-sucedida de pesquisa vetorial, é essencial que o desenvolvedor tenha uma compreensão clara das diferentes estratégias disponíveis, como a escolha entre vetores densos e esparsos, e como essas opções afetam o desempenho e a precisão do sistema. Além disso, entender a arquitetura do Elasticsearch e como os modelos de aprendizado de máquina podem ser alocados e gerenciados corretamente é crucial para garantir que o sistema seja escalável e eficiente.

O Elasticsearch oferece um conjunto robusto de ferramentas para ajustar e personalizar a pesquisa vetorial, incluindo opções de indexação que podem ser refinadas para melhorar tanto a performance quanto a acurácia. Para aqueles que buscam um aprofundamento no tema, a documentação do Elasticsearch sobre o assunto oferece uma riqueza de informações detalhadas, incluindo exemplos práticos e considerações importantes sobre o uso de k-NN e outros algoritmos de pesquisa.

Como Configurar uma Política de Ciclo de Vida de Índice no Elastic Stack

A configuração de uma política de ciclo de vida de índice (ILM) no Elastic Stack é um passo crucial para garantir o gerenciamento eficiente dos dados à medida que eles amadurecem e se tornam menos acessados. A automação dessas transições entre as fases de dados — quente, morna, fria, congelada e exclusão — oferece uma maneira robusta de otimizar tanto o desempenho quanto o custo de armazenamento. Neste processo, ajustaremos a política padrão para um cenário mais realista, que atenda às necessidades específicas de retenção e acesso aos dados.

Começamos a configuração com o acesso à área de gestão de políticas de ciclo de vida de índice no Kibana. Para isso, navegue até "Stack Management", depois "Index Lifecycle Policies", e ative a opção "Include managed system policies". Isso garante que conseguiremos visualizar e editar políticas preexistentes. Ao buscar pela política de logs, observe que um alerta é exibido, informando que editar uma política gerenciada pode afetar a funcionalidade do Kibana. Neste caso, continuaremos com as edições, pois elas são simples e bem controladas.

A política padrão gerencia apenas a fase quente, mantendo os dados indefinidamente. Para um cenário de produção real, este comportamento precisa ser modificado para refletir o ciclo de vida dos dados que, naturalmente, passa por várias fases de retenção e arquivamento. Comece com a edição das configurações da fase quente. No painel de Rollover, desmarque a opção "Use recommended defaults" para ajustar o tempo de retenção dos dados. Defina o "Maximum age" para 7 dias, o que instrui o Elasticsearch a rolar o índice para um novo após esse período.

Depois, configure a transição para a fase morna. Defina "0" dias no campo "Move data into phase when". Isso significa que os dados vão imediatamente para a fase morna logo após o rollover, ou seja, após 7 dias na fase quente. Essa configuração minimiza a necessidade de esperar por um tempo adicional antes de mover os dados para um nível de armazenamento menos custoso.

A fase fria, que começa após 30 dias na fase morna, deve ser configurada com 30 dias. A vantagem dessa fase é que ela permite o uso de "Searchable Snapshots", onde os dados são convertidos em um índice totalmente montado, o que reduz em 50% a necessidade de espaço de armazenamento, mantendo a resiliência dos dados. Isso é ideal para dados que não são acessados com frequência, mas que precisam ser preservados de forma eficiente.

Após 60 dias na fase fria, os dados serão movidos para a fase congelada, onde serão armazenados por mais 90 dias. Na fase congelada, os dados ainda podem ser consultados, mas a velocidade de acesso não é uma prioridade. Utiliza-se o recurso de "Searchable Snapshot" para manter os dados acessíveis com custos mínimos de armazenamento. Uma vez atingidos os 180 dias desde o rollover (considerando as transições pelas fases quente, morna e fria), os dados serão automaticamente excluídos.

Ao finalizar a configuração da política de ciclo de vida de índice, a mesma será aplicada, movendo os dados pelas fases conforme as condições estabelecidas. Você pode monitorar a aplicação da política indo até a área "Index Management" e verificando as fases dos índices para garantir que os dados estão sendo movidos corretamente.

