Ao lidar com grandes volumes de dados em sistemas como o Elasticsearch, a definição correta dos mapeamentos e analisadores desempenha um papel fundamental na eficiência da busca e na relevância dos resultados. O Elasticsearch oferece recursos poderosos para adaptar a indexação e a busca de documentos por meio da personalização desses processos. Em particular, o uso de analisadores personalizados e mapeamentos explícitos pode ser a chave para uma implementação mais eficiente e adaptada às necessidades específicas do seu sistema.

O Elasticsearch, por padrão, oferece uma série de analisadores integrados para lidar com diferentes idiomas e tipos de texto. Esses analisadores são responsáveis por processar o texto de maneira a torná-lo adequado para indexação e consulta. No entanto, há situações em que os analisadores padrões não são suficientes, e é necessário criar um analisador personalizado. Isso pode ser feito utilizando componentes como tokenizadores, filtros de tokens e filtros de caracteres, que podem ser padrão ou definidos pelo usuário. Um exemplo disso seria um analisador que converte o texto para minúsculas, remove palavras comuns (stopwords), substitui sinônimos ou até mesmo elimina acentos.

A necessidade de um analisador personalizado pode surgir em diversos cenários. Por exemplo, no caso de lidar com diferentes idiomas e scripts, como o chinês, japonês e árabe, que exigem tratamentos especiais. Da mesma forma, a relevância dos resultados da pesquisa pode ser melhorada com a utilização de sinônimos, stemming e lematização. Além disso, é possível unificar o texto ao remover pontuações, espaços em branco e acentos, tornando-o insensível a maiúsculas e minúsculas. Esses ajustes são fundamentais para garantir que o sistema de busca tenha a flexibilidade necessária para processar o conteúdo de maneira eficaz, independentemente da sua complexidade ou diversidade.

Em relação ao mapeamento, o conceito de "mapping" no Elasticsearch refere-se à definição da estrutura do índice, ou seja, como os documentos e seus campos são armazenados e indexados. O mapeamento é crucial, pois permite especificar o tipo de dado de cada campo (texto, palavra-chave, número, data, etc.), além de configurar propriedades como opções de indexação e analisadores. Definir corretamente o mapeamento de um índice é essencial para que o Elasticsearch armazene, busque e analise os documentos de forma eficiente, proporcionando resultados mais precisos e rápidos.

Quando um mapeamento não é pré-definido, o Elasticsearch tenta inferir os tipos de dados dinamicamente, o que pode levar a uma indexação inconsistente e imprecisa. Embora essa abordagem seja útil em alguns casos, ela não oferece o nível de controle necessário para um sistema de busca robusto. A criação de um mapeamento explícito oferece vantagens significativas, como a definição clara de como os dados serão indexados e processados, o que ajuda a evitar problemas como a interpretação errônea de tipos de dados.

Ao definir explicitamente o mapeamento, você pode escolher como cada campo será tratado. Por exemplo, ao analisar um campo de "data", o Elasticsearch pode precisar tratá-lo como um tipo numérico para realizar consultas de intervalo. Já campos como "título" ou "descrição", que são comumente pesquisados em texto completo, devem ser mapeados como texto para que o Elasticsearch possa realizar uma pesquisa eficiente. Também é possível utilizar a técnica de mapeamento de múltiplos campos (multi-field mapping), que permite indexar o mesmo campo de maneiras diferentes, dependendo das necessidades da pesquisa, como, por exemplo, indexar um campo tanto como texto para busca de conteúdo quanto como palavra-chave para ordenação.

Outro ponto crucial ao trabalhar com o mapeamento é a questão da "explosão de mapeamento". Isso ocorre quando o Elasticsearch, ao processar documentos, adiciona novos campos automaticamente sem limites, o que pode resultar em um aumento descontrolado no número de campos indexados. Esse fenômeno pode levar a problemas de desempenho, como escassez de memória e dificuldades na recuperação de dados. Para evitar esse problema, é recomendável aplicar limites no número de campos e na profundidade máxima das estruturas de dados. O Elasticsearch também oferece configurações para controlar o número máximo de objetos JSON aninhados e o comprimento máximo dos nomes dos campos, ajudando a prevenir a sobrecarga do sistema.

Por fim, ao projetar um mapeamento explícito, é importante considerar a utilização de um esquema comum, como o Elastic Common Schema (ECS), que proporciona uma estrutura consistente e personalizável para organizar os dados dentro do Elasticsearch. A adoção desse esquema pode simplificar a integração de diferentes fontes de dados, garantindo uma abordagem mais padronizada e eficiente para o gerenciamento de grandes volumes de informações.

