Como Criar Alertas Eficientes e Detectar Anomalias no Kibana

Alertas são um componente vital no Elastic Stack. O Kibana, integrado com o Elasticsearch, oferece um sistema robusto para criar e gerenciar alertas com base nas condições definidas pelo usuário. Em um ambiente dinâmico de monitoramento de dados, a capacidade de identificar anomalias, falhas e variações nas métricas é fundamental para garantir a continuidade dos serviços e a correta interpretação dos dados.

Criar alertas no Kibana é um processo relativamente simples, que pode ser feito através de uma interface gráfica intuitiva. Utilizando dados armazenados no Elasticsearch, é possível configurar alertas que podem ser acionados por e-mail, Slack, ou até mesmo por chamadas a serviços externos. Estes alertas podem ser configurados para monitorar condições específicas, como variações nos valores de métricas ou a detecção de picos de tráfego.

A flexibilidade do Kibana vai além da simples configuração de alertas. O sistema permite a criação de regras complexas, integração com diferentes canais de notificação e a customização das ações. Com o uso de conectores, o Kibana pode interagir com diversos serviços externos, como Slack ou webhooks, tornando o processo de monitoramento mais ágil e eficiente.

Com as recentes atualizações do Elastic Stack, como a possibilidade de criar regras via APIs ou Terraform, os usuários agora podem automatizar a criação de alertas e personalizar ainda mais seus sistemas de monitoramento. A introdução de ações condicionais também permite criar cenários mais complexos de notificação, com base em consultas programadas e em determinadas condições. Essas inovações tornam o sistema ainda mais robusto, permitindo responder a incidentes com mais rapidez e precisão.

Entretanto, para que os alertas sejam verdadeiramente eficazes, é preciso ir além da configuração básica. Boas práticas de alertamento são essenciais para evitar problemas comuns, como o envio excessivo de alertas falsos ou a falta de clareza nas notificações. A criação de tags e identificadores nos alertas é uma prática recomendada, pois ajuda a fornecer contexto adicional e facilita a tomada de decisões rápidas. Além disso, a segmentação de alertas críticos de informações não urgentes, utilizando diferentes canais de comunicação, pode garantir que a equipe esteja mais focada nas questões que exigem uma ação imediata.

No entanto, apesar de sua eficácia, o sistema de alertas do Kibana não deve ser considerado isoladamente. O Watcher, uma funcionalidade tradicional do Elasticsearch, também é uma opção poderosa para automatizar ações com base em condições específicas. A principal diferença entre o Kibana Alerting e o Watcher está na flexibilidade e integração. Enquanto o Kibana é ideal para criar alertas com uma interface amigável e ações pré-configuradas, o Watcher oferece uma abordagem mais personalizada e programática, permitindo maior controle sobre as ações automatizadas.

Além disso, a combinação dessas ferramentas pode proporcionar uma solução mais completa. Por exemplo, o Kibana pode ser usado para monitoramento em tempo real, enquanto o Watcher pode ser configurado para uma abordagem mais analítica, acionando alertas em intervalos maiores ou com condições mais complexas.

Ao construir um sistema de alertas no Kibana, é fundamental definir claramente as políticas e processos que irão guiar as notificações. Deve-se garantir que todas as partes envolvidas estejam cientes de suas responsabilidades e que haja um protocolo de escalonamento para que as notificações sejam tratadas de maneira eficiente. A comunicação clara e a documentação detalhada sobre os alertas são componentes chave para evitar confusão e garantir uma resposta rápida.

Além disso, o contexto nos alertas é fundamental. Não apenas as informações sobre o incidente, mas também sobre as circunstâncias e impacto potencial. Isso ajuda as equipes a decidirem as ações a serem tomadas de maneira mais ágil e com menos margem para erros.

Por fim, é importante considerar o fluxo de dados que alimenta os alertas. O Kibana oferece ferramentas para realizar uma análise detalhada da taxa de logs e padrões de dados, o que pode ser essencial para identificar anomalias com maior precisão. Técnicas como análise de taxa de logs e detecção de pontos de mudança podem ser cruciais para antecipar problemas antes que se tornem críticos. Além disso, a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado para detectar anomalias em dados também se apresenta como uma técnica avançada para melhorar a precisão dos alertas.

