No contexto da utilização do Elastic Stack para métricas de tráfego, a criação de um template de índice específico para fluxos de dados temporais, como o de tráfego de Rennes, desempenha um papel crucial. Ao trabalhar com séries temporais, é necessário não apenas configurar corretamente os índices, mas também gerenciar as diferentes camadas de metadados que permitem a análise eficiente dos dados. A seguir, explicaremos como proceder com a criação do template de índice e a ingestão de dados de tráfego, além de discutir conceitos-chave, como a definição de campos de dimensão e métrica, e a importância do downsampling para otimizar o armazenamento e a consulta de dados.

Primeiramente, ao criar o template de índice para métricas do tráfego de Rennes, é importante compor esse template com dois componentes principais: o template de mapeamento (que define os campos e suas características) e o template de configurações (que determina as opções do índice, como o tipo de dados temporais). Um exemplo básico de como criar esse template seria o seguinte comando:

json
PUT _index_template/metrics-rennes_traffic-index-template
{


  "index_patterns": ["metrics-rennes_traffic-*"],


  "data_stream": {},
  "template": {
    "settings": {
      "index.mode": "time_series"
    }
  },
  "composed_of": ["metrics-rennes_traffic-mappings", "rennes_traffic-settings"],
  "priority": 500,
  "_meta": {
    "description": "Template para métricas de tráfego de Rennes"
  }
}

Após a criação do template, a próxima etapa é configurar um fluxo de dados, conhecido como "data stream". Esse fluxo de dados armazena documentos de séries temporais, como o tráfego de veículos, com base em um carimbo de data/hora. A ingestão desses dados precisa ser realizada dentro de uma janela de tempo específica: do momento atual menos 2 horas até o momento atual mais 30 minutos. Para definir o carimbo de data/hora, podemos usar o seguinte comando no terminal para obter a data e hora corretas:

bash
date -u +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"

Com o carimbo de data/hora definido, é possível criar um documento de teste para o fluxo de dados "metrics-rennes_traffic-default". Um exemplo de como seria esse documento é o seguinte:

json
POST /metrics-rennes_traffic-default/_doc
{
  "@timestamp": "<current_timestamp>",
  "traffic_status": "heavy",
  "location_reference": "10273_D",
  "traveltime.reliability": "60",
  "traveltime.duration": "16",
  "maxspeed": "70",
  "average_vehicle_speed": "46",
  "location": {
    "lat": 48.04479275590756,
    "lon": -1.6502152435538264
  }
}

Depois de inserir os dados, podemos utilizar o Kibana para verificar a existência desses documentos no fluxo de dados. Para isso, basta executar o seguinte comando na interface de Dev Tools do Kibana:

bash
GET metrics-rennes_traffic-default/_search

Em seguida, podemos realizar agregações para analisar as métricas, como a velocidade média dos veículos, utilizando o comando de agregação "terms" sobre o campo _tsid. Uma agregação interessante para verificar seria uma histogramação por intervalo de tempo, com a média da velocidade dos veículos ao longo do tempo.

json
GET metrics-rennes_traffic-default/_search


{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "tsid": {
      "terms": {
        "field": "_tsid"
      },
      "aggs": {
        "over_time": {
          "date_histogram": {
            "field": "@timestamp",
            "fixed_interval": "1d"
          },
          "aggs": {
            "min": {
              "min": {
                "field": "average_vehicle_speed"
              }
            },
            "max": {
              "max": {
                "field": "average_vehicle_speed"
              }
            },
            "avg": {
              "avg": {
                "field": "average_vehicle_speed"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Por fim, é importante entender que a ingestão de dados de séries temporais (TSDS) é um processo contínuo. Para ingestões em tempo real, é necessário um sistema mais robusto do que um simples script Python. No exemplo fornecido, a ingestão dos dados é realizada por meio de um script Python. Contudo, para garantir uma ingestão contínua e eficiente, especialmente em cenários de alto volume de dados, será necessário configurar um sistema de ingestão mais automatizado, que será abordado em capítulos posteriores.