Além disso, a definição clara dos mapeamentos também garante que os campos de dados sejam indexados corretamente, evitando problemas de perda de informações durante as consultas e otimizando a performance do sistema. Com isso, o uso de mapeamentos explícitos e a configuração adequada de analisadores são ferramentas essenciais para qualquer implementador que busque maximizar a eficiência e a precisão das buscas no Elasticsearch.

Como Integrar e Gerenciar o Elastic Agent em Modo Standalone

A integração de dados no Elastic Stack é uma parte fundamental do processo de coleta, análise e visualização de informações em tempo real. Uma das formas mais eficientes de realizar essa integração é utilizando o Elastic Agent, uma ferramenta que facilita a ingestão de dados de diferentes fontes, além de otimizar o gerenciamento e a segurança de toda a pilha Elastic. Através de uma abordagem simplificada e escalável, o Elastic Agent permite que os usuários configurem e monitorem o fluxo de dados em um ambiente centralizado, como o Fleet Server, ou em modo standalone para um controle mais direto sobre as operações.

Integração e Configuração do Elastic Agent

Quando se adiciona uma nova integração a uma política existente, ocorre uma série de interações fundamentais para garantir a continuidade da coleta de dados de forma eficiente. O Elastic Agent mantém uma comunicação constante com o Fleet Server, funcionando de maneira semelhante a um satélite que periodicamente verifica sua estação base. Esse contato regular permite que o Elastic Agent se mantenha atualizado com quaisquer mudanças nas políticas atribuídas a ele.

Sempre que uma política é modificada, incluindo a adição de uma nova integração, o Fleet Server atualiza essa política e distribui as mudanças para todos os agentes conectados, assegurando que os dados sejam coletados conforme o novo modelo de integração. Esse processo não só melhora a eficiência operacional, mas também reduz a complexidade de gestão do sistema e aprimora a segurança e o desempenho da implantação do Elastic Stack.

Apesar de este exemplo se referir apenas à adição de uma integração em uma política existente, o Fleet oferece muitas outras opções de gerenciamento. A página de configuração de integrações permite configurar processadores de Elastic Agent para reduzir o número de campos ou adicionar metadados aos eventos coletados. A utilização de tags também permite uma categorização mais flexível e personalizada dos dados, proporcionando aos administradores uma experiência mais ajustável e otimizada.

Implantação do Elastic Agent em Modo Standalone

Para usuários mais avançados, que preferem ter controle total sobre a configuração e manutenção de seus agentes, a implantação do Elastic Agent em modo standalone é uma excelente opção. Embora o Elastic recomende o uso de agentes gerenciados pelo Fleet sempre que possível, o modo standalone oferece uma abordagem mais direta e personalizada. No entanto, essa opção exige mais trabalho manual e uma maior carga operacional.

A primeira etapa para implantar o Elastic Agent em modo standalone é a criação de uma política específica. Usando o Kibana, pode-se facilmente criar uma nova política, como, por exemplo, uma política para a integração Apache. A configuração básica inclui o nome da integração, descrição e a escolha de um novo host para adicionar à política. Uma vez criada a política, o próximo passo é configurar o agente para rodar em modo standalone, o que implica em baixar e modificar o arquivo de configuração adequado, garantindo que as credenciais estejam corretas.

Instalação e Configuração do Agente

Após configurar a política, o próximo passo é realizar a instalação do Elastic Agent. Para isso, é necessário baixar o pacote do agente e extraí-lo no host de destino. O arquivo de configuração gerado deve ser copiado para o diretório onde o agente foi extraído, após o que a instalação pode ser realizada por meio de comandos específicos no terminal. Durante a instalação, o sistema perguntará se o agente deve ser registrado no Fleet. No modo standalone, a resposta será negativa, pois o agente não será gerenciado pelo Fleet Server.

Uma vez instalado, o agente deve ser iniciado e configurado para começar a enviar dados ao Elasticsearch. Para verificar se o agente está funcionando corretamente, basta acessar o Kibana e confirmar que os logs do Apache estão sendo exibidos no painel de controle.

