Como Criar e Configurar um Pipeline Logstash para Ingestão de Dados em Tempo Real

A configuração de um pipeline no Logstash envolve a definição de um conjunto de parâmetros que determinam como os dados serão coletados, analisados, filtrados e enviados para os destinos finais para posterior análise ou armazenamento. Este processo permite harmonizar dados provenientes de diversas fontes, tornando-os prontos para visualização, pesquisa e análise em ferramentas como o Elasticsearch e o Kibana, além de possibilitar seu envio a outros destinos.

A abordagem mais comum para instalar o Logstash em uma máquina Debian é utilizando o pacote padrão, mas também existem alternativas que podem ser mais adequadas dependendo do ambiente de trabalho ou preferências do usuário. Dentre essas opções, destacam-se o uso de Docker, o Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) e a configuração via variáveis de ambiente ou flags de linha de comando. Além disso, é possível armazenar configurações sensíveis, como senhas e chaves de API, em um keystore seguro.

Para a criação de um pipeline, o processo envolve vários passos. Primeiramente, é necessário configurar a fonte de dados de entrada, que no caso deste exemplo é a coleta de dados em tempo real do tráfego de Rennes a partir de uma API pública. A seguir, é preciso definir uma série de filtros para tratar esses dados, convertendo-os para o formato correto e realizando ajustes como a conversão de tipos de dados e a exclusão de campos desnecessários.

Configuração da Entrada

No Logstash, a configuração da entrada é definida pelo plugin de input. Neste caso, usamos o plugin http_poller para buscar os dados de tráfego de Rennes a cada 10 minutos, no formato CSV. A URL fornecida na configuração permite que o Logstash obtenha os dados mais recentes do tráfego e os processe automaticamente.

plaintext
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input {

  http_poller {
    urls => {
      rennes_data_url => "https://data.rennesmetropole.fr/explore/dataset/etat-du-trafic-en-temps-reel/download?format=csv&timezone=Europe/Paris&use_labels_for_header=false"
    }
    request_timeout => 60
    schedule => { every => "10m" }
    codec => "line"
  }
}

Aplicando Filtros de Dados

Após coletar os dados, é preciso formatá-los corretamente antes de enviá-los para o destino final. No exemplo, utilizamos filtros como o csv para analisar os dados, transformando as colunas em campos estruturados. Também utilizamos o filtro date para ajustar o campo datetime, convertendo-o para o formato timestamp que o Elasticsearch pode utilizar. Outro filtro importante é o mutate, usado para modificar o valor do campo sens_circule para um valor booleano que indica se o tráfego é unidirecional ou não.

plaintext
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filter {
  csv {
    separator => ";"
    skip_header => "true"
    columns => [ "datetime", "predefinedlocationreference", "averagevehiclespeed", "traveltime", "traveltimereliability", "trafficstatus" ]
    remove_field => [ "geo_shape", "gml_id", "id_rva_troncon_fcd_v1_1" ]
  }
  date {
    match => ["datetime", "UNIX"]
    target => "@timestamp"
  }
  if [sens_circule] == "Sens unique" {
    mutate {
      add_field => { "oneway" => "true" }
    }
  } else {
    mutate {
      add_field => { "oneway" => "false" }
    }
  }
  mutate {
    rename => { "traveltime" => "traveltime.duration" }
    remove_field => [ "datetime", "message", "path", "host", "@version", "original", "event.original", "tags", "sens_circule" ]
  }
}

Configuração da Saída

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output {
  elasticsearch {
    cloud_id => "CLOUD_ID"
    cloud_auth => "user:password"
    data_stream => true
    data_stream_type => "metrics"
    data_stream_dataset => "rennes_traffic"
    data_stream_namespace => "default"
  }
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

Testando a Configuração

Após configurar o pipeline, é necessário iniciar o Logstash e verificar se a ingestão de dados está ocorrendo corretamente. No caso do Debian, o comando para iniciar o serviço do Logstash é o seguinte:

bash
Copy code
$ sudo systemctl start logstash.service

Uma vez que o Logstash esteja rodando, é possível verificar os dados no Kibana, criando uma data view e usando o padrão de índice metrics-rennes_traffic-default para visualizar os dados de tráfego que foram ingeridos.