Além disso, a compreensão das dimensões e das métricas é essencial. As dimensões são os campos que descrevem as entidades a serem medidas — por exemplo, o local específico de um ponto de tráfego. Já as métricas representam os valores numéricos que são monitorados e agregados ao longo do tempo. No caso do tráfego de Rennes, campos como "location_reference", "traveltime.duration", e "average_vehicle_speed" são métricas essenciais. Definir corretamente esses campos garante a consistência na análise e na geração de insights.

Um conceito igualmente relevante é o de downsampling, que se refere à redução da granularidade dos dados para facilitar o processamento e armazenamento de grandes volumes de séries temporais. O Elastic Stack oferece suporte para essa prática, que será aprofundada em capítulos posteriores, com foco em estratégias de downsampling adequadas para dados de tráfego.

No geral, o uso de streams de dados temporais no Elastic Stack é uma ferramenta poderosa para a análise de séries temporais em tempo real, desde que as configurações e as práticas de ingestão sejam corretamente implementadas.

Como a Detecção de Anomalias Funciona no Contexto de Machine Learning?

A detecção de anomalias, no contexto de aprendizado de máquina, envolve uma série de processos meticulosamente orquestrados para identificar comportamentos ou padrões fora do comum dentro de um conjunto de dados. A análise começa com a definição de uma "janela de análise", que determina o período e o intervalo no qual as observações serão analisadas. Esse processo de "agregação" pode envolver a aplicação de uma função de detector, como a 'high_mean', para processar os dados e identificar padrões gerais ou exceções dentro de um conjunto de dados.

Uma vez que os dados são agregados, um modelo probabilístico é utilizado para "modelarizar" esses dados. Através desse modelo, valores que possuem uma baixa probabilidade de ocorrência, conforme calculado, são classificados como potenciais anomalias. Esse processo é fundamental para filtrar o que está fora do padrão, considerando tanto a variabilidade natural dos dados quanto as anomalias mais raras.

À medida que mais dados são processados, o modelo probabilístico evolui, se ajustando e refinando as previsões com o tempo. Isso permite que o sistema seja dinâmico e adaptável, ajustando-se à medida que as condições mudam. Para dados mais complexos, é possível construir múltiplos modelos independentes utilizando a opção de “campos de partição”. Um exemplo disso é dividir a análise com base no campo de hierarquia, criando modelos distintos para diferentes hierarquias de dados, como estradas ou outros sistemas categorizados. Esse tipo de análise mais detalhada permite que os modelos se ajustem melhor a situações específicas dentro de uma infraestrutura complexa.

Além do modelo principal de probabilidade, há outros fatores que podem ser integrados ao modelo, como eventos do calendário (manutenções programadas, atualizações, etc.) ou detecção de mudanças bruscas. Esses elementos adicionais ajudam a refinar ainda mais a análise, oferecendo uma visão mais holística do comportamento dos dados e das possíveis falhas no sistema.

Outro ponto essencial no processo de detecção de anomalias são os "influenciadores". Esses campos dentro do conjunto de dados são considerados como potenciais causadores ou fatores contribuintes para anomalias, e sua identificação frequentemente depende de conhecimento especializado da área em questão. Os influenciadores podem estar presentes em qualquer campo dentro do conjunto de dados, mas é imprescindível que eles estejam incluídos na consulta ou agregação de dados para que sejam analisados. A análise de influenciadores ajuda a determinar se uma anomalia seria detectada mesmo sem a influência de um dado específico, permitindo que apenas os influenciadores estatisticamente significativos sejam relatados.

A importância de escolher influenciadores adequados é clara: eles não apenas facilitam a atribuição de anomalias a causas específicas, mas também simplificam a interpretação dos resultados, agrupando as anomalias em torno de influenciadores comuns. Isso facilita a análise de causa raiz e permite uma investigação mais precisa sobre as falhas do sistema.