Diferenças entre o Modo Standalone e o Modo Gerenciado pelo Fleet

O modo standalone oferece maior controle e flexibilidade para os administradores, especialmente em ambientes menores ou mais específicos, onde o gerenciamento centralizado não é uma prioridade. No entanto, essa abordagem carece da escalabilidade e facilidade de gerenciamento centralizado que o Fleet Server oferece. Em um ambiente maior ou mais dinâmico, o Fleet permite a gestão simplificada de múltiplos agentes, o que reduz significativamente a carga operacional. A desvantagem do Fleet, no entanto, é a complexidade adicional na configuração e manutenção do servidor, que pode ser excessiva em setups mais simples.

Cada abordagem tem suas vantagens e desvantagens, sendo crucial escolher a mais adequada de acordo com as necessidades de controle e escalabilidade do ambiente. O modo standalone é ideal para quem busca controle direto e personalizado, enquanto o Fleet é recomendado para quem precisa de um gerenciamento centralizado e simplificado, capaz de lidar com um grande número de agentes.

Aspectos Importantes para os Leitores

Ao implementar o Elastic Agent, seja em modo standalone ou gerenciado pelo Fleet, é fundamental compreender a importância da escolha do método de autenticação. O uso de credenciais como nome de usuário e senha é comum, mas também é possível optar por chaves de API para maior segurança. A autenticação correta garante que os dados sejam coletados e enviados de maneira segura, sem risco de exposição.

Além disso, vale ressaltar que a manutenção de um ambiente Elastic Stack requer monitoramento constante e atualizações periódicas para garantir que o sistema continue a operar de forma eficiente e segura. A integração de novas fontes de dados, a atualização das políticas e a verificação da integridade dos agentes devem ser realizadas regularmente, para assegurar que as operações não sejam interrompidas e que o sistema se mantenha resiliente às mudanças.

Por fim, embora a configuração de agentes standalone possa ser mais complexa, ela oferece flexibilidade e autonomia para o administrador. No entanto, em grandes infraestruturas, o uso do Fleet Server tende a ser mais vantajoso, pois ele proporciona um ponto único de controle e gestão de políticas, facilitando a escalabilidade e a consistência operacional.

Como Funciona a Busca Semântica com Vetores Esparsos e o Modelo ELSER

O uso de modelos de busca semântica e vetores esparsos tem ganhado destaque na integração com IA generativa, principalmente na busca de dados e na utilização de grandes volumes de informações de forma eficiente. O ELSER, modelo baseado em redes neurais, é um dos principais exemplos dessa abordagem. Ao realizar uma busca semântica, o ELSER utiliza uma técnica chamada "expansão de termos", que melhora a relevância dos resultados ao expandir uma consulta com termos semanticamente relacionados, similar ao BM25 utilizado na busca lexical. Essa técnica tem se mostrado eficaz não apenas para melhorar a qualidade das buscas, mas também para realizar buscas em grandes volumes de dados com maior agilidade.

O principal diferencial do ELSER é o uso de vetores esparsos em vez de vetores densos, o que leva a uma eficiência aprimorada. No script de ingestão de dados, por exemplo, há uma diferença crucial com relação ao mapeamento de campos vetoriais: a definição de sparse_vector ao invés de dense_vector. Os vetores esparsos são mais eficientes para indexar grandes volumes de dados, pois não armazenam informações desnecessárias, mas sim apenas os valores que são significativos para a consulta, o que reduz o custo computacional de busca.

Na prática, durante o processo de ingestão, o modelo ELSER aplica a expansão de termos sobre o campo configurado no pipeline de ingestão. O resultado desse processo é uma lista de tokens com pesos associados, que são armazenados utilizando os tipos de rank feature do Elasticsearch. Esse método é fundamental para garantir que as buscas realizadas no banco de dados sejam semânticas, ou seja, que elas consigam capturar o significado por trás das palavras-chave e encontrar resultados relevantes, mesmo que as consultas não usem as mesmas palavras exatas presentes nos documentos.

Uma vez que os dados são ingeridos e os vetores esparsos gerados, é possível realizar buscas semânticas através da aplicação de consultas que utilizem o tipo text_expansion. O modelo aplica a expansão de termos tanto no documento quanto na consulta, gerando tokens e pesos correspondentes a partir dos termos aprendidos durante o treinamento do modelo. A partir disso, é calculado um escore para cada documento, levando em consideração os pesos de cada token, e os documentos são classificados de acordo com esses escores, retornando os resultados mais relevantes para o usuário.