Como implementar a busca semântica com vetores densos no Elasticsearch

No desenvolvimento de sistemas de busca avançada, a utilização de vetores densos oferece uma nova dimensão de precisão ao buscar por semelhanças semânticas. Para ilustrar isso, analisaremos um script básico e os componentes fundamentais para a implementação de uma busca semântica com vetores densos no Elasticsearch. O uso de vetores densos permite representar dados textuais de maneira que o significado semântico seja preservado e comparado de maneira mais eficaz, ao contrário dos métodos tradicionais de correspondência exata de termos.

json
Copy code
mappings = { 
  "properties": { 
    "plot_vector": { 
      "type": "dense_vector", 
      "dims": 384, 
      "index": "true", 
      "similarity": "dot_product" 
    } 
  } 
}

Aqui, o vetor tem 384 dimensões, sendo otimizado para operações de similaridade por meio do produto escalar. Isso permite uma comparação mais eficiente entre os vetores gerados.

A próxima etapa é a configuração do pipeline de ingestão, que será responsável por transformar os documentos recebidos em vetores densos. Esse pipeline utiliza um modelo de machine learning previamente treinado para realizar a inferência sobre o conteúdo textual. A transformação ocorre através de um modelo de Sentence Transformers, onde o campo plot do documento é utilizado para gerar a representação vetorial que será armazenada no campo plot_vector:

json
Copy code
SENTENCE_TRANSFORMERS_MODEL_ID = ".multilingual-e5-small_linux-x86_64"

ingest_pipeline_processors = {
  "processors": [
    {
      "inference": {
        "field_map": {
          "plot": "text_field"
        },
        "model_id": SENTENCE_TRANSFORMERS_MODEL_ID,
        "target_field": "ml.inference.plot_vector",
        "on_failure": [
          // processar falhas
        ]
      }
    },
    {
      "set": {
        "field": "plot_vector",
        "if": "ctx?.ml?.inference != null && ctx.ml.inference['plot_vector'] != null",

        "copy_from": "ml.inference.plot_vector.predicted_value",

        "description": "Copiar o valor previsto para 'plot_vector'"
      }
    },
    {
      "remove": {
        "field": "ml.inference.plot_vector",
        "ignore_missing": True
      }
    }
  ]
}

Esse pipeline aplica a inferência para cada documento, criando um vetor denso a partir do campo de texto e removendo os dados brutos após a conversão, garantindo que apenas os dados relevantes sejam mantidos.

Outro ponto importante a ser considerado é o processo de ingestão em massa. Neste script, o parâmetro chunk_size é configurado para 100, ao invés do valor padrão de 500, devido à alta carga computacional que o pipeline de ingestão pode gerar ao processar modelos de machine learning. A ingestão em menores blocos ajuda a evitar problemas de desempenho durante o processamento:

python
Copy code
print("Indexando documentos...")

progress = tqdm.tqdm(unit="docs", total=number_of_docs)
successes = 0
for ok, action in streaming_bulk(
    client=es,
    chunk_size=100,
    index=INDEX_NAME,
    actions=generate_actions(),
):
    progress.update(1)
    successes += ok
print(f"Indexados {successes}/{number_of_docs} documentos")

Após a ingestão dos dados, é possível visualizar e inspecionar os documentos através do Kibana, o que permite verificar se os vetores densos foram corretamente indexados. Na interface do Kibana, em "Stack Management | Kibana Data Views", você criará uma nova visualização de dados que referencie o índice movies-dense-vector. A partir daí, será possível verificar o campo plot_vector dentro dos documentos para confirmar que os vetores densos estão presentes.

Uma vez que os dados estejam indexados, a busca semântica pode ser realizada utilizando o recurso de consulta kNN (k-nearest neighbors). O Elasticsearch utiliza o modelo de machine learning para transformar o texto de entrada em um vetor e, em seguida, realiza a busca nos vetores dos documentos indexados, retornando os mais próximos. O seguinte exemplo mostra como isso é feito através da consulta:

json
Copy code
GET movies-dense-vector/_search {

  "knn": {
    "field": "plot_vector",
    "k": 5,
    "num_candidates": 50,
    "query_vector_builder": {
      "text_embedding": {
        "model_id": ".multilingual-e5-small_linux-x86_64",
        "model_text": "romantic moment"
      }
    }
  },
  "fields": ["title", "plot"]
}

Finalmente, ao construir a aplicação de busca, podemos integrar a busca semântica com outras funcionalidades, como filtros e agregações, criando uma experiência de busca dinâmica e poderosa. A implementação de uma busca lexical, como discutido em capítulos anteriores, pode ser comparada com a busca semântica para verificar como os resultados variam de acordo com os métodos utilizados.