Aspectos Importantes a Serem Considerados

Além do que foi descrito, é fundamental que o leitor compreenda a importância de entender os detalhes de cada etapa do processo. A configuração do Logstash, embora simples em sua estrutura, pode ter um impacto significativo na qualidade dos dados processados e na performance do sistema. A escolha dos plugins corretos e a definição apropriada dos filtros são cruciais para garantir que os dados sejam coletados, processados e enviados de forma eficiente.

Outro ponto importante é o gerenciamento de erros e a validação dos dados ao longo do pipeline. O Logstash oferece várias ferramentas para monitoramento e depuração, o que permite aos administradores e desenvolvedores ajustarem as configurações de forma iterativa, melhorando a ingestão de dados em tempo real e evitando problemas de performance ou falhas na coleta de dados.

Como a Fragmentação de Documentos Melhora a Eficiência de Buscas e Aplicações de RAG

Ao trabalhar com grandes volumes de dados em aplicações de Recuperação de Respostas Generativas (RAG), um dos desafios mais significativos é garantir que os dados sejam processados e recuperados com precisão. Uma abordagem crítica para alcançar esse objetivo é a fragmentação dos documentos, uma técnica que divide textos longos em partes menores antes de indexá-los em sistemas como o Elasticsearch. Essa prática é especialmente importante quando estamos lidando com modelos vetoriais que possuem limites de tokens, como o modelo e5-small, que só consegue processar até 512 tokens de uma vez.

Ao utilizar a fragmentação, garantimos que cada parte do texto, como um parágrafo ou uma seção de um filme ou artigo, seja indexada de forma independente. Isso facilita a busca, pois o sistema pode recuperar precisamente os segmentos relevantes de informação sem perder contexto. No caso de filmes, por exemplo, ao pesquisar por títulos como "Titanic", a fragmentação permite que diferentes aspectos do filme — como enredo, personagens ou direção — sejam acessados individualmente, mas ainda mantendo a integridade do conteúdo original.

O processo começa com o uso de um script Python para carregar e fragmentar os dados. Utilizando bibliotecas como o NLTKTextSplitter, podemos dividir o texto em blocos menores, geralmente de até 1000 tokens, com uma sobreposição de 200 tokens entre os fragmentos. Isso garante que, mesmo que um pedaço de texto relevante esteja na transição entre dois fragmentos, ele será mantido em ambos os segmentos, aumentando a precisão da recuperação.

Além disso, ao empregar um modelo híbrido de busca que combina busca lexical e vetorial, melhoramos ainda mais a precisão das respostas. A busca lexical pode ser ajustada com o uso de analisadores personalizados, que ignoram palavras comuns ou irrelevantes (como preposições ou conjunções), o que reduz o “ruído” nos resultados de busca. Isso é essencial para garantir que o modelo consiga se concentrar nas palavras-chave mais relevantes ao processar as consultas do usuário.

Uma das vantagens mais notáveis dessa abordagem de fragmentação é a capacidade de realizar conversas contínuas em aplicativos de chatbot. Após o processamento e indexação, os modelos conseguem lembrar de partes anteriores da conversa, fornecendo respostas contextualmente precisas e naturais. Por exemplo, em uma interação com um chatbot sobre filmes, o usuário pode começar perguntando sobre a trama de um filme e, em seguida, fazer perguntas subsequentes, como quem são os personagens ou como o filme termina, sem precisar repetir o nome do filme. Isso ocorre porque o chatbot, ao indexar o conteúdo em fragmentos, consegue reter o contexto de conversas passadas, oferecendo uma experiência mais fluida e interativa.

Outro ponto importante é que a fragmentação não é apenas uma questão técnica, mas também uma escolha estratégica. A quantidade de dados fragmentados precisa ser equilibrada. Embora um tamanho de fragmento menor (como 512 tokens) gere mais documentos e, portanto, mais buscas, ele pode também causar problemas de contexto se a consulta envolver múltiplos fragmentos. O ideal é encontrar um equilíbrio que permita cobrir um contexto relevante sem excessiva sobrecarga de documentos.

O impacto dessa abordagem vai além da simples execução de consultas. Quando aplicada corretamente, ela melhora a maneira como as informações são apresentadas, refina a precisão das respostas e oferece uma base sólida para o desenvolvimento de sistemas de AI generativa que entendem o contexto e a intenção do usuário. Dessa forma, a combinação de técnicas de fragmentação, ajuste de modelos de busca e histórico de mensagens pode transformar significativamente a qualidade de sistemas de respostas automatizadas e chatbots inteligentes.