O modelo ELSER, ao contrário dos vetores densos, é eficaz principalmente para situações em que a performance e a capacidade de indexação são essenciais. Isso ocorre porque o modelo é otimizado para realizar uma busca mais rápida, sem perder a precisão semântica, ao utilizar vetores esparsos. A técnica de rank_feature no Elasticsearch também facilita a personalização dos resultados, permitindo incorporar sinais específicos de relevância, como a popularidade ou a novidade dos documentos, diretamente no processo de pontuação de relevância.

Além disso, a integração de sistemas como o Kibana oferece uma interface visual para acompanhar e inspecionar os dados ingeridos. Ao acessar o Kibana, é possível visualizar as diferentes representações dos vetores esparsos gerados, como o campo plot_sparse_vector, e comparar como as consultas são processadas em tempo real. Isso permite aos desenvolvedores e analistas de dados uma forma prática de validar a qualidade e a precisão das buscas realizadas.

No caso de uma aplicação de busca, como a de um banco de dados de filmes, por exemplo, a implementação de buscas semânticas com ELSER pode ser testada através de consultas simples, como "momento romântico" ou "história de amor". O uso de tais consultas em um índice configurado com vetores esparsos pode retornar resultados de filmes relacionados, como "Titanic" ou "Cinderela", com base em sua semelhança semântica com a consulta, mesmo que as palavras-chave não coincidam exatamente.

A verdadeira potência do modelo ELSER se revela na sua capacidade de gerar resultados semânticos com alta precisão, sem a necessidade de ajustar o domínio dos dados. Mesmo quando o conteúdo dos documentos não está perfeitamente alinhado com os termos da consulta, a expansão de termos do ELSER consegue identificar e retornar informações relevantes.

Além disso, é importante compreender que a implementação de busca semântica com vetores esparsos pode ser uma ferramenta poderosa em contextos onde o volume de dados é grande e a precisão na entrega de resultados é essencial. A combinação de vetores esparsos e modelos como o ELSER não apenas acelera o processo de busca, mas também melhora a capacidade de entender o significado por trás das palavras-chave, permitindo que sistemas como o Elasticsearch entreguem resultados mais precisos e contextualmente adequados.

Com o ELSER, a tecnologia de busca semântica ultrapassa os limites dos métodos tradicionais de indexação, e a utilização de vetores esparsos torna a implementação de buscas escaláveis e eficientes. Por isso, compreender a diferença entre vetores esparsos e densos, assim como a expansão de termos, é essencial para os profissionais que buscam otimizar seus sistemas de busca e integrar tecnologias avançadas de inteligência artificial.

Como Configurar Políticas de Ciclo de Vida de Índices no Elasticsearch: Otimizando a Gerência de Dados por Fases

No contexto da gestão de grandes volumes de dados no Elasticsearch, uma das abordagens mais eficientes é a implementação de Políticas de Ciclo de Vida de Índices (ILM), que ajudam a automatizar a movimentação dos dados através de diferentes fases de armazenamento, conforme seu uso diminui com o tempo. Essas fases são categorizadas como quente, morna, fria e congelada, cada uma destinada a atender a diferentes necessidades de desempenho e custo. À medida que um índice transita de uma fase para outra, o ILM atualiza as configurações do índice, incluindo regras de alocação específicas, que determinam em quais nós os shards podem ser alocados com base nas características dos dados, como no caso da transição de dados quentes para dados frios.

Entre as configurações mais cruciais para um bom gerenciamento do ciclo de vida dos dados estão as opções de otimização de recursos e redução de custos. Dentre elas, o "force merge" é uma das mais importantes, especialmente quando lidamos com dados de séries temporais. Ao forçar a fusão de segmentos, a configuração reduz o número de segmentos a apenas um, o que, por sua vez, diminui o uso de recursos e melhora o desempenho. Como prática recomendada, sempre ative essa configuração na fase quente, aproveitando os maiores recursos computacionais disponíveis nesses nós. Já a opção "shrink" é útil para reduzir o número de shards, algo essencial quando você configura múltiplos shards primários para acelerar a indexação e deseja otimizá-los posteriormente após o rollover dos índices.

Outra configuração interessante, mas que deve ser usada com cautela, são os "searchable snapshots". Essa funcionalidade é geralmente associada às fases fria e congelada, mas pode ser aproveitada na fase quente para montar um índice completo e substituir réplicas. Embora isso ofereça vantagens de armazenamento, pode prejudicar a latência das consultas e comprometer a resiliência do sistema, pois há risco de perda de dados caso ocorra uma falha enquanto o índice estiver sendo escrito ativamente.