A detecção de anomalias no Elasticsearch também oferece suporte a vários tipos de análise. Embora o exemplo descrito se concentre em uma configuração de métricas, é possível realizar outras análises, como a análise de população, que compara entidades com seus pares, em vez de comparar o histórico de uma única entidade. Isso é útil especialmente em conjuntos de dados com alta cardinalidade e comportamento homogêneo.

Além disso, há a análise de categorização, voltada para logs não estruturados, que agrupa mensagens de log em categorias para detectar anomalias. Esse tipo de análise pode ser crucial para identificar eventos raros ou incomuns, como falhas inesperadas no sistema. A análise geográfica também se destaca, pois permite detectar anomalias em locais ou coordenadas geográficas, como um login de usuário ou uma solicitação da web proveniente de uma localização rara ou suspeita.

Uma das funcionalidades mais poderosas da detecção de anomalias é a previsão. Ao estabelecer uma linha de base do comportamento normal dos dados, é possível usar essas informações para prever comportamentos futuros, como a duração do tempo de viagem para uma data específica. Essa capacidade de previsão oferece uma vantagem significativa na gestão e planejamento, permitindo antecipar eventos ou falhas.

Alertas também desempenham um papel crucial em um sistema de detecção de anomalias. É possível configurar alertas baseados nos resultados da detecção para agilizar a investigação de incidentes. Essa abordagem ajuda a detectar problemas rapidamente e a melhorar a resposta a falhas, minimizando o impacto de incidentes inesperados no sistema.

Em termos de arquitetura, é importante garantir que as tarefas de aprendizado de máquina sejam executadas em nós dedicados que possuam recursos suficientes de CPU e RAM. Para ambientes auto-hospedados, isso significa atribuir explicitamente a função "ml" aos nós através do parâmetro node.roles. Idealmente, esses nós devem ser otimizados para o desempenho de jobs de aprendizado de máquina, que são executados fora da JVM, sendo escritos em C++.

Ao configurar e gerenciar modelos e resultados de detecção de anomalias, é fundamental utilizar índices específicos, como os índices do sistema .ml-state para armazenar os modelos e .ml-anomalies para armazenar os resultados. Dependendo do tamanho e complexidade do trabalho, pode ser vantajoso configurar um índice dedicado para armazenar os resultados de detecção.

A detecção de anomalias, quando implementada adequadamente, pode ser uma ferramenta incrivelmente poderosa para identificar falhas e otimizar o desempenho de sistemas complexos. No entanto, para que a implementação seja bem-sucedida, é crucial entender a dinâmica dos dados, a importância dos influenciadores e a necessidade de um modelo probabilístico adaptativo e dinâmico. Isso exige não apenas uma configuração técnica precisa, mas também um entendimento profundo do domínio dos dados para garantir que as anomalias sejam detectadas de maneira eficaz e que as ações corretivas possam ser tomadas com base em uma análise precisa e oportuna.

Como instrumentar sua aplicação com Elastic APM e RUM

Instrumentar uma aplicação com Elastic APM pode ser um processo desafiador, mas é essencial para monitorar e otimizar o desempenho de sistemas complexos, especialmente quando trabalhamos com microserviços. Neste capítulo, vamos explorar como integrar Elastic APM em sua aplicação, desde a configuração inicial até a implementação de Real User Monitoring (RUM) para obter uma visão detalhada da experiência do usuário final.

Começamos o processo de instrumentação configurando o Elastic APM Server, que é responsável por receber e armazenar os dados de telemetria coletados pela aplicação. Esse servidor precisa de duas informações essenciais para funcionar: a URL do APM Server e o token secreto de autenticação. Esses parâmetros são necessários para garantir que os dados sejam transmitidos de forma segura. Caso esteja utilizando o Elastic Cloud, o APM Server já está configurado através do Fleet Server, o que simplifica ainda mais a implementação.