Como Integrar Pesquisa Vetorial e IA Generativa para Aplicações de Perguntas e Respostas

Ao desenvolver um aplicativo de perguntas e respostas, a escolha de uma estratégia de busca eficiente é crucial. No contexto da integração com o Elasticsearch, utilizamos uma estratégia híbrida que combina as abordagens tradicionais de BM25 e a pesquisa k-NN (k-Nearest Neighbors). A principal vantagem dessa combinação é a capacidade de tirar o melhor proveito de ambos os métodos, oferecendo uma busca mais precisa e personalizada de acordo com o conteúdo dos documentos.

Entretanto, ao trabalhar com documentos de um índice existente do Elasticsearch, nos deparamos com um problema: a estrutura desses documentos não é ideal para o que o LangChain espera. Para resolver isso, foi necessário definir funções customizadas para o processo de construção de documentos e de consultas. A função custom_document_builder foi criada para determinar como um documento é estruturado com base nos dados recuperados do Elasticsearch, enquanto a função custom_query_builder permite personalizar a consulta que é enviada para o Elasticsearch.

Além disso, ao integrar um modelo de linguagem generativa (LLM) ao processo de recuperação de informações, é fundamental que o modelo só gere respostas com base no contexto fornecido pelos documentos recuperados. Para isso, utilizamos um template de prompt cuidadosamente projetado para garantir que o LLM não produza respostas fora do contexto. O prompt utilizado foi:

python
Copy code
LLM_CONTEXT_PROMPT = ChatPromptTemplate.from_template(

    """Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If the answer is not in the provided context, just say that you don't know. Be as verbose and educational in your response as possible..
    {context}
    Question: "{question}"
    Answer:
    """
)

A ideia aqui é que o modelo só seja capaz de gerar respostas com base nos documentos específicos recuperados durante a fase de busca. Para orquestrar todo esse processo, LangChain nos fornece o conceito de "chain" (cadeia), que é uma sequência de chamadas aos diversos componentes (como o LLM, a etapa de recuperação de dados, ou outras ferramentas). Em nosso caso, definimos uma cadeia que conecta a recuperação de dados ao modelo de linguagem e à etapa de formatação da resposta.

A cadeia que criamos foi configurada da seguinte forma:

python
Copy code
def setup_rag_chain(prompt_template, llm, retriever):
    rag_chain_from_docs = (
        RunnablePassthrough.assign(
            context=(lambda x: qa_format_docs(x["context"]))
        )
        | prompt_template
        | llm
        | StrOutputParser()
    )
    rag_chain_with_source = RunnableParallel(
        {
            "context": retriever,
            "question": RunnablePassthrough()
        }
    ).assign(answer=rag_chain_from_docs)
    return rag_chain_with_source

Essa configuração nos permite não só gerar uma resposta, mas também exibir as fontes de onde a resposta foi gerada, aumentando a transparência do processo.

A interação com o modelo ocorre através da função ask, que é chamada sempre que o usuário envia uma consulta, e é ela que aciona a cadeia de recuperação e geração de respostas:

python
Copy code
resp = ask(
    user_query,
    setup_rag_chain(
        LLM_CONTEXT_PROMPT,
        setup_chat_model(
            st.session_state.llm_base_url,
            st.session_state.llm_model,
            st.session_state.llm_temperature
        ),
        init_retriever(
            st.session_state.k,
            self.db,
            st.session_state.num_candidates
        )
    )
)

Este fluxo permite que o sistema responda com precisão, combinando o poder do modelo generativo com a recuperação de informações baseada em Elasticsearch.

A flexibilidade dessa abordagem é visível também nas configurações personalizáveis da interface. Por exemplo, a sidebar da aplicação permite que o usuário escolha o modelo de IA a ser utilizado, como o Ollama/Mistral ou o OpenAI GPT-3.5, e ajuste parâmetros como a temperatura para controlar a variação das respostas. Além disso, configurações adicionais relacionadas ao número de documentos a serem recuperados ou ao tamanho da janela do RankFusion (RRF) podem ser ajustadas para otimizar a busca e melhorar a qualidade das respostas.

Essas técnicas de busca avançada, junto com o uso de LangChain e Elasticsearch, oferecem um conjunto poderoso de ferramentas para construir aplicações de perguntas e respostas robustas e adaptáveis. Ao experimentar e ajustar as configurações de busca e de IA generativa, é possível criar um sistema altamente personalizado e eficiente, capaz de atender às necessidades específicas de diversos casos de uso.