Para dados de séries temporais, o "downsampling" é uma técnica fundamental. Ao reduzir a granularidade dos dados agregando-os em intervalos maiores, essa configuração não só diminui o impacto no armazenamento, mas também contribui para a redução dos custos operacionais. A ativação do downsampling pode ser feita na fase morna, onde os dados já começam a ser acessados com menos frequência, permitindo que os dados sejam processados de forma mais eficiente e econômica.

Na fase morna, a redução do número de réplicas também se torna uma boa prática. Considerando que os dados são acessados com menos frequência, a diminuição do número de réplicas pode ajudar a economizar recursos e otimizar o desempenho, sem impactar significativamente a disponibilidade dos dados.

Uma característica importante do ILM é a opção "read only", que desativa a escrita de novos dados nos índices. Essa configuração é útil quando os dados atingem uma fase de arquivamento ou quando a indexação de novos dados não é mais necessária. Já a configuração "index priority" tem grande utilidade em cenários de recuperação, permitindo priorizar índices importantes durante a reinicialização de nós.

Porém, ao modificar as políticas de ILM, é importante ficar atento a um aviso comum: a alteração direta de políticas gerenciadas pode gerar problemas imprevistos. Por esse motivo, muitas vezes é recomendado utilizar políticas ILM gerenciadas, especialmente se você não tem familiaridade com a complexidade de suas configurações. Para ajustes específicos, como aplicar uma política personalizada a um fluxo de dados, consulte a documentação oficial para entender as melhores práticas.

Quando se trata da otimização de fluxos de dados de séries temporais, uma das abordagens mais eficientes é o downsampling. Ao reduzir a resolução dos dados, esse processo não apenas economiza espaço de armazenamento, mas também facilita a análise de grandes volumes de dados históricos, mantendo a capacidade de realizar operações analíticas sem sobrecarregar os recursos do sistema. A configuração de downsampling em políticas ILM pode ser feita de forma simples, ajustando o intervalo de downsampling conforme a necessidade de granularidade dos dados.

É importante entender que, ao aplicar essas configurações, os dados são movidos entre as fases com base em regras pré-definidas, o que pode impactar diretamente a forma como você consulta esses dados ao longo do tempo. Com isso, a otimização do ciclo de vida do índice não é apenas uma questão de configuração, mas também de planejamento estratégico, onde o balanceamento entre custo e desempenho precisa ser constantemente revisado.

Como Implementar a Estratégia de Monitoramento no Elastic Stack com Terraform

Quando se trata de implementar uma estratégia de monitoramento no Elastic Stack para operações que exigem o monitoramento através de várias regiões, é essencial planejar adequadamente a configuração e o fluxo de dados entre os diferentes componentes. Abaixo, será abordado um processo passo a passo para configurar e implementar o monitoramento de seu Elastic Stack, utilizando o Terraform para facilitar o gerenciamento da infraestrutura.

Primeiramente, é necessário fazer o download dos arquivos de configuração do Terraform no repositório oficial do livro, que podem ser acessados através do seguinte link: Repositório GitHub. Depois de baixar os arquivos, abra o arquivo .tfvar em um editor de sua preferência, insira a chave da API (api_key) no local apropriado e salve o arquivo.

Com a configuração pronta, siga os mesmos passos descritos no capítulo anterior sobre a configuração do Elastic Stack com Terraform, rodando os comandos abaixo para verificar o que será implantado em termos de componentes:

bash
$ terraform init
$ terraform plan

Esses comandos ajudam a entender a configuração e o que será executado no ambiente. Após isso, execute o seguinte comando para aplicar a configuração:

bash
$ terraform apply

Uma vez que o comando tenha sido concluído com sucesso, acesse o console do Elastic Cloud e localize o deployment denominado terraform-monitoring. Esse deployment servirá como repositório para os dados de monitoramento.

O próximo passo é configurar os deployments principais para encaminharem logs e métricas de monitoramento. No console do Elastic Cloud, selecione o deployment que você deseja monitorar. Navegue até a opção de Logs e métricas no menu à esquerda e clique nela. Na página de Logs e Métricas, clique em "Ativar". No menu suspenso, escolha o deployment terraform-monitoring e clique em "Salvar" para aplicar e salvar as alterações.

Depois de aplicar a configuração, a página de Logs e Métricas exibirá as informações conforme mostrado na figura correspondente. Agora, repita o mesmo processo para o deployment new-team, garantindo que todos os deployments relevantes estejam configurados para enviar dados para o repositório central de monitoramento.