Uma vez configurado o servidor, o próximo passo é integrar o agente do Elastic APM à aplicação. Em nosso exemplo, começamos com uma aplicação Java, utilizando o agente Java do Elastic APM. Durante a configuração, definimos variáveis de ambiente, como o nome do serviço e o ambiente em que a aplicação está executando. Isso é feito no arquivo docker-compose.yml, que contém as definições necessárias para configurar e iniciar os contêineres.

Após a instalação do agente APM, ele começa a instrumentar a aplicação automaticamente. Isso inclui a captura de solicitações HTTP, consultas a banco de dados, chamadas de cache e outras métricas, dependendo das capacidades do agente e da linguagem/framework utilizados. Esses dados são enviados para o APM Server, que os processa e armazena no Elasticsearch. O Kibana, por sua vez, oferece uma interface rica para visualizar e analisar esses dados, permitindo que as equipes de desenvolvimento e operações monitorem a aplicação e identifiquem problemas de desempenho rapidamente.

Além disso, o Elastic APM fornece informações valiosas sobre a aplicação, como mapas de serviços, métricas detalhadas de desempenho, amostras de transações e logs de erro. Esses dados são cruciais para a detecção precoce de incidentes e para a otimização do desempenho, conforme exploraremos mais adiante.

Agora, para ampliar ainda mais a observabilidade de nossa aplicação, vamos configurar o Real User Monitoring (RUM), uma abordagem que nos permite capturar interações do usuário diretamente no navegador, oferecendo uma visão detalhada da experiência do usuário final. Para isso, começamos ajustando as configurações do agente RUM, que é integrado ao frontend da aplicação.

O processo de configuração do RUM é simples. Primeiro, você deve garantir que tenha clonado o repositório do GitHub referente ao projeto e que tenha um ambiente Docker funcional em sua máquina local. Em seguida, é necessário configurar o arquivo .env com a URL do APM Server, o token secreto e as credenciais do Elastic. Após isso, o próximo passo é verificar o arquivo package.json para garantir que as dependências do Elastic RUM JavaScript estejam corretas, incluindo o pacote @elastic/apm-rum.

Com o código preparado, o agente RUM pode ser adicionado ao frontend da aplicação. No caso de uma aplicação React, a integração é feita por meio do arquivo App.js, onde inserimos o snippet que inicializa o agente RUM com a URL do servidor APM e as informações do serviço. Com isso, a aplicação começa a monitorar automaticamente uma série de métricas de desempenho, como tempos de carregamento de páginas, requisições AJAX, e tempo de carregamento e renderização do DOM.

Uma vez que os dados são coletados, eles são enviados periodicamente para o APM Server, processados e armazenados no Elasticsearch. A partir daí, podemos visualizar e analisar esses dados na interface do Kibana, tanto na aplicação APM quanto na aplicação de User Experience. A partir do painel de experiência do usuário, é possível observar indicadores de desempenho chave (KPIs) importantes, como a distribuição de tempo de carregamento das páginas, a distribuição regional desses tempos, e até mesmo informações sobre os dispositivos, sistemas operacionais e localizações geográficas dos visitantes.

Além das métricas de desempenho, o RUM também nos permite monitorar a experiência do usuário final com maior profundidade, fornecendo dados sobre os erros de JavaScript, a taxa de erros na aplicação, e até mesmo a segmentação dos visitantes. Esse nível de detalhamento é fundamental para otimizar a experiência do usuário e garantir que os problemas sejam identificados e corrigidos rapidamente.

Por fim, a configuração do RUM nos permite mapear o rastreamento distribuído das transações, que inclui tanto as interações do usuário (RUM) quanto as transações do backend. Esse rastreamento combinado oferece uma visão holística de como a aplicação está se comportando, desde a perspectiva do usuário até o servidor, permitindo uma análise mais precisa de qualquer latência ou falhas.

Ao configurar o Elastic APM e o RUM, você garante que sua aplicação seja monitorada de forma robusta, com dados em tempo real sobre desempenho e a experiência do usuário. Com essas ferramentas, equipes de desenvolvimento podem tomar decisões mais informadas para melhorar a eficiência da aplicação e a satisfação do usuário final.

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