Além de configurar uma política de ILM eficiente, é importante considerar o impacto dessa configuração em todo o fluxo de dados. Modificar a política de logs afetará todos os fluxos de dados, o que pode não ser desejável em todos os cenários. Caso seja necessário um controle mais granular sobre as políticas de dados, é possível adotar abordagens alternativas que permitam uma maior personalização, detalhadas em seções posteriores deste guia.

O ciclo de vida de um índice no Elasticsearch é formado por fases específicas que correspondem ao comportamento dos dados em diferentes momentos da sua vida útil. Cada fase é adaptada ao tipo de acesso que os dados exigem e ao custo de armazenamento:

  • Fase quente: para dados ativos, com alta taxa de escrita e leitura. Ideal para dados que são acessados frequentemente.

  • Fase morna: para dados que são acessados com menos frequência, mas que ainda precisam ser mantidos acessíveis para análises pontuais.

  • Fase fria: para dados que são raramente acessados e não requerem consultas rápidas. Ideal para armazenamento de longo prazo.

  • Fase congelada: para dados que são extremamente raros de acessar, mas que precisam ser preservados a baixo custo.

  • Fase de exclusão: para remover dados que atingiram o fim de sua vida útil, liberando espaço de armazenamento.

Entender essas fases e como configurá-las adequadamente é essencial para garantir que os dados sejam gerenciados de maneira eficaz, sem desperdício de recursos e sem afetar o desempenho das operações. Além disso, ao projetar a política ILM, é vital compreender o ritmo de ingestão de dados, pois isso afetará a transição entre as fases. Ajustes finos no tempo de retenção, como o ajuste do "Maximum age" para rollover e o tamanho das partições, podem impactar diretamente a performance do sistema.

O uso do Elasticsearch em grandes volumes de dados exige um planejamento cuidadoso da arquitetura de armazenamento e da aplicação de políticas de ILM, garantindo não só o bom desempenho do sistema, mas também a eficiência do armazenamento a longo prazo.

Como Ativar o Registro de Auditoria no Elastic Stack para Melhor Visibilidade e Conformidade Regulatória

O registro de auditoria é uma das práticas essenciais para garantir a conformidade regulatória e manter a visibilidade das ações executadas pelos usuários dentro de uma plataforma. Ele permite rastrear todas as ações realizadas, desde falhas de autenticação até tentativas de acesso e alterações administrativas. Neste contexto, vamos explorar como ativar o registro de auditoria no Elastic Stack, abordando tanto as configurações em Elasticsearch quanto no Kibana, para aumentar a transparência e melhorar o monitoramento.

Ativar o registro de auditoria no Elastic Stack envolve dois passos principais: habilitar os logs no Elasticsearch e, em seguida, ativá-los no Kibana. Embora seja possível ativar apenas uma dessas opções conforme a necessidade, é altamente recomendável que ambos os componentes gerem logs de auditoria. Isso proporcionará uma visão mais completa, permitindo correlacionar eventos que acontecem em Kibana com os dados de backend armazenados no Elasticsearch.

Ativando o Registro de Auditoria no Elasticsearch

O primeiro passo é acessar o painel de administração do Elastic Cloud. No console, selecione o seu ambiente de implantação principal e clique em "Editar". Em seguida, localize a seção de configurações do usuário e extensões, ao lado de Elasticsearch. Ali, você deve inserir as configurações necessárias para ativar o registro de auditoria:

yaml
xpack.security.audit.enabled: true


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

Após inserir essas configurações, clique em "Voltar" para salvar as alterações. É importante lembrar que, após realizar essa configuração, será necessário reiniciar o Elasticsearch para que as mudanças entrem em vigor.