Com os dados sendo enviados corretamente para o deployment de monitoramento, podemos explorar como utilizar essas informações dentro do aplicativo de Stack Monitoring. Acesse o Kibana do deployment terraform-monitoring e navegue até a seção de Stack Monitoring em "Management". Nessa página, você poderá visualizar todos os clusters monitorados e acessar informações detalhadas sobre o desempenho e saúde de cada um.

Ao acessar a página de visão geral do cluster, você poderá começar pela visão geral do Elasticsearch. Nessa página, é possível observar métricas-chave relacionadas à saúde e ao status de seus clusters. A página de visão geral do Elasticsearch é dividida em duas partes principais: a parte superior mostra métricas importantes de busca e indexação, permitindo identificar rapidamente quaisquer problemas de desempenho. Já a parte inferior foca nas entradas recentes de logs, ajudando a identificar erros ou atividades suspeitas nos nós do cluster.

A maior parte do tempo será dedicada às abas "Nodes" (Nós) e "Indices" (Índices). A aba "Nodes" oferece informações detalhadas sobre como os recursos estão sendo utilizados e alocados em cada nó, permitindo identificar problemas como sobrecarga de CPU, saturação de disco ou pontos quentes de recursos em determinado nó. Cada nó é classificado, e os nós mestres são identificados com uma estrela, facilitando a navegação.

Na aba "Indices", o foco é o armazenamento de dados. É possível visualizar indicadores como o número de documentos, taxas de indexação e busca, além de identificar fragmentos não alocados que podem afetar a saúde do cluster. Caso identifique um problema de lentidão em um índice específico, você pode clicar no nome do índice para ver métricas detalhadas para esse índice.

Uma funcionalidade recente na aplicação de Stack Monitoring é a aba "Ingest Pipelines", que oferece uma visão detalhada sobre o desempenho dos pipelines de ingestão de dados. Se o seu cluster estiver processando muitos pipelines, essa aba é particularmente útil para identificar gargalos de desempenho.

O Stack Monitoring também inclui métricas relacionadas ao aprendizado de máquina e à replicação entre clusters. Se sua arquitetura envolver Machine Learning, a aba "Machine Learning Jobs" fornece uma visão geral dos nós e das métricas relacionadas aos trabalhos em execução. A aba "Cross-Cluster Replication (CCR)" monitora a saúde e o desempenho das operações de replicação entre clusters.

Embora as visualizações e os painéis do Stack Monitoring sejam extremamente valiosos para o diagnóstico e a resolução de problemas, uma das maiores vantagens de ter o Stack Monitoring ativado é a capacidade de configurar alertas para degradação de desempenho. O Stack Monitoring vem com um conjunto de regras pré-configuradas, baseadas nas melhores práticas do Elastic Stack, que podem ser ativadas para garantir que você seja notificado de quaisquer problemas antes que eles afetem gravemente a operação.

Para ativar as regras padrão, basta acessar o menu "Alerts and rules" no canto superior direito da página de visão geral e escolher a opção "Create default rules". Após a ativação, o sistema começará a gerar alertas caso haja qualquer sinal de degradação no seu cluster.

É possível também personalizar essas regras, mas deve-se ter em mente que as regras padrão são baseadas em boas práticas recomendadas pelos especialistas do Elastic Stack. Para personalizar as regras, basta clicar no botão "Enter setup mode", no canto superior direito da página de monitoramento, e ajustar as regras conforme necessário. Nesse modo, também é possível adicionar ações e configurações para receber notificações através de canais como e-mail, Slack ou outros conectores.

Além das métricas do Elasticsearch, também é possível monitorar o Kibana e os servidores de integração. Ao acessar a visão geral do Kibana, é possível visualizar métricas relacionadas à atividade dos usuários, como o número de requisições e respostas, além de informações importantes sobre o uso de fila em todas as instâncias do Kibana. Já na seção "Integration Servers", é possível monitorar o uso de recursos e as principais métricas relacionadas às atividades de ingestão específicas de cada servidor.

Para garantir a eficiência do monitoramento de seu ambiente, é fundamental estar atento à configuração de alertas e à personalização das regras de monitoramento. Além disso, o acompanhamento contínuo dos dados de ingestão e a análise detalhada de cada nó e índice são essenciais para identificar e corrigir problemas de desempenho antes que se tornem críticos.

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