Configurando o Registro de Auditoria no Kibana

O processo de ativação do registro de auditoria no Kibana é semelhante. Após editar as configurações do Elasticsearch, role para baixo até a seção do Kibana e clique em "Editar configurações do usuário". Insira o trecho de configuração fornecido no final do arquivo de configurações do Kibana:

yaml
xpack.security.audit.enabled: true

Salve as configurações e aguarde o reinício do Kibana, já que este passo também é necessário para que as alterações sejam aplicadas. Após reiniciar, você estará pronto para começar a explorar os logs de auditoria.

Exploração dos Logs de Auditoria

Depois de ativar os logs de auditoria, o próximo passo é acessá-los para análise. No Kibana, entre na seção "Analytics" e selecione "Discover". Lá, crie uma "Data View" com o nome "elastic-clouds-logs-8" e o padrão de índice "elastic-cloud-logs-8". Para facilitar a visualização, adicione um filtro explícito para os logs de auditoria, utilizando os parâmetros "event.dataset" com valores "kibana.audit" e "elasticsearch.audit". Isso permitirá que você visualize somente os eventos de auditoria, proporcionando uma navegação mais eficiente.

Consultas Avançadas com ES|QL

Uma das grandes vantagens dos logs de auditoria é a capacidade de realizar consultas avançadas usando o Elasticsearch Query Language (ES|QL). Por exemplo, um administrador pode querer saber quantas tentativas de login falharam, em qual espaço e qual foi o resultado dessas tentativas. A consulta ES|QL para isso seria a seguinte:

sql
from elastic-cloud-logs-8


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

Além disso, para monitorar os acessos concedidos aos usuários, outra consulta útil seria:

sql
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

Essas consultas permitem que o administrador tenha uma visão detalhada das ações realizadas pelos usuários, ajudando a identificar comportamentos suspeitos ou anômalos.

Principais Tipos de Eventos de Auditoria

Os eventos de auditoria fornecem informações valiosas sobre o comportamento do sistema, especialmente em ambientes regulados ou de produção. Alguns dos eventos mais importantes a serem registrados incluem:

Eventos de Auditoria do Elasticsearch:

  • Sucesso e falha de autenticação: Registra as tentativas bem-sucedidas e falhas de autenticação, ajudando a identificar brechas de segurança ou problemas de acesso.

  • Acesso concedido e negado: Registra quando o acesso a um recurso é concedido ou negado, essencial para monitorar tentativas de acesso não autorizadas.

  • Criação e exclusão de índices: Permite acompanhar a criação e remoção de índices, ajudando a identificar mudanças nos dados e possíveis alterações não autorizadas.

  • Criação e exclusão de chaves API: Monitora a criação e exclusão de chaves API, fundamental para garantir que o acesso à API seja seguro.

Eventos de Auditoria do Kibana:

  • Login e logout de usuários: Registra os logins e logouts dos usuários, útil para rastrear o acesso e identificar padrões anômalos.

  • Leitura e escrita de objetos salvos: Registra quando um usuário lê ou escreve em objetos salvos, como dashboards e visualizações.

  • Criação e exclusão de espaços: Acompanha a criação e exclusão de espaços dentro do Kibana, essencial para manter o controle sobre a organização e o acesso dentro da plataforma.

  • Gestão de usuários e funções: Registra alterações nas contas de usuários e nas funções atribuídas, crucial para manter a segurança e os níveis apropriados de acesso.

Esses eventos de auditoria são fundamentais não só para o monitoramento contínuo da plataforma, mas também para a manutenção da integridade e segurança dos sistemas. Administradores de sistema e equipes de segurança podem usar esses registros para detectar falhas, investigar incidentes de segurança e garantir que as operações estejam de acordo com as políticas e regulamentos da empresa.

Considerações Finais

Embora os registros de auditoria sejam essenciais para a segurança e conformidade, é importante ter em mente que, dependendo da configuração, esses logs podem se tornar bastante verbosos. Por isso, é fundamental balancear a quantidade de informações geradas com a necessidade de monitoramento efetivo, para não sobrecarregar o sistema de logs e garantir que as informações mais relevantes sejam destacadas.

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