Agora que você já está familiarizado com a ingestão de dados no Elasticsearch e com as ferramentas flexíveis oferecidas pelos componentes do Elastic Stack, é hora de explorar como construir uma experiência de busca robusta utilizando esses dados. Tradicionalmente, as aplicações de busca são criadas com base nos índices do Elasticsearch para aproveitar todo o poder, flexibilidade e ecossistema do Elasticsearch e sua Query DSL — uma linguagem de domínio específica baseada em JSON que possibilita a criação e execução de consultas sofisticadas. Nos últimos anos, a Elastic também introduziu o App Search e o Search Application client para usuários que preferem facilidade de uso e uma implementação mais rápida, em vez de um controle total sobre as configurações.

Este capítulo se concentra nos índices do Elasticsearch, começando com receitas para o uso da Query DSL e explorando as novas funcionalidades introduzidas no Elastic 8 para Search Applications, com o objetivo de simplificar a criação de experiências de busca. Ao final do capítulo, você terá uma aplicação de busca funcional equipada com recursos essenciais como busca de texto completo, busca facetada, paginação e análises de comportamento de busca.

Um aspecto fundamental ao usar o Elasticsearch é a Query DSL. Ela permite a construção de consultas avançadas utilizando uma sintaxe semelhante ao JSON. A Query DSL oferece uma maneira poderosa e flexível de buscar informações precisas nos dados indexados, permitindo o uso de condições, filtros, agregações e muito mais. Vamos explorar alguns exemplos básicos dessa linguagem, utilizando um dataset de filmes como exemplo.

Realizando Buscas com a Query DSL

  1. Consulta Simples com match: A consulta mais básica é a match, que busca por palavras em campos específicos. Por exemplo, se quisermos buscar o título de filmes que contêm as palavras "Come home", podemos usar a seguinte consulta:

    json
    GET movies/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": "Come home"
        }
    }
}

    Essa consulta retornará todos os filmes que contenham "Come" ou "home" no título, pois, por padrão, a Query DSL usa o operador "OR". Se a intenção for refinar a busca para que o título contenha ambas as palavras, podemos usar o operador "AND".

  2. Refinando a Busca com o Operador AND: O operador "AND" restringe a busca para documentos que contenham ambas as palavras no título. A consulta ficaria assim:

    json
    GET movies/_search

    
{
    "query": {
        "match": {
            "title": {
                "query": "Come home",
                "operator": "and"
            }
        }
    }
}

    Isso retornará apenas os documentos que contenham exatamente ambas as palavras no título.

  3. Uso do Parâmetro minimum_should_match: Quando os operadores "AND" ou "OR" produzem resultados muito amplos ou muito restritos, podemos utilizar o parâmetro minimum_should_match para filtrar resultados irrelevantes. Por exemplo, uma consulta que procura por "Come sweet home", mas exige que pelo menos duas palavras correspondam, ficaria assim:

    json
    GET movies/_search

    
{
    "query": {
        "match": {
            "title": {
                "query": "Come sweet home",
                "minimum_should_match": 2
            }
        }
    }
}

    Essa consulta retornará os filmes que contenham pelo menos duas palavras das três fornecidas.

  4. Consulta de Frases com match_phrase: Quando a ordem das palavras importa, a consulta match_phrase pode ser usada. Ela garante que os termos estejam próximos um do outro, como no caso da busca pela frase "sweet home" no título:

    json
    GET movies/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "sweet home"
        }
    }
}

    Essa consulta retornará apenas os documentos em que as palavras "sweet" e "home" estão em sequência ou muito próximas uma da outra no título.

Como Funciona a Query DSL?

A Query DSL permite não apenas realizar buscas, mas também manipular a forma como os resultados são apresentados. O Elasticsearch utiliza o algoritmo BM25 para calcular a relevância de cada documento em relação à consulta, levando em consideração três fatores principais:

  • Frequência do Termo (TF): A importância de um termo dentro de um campo aumenta conforme sua frequência no documento.

  • Frequência Inversa do Documento (IDF): A importância de um termo diminui à medida que o número de documentos que o contêm aumenta.

  • Comprimento do Campo: Campos com menos palavras tendem a ser mais relevantes do que os que contêm mais palavras.

Além disso, a resposta da consulta inclui, por padrão, os 10 documentos mais relevantes, classificados por relevância (_score). É possível ajustar esse comportamento, por exemplo, para paginar os resultados usando os parâmetros from e size, ou ordenar os resultados com o parâmetro sort.

Consultas Avançadas com Query DSL

A Query DSL oferece uma grande variedade de consultas além das básicas. Alguns exemplos incluem:

  • Consultas de Texto Completo: match, match_phrase, multi_match

  • Consultas por Termos: term, range, exists

  • Consultas Avançadas: query_string, fuzzy, geo_distance, nested, wildcard

Cada tipo de consulta oferece uma maneira única de refinar os resultados de acordo com as necessidades da aplicação de busca. Utilizando essas ferramentas, é possível construir consultas altamente precisas, que atendem a uma grande variedade de cenários, desde simples buscas por palavras-chave até buscas geográficas complexas ou por documentos que atendem a critérios específicos de múltiplos campos.

Além disso, o uso das funcionalidades de agregação e filtros pode enriquecer ainda mais a experiência de busca, permitindo que você implemente facetas de busca, filtros dinâmicos e relatórios analíticos baseados no comportamento dos usuários.

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Como Criar Aplicações de Pesquisa Usando Elasticsearch e Seus Recursos de Consulta

Elasticsearch, com sua vasta gama de capacidades de consulta, proporciona uma abordagem eficiente para construir aplicações de busca poderosas e customizadas. Ele combina diversos conceitos centrais, como índices do Elasticsearch, modelos de pesquisa e uma interface de usuário acessível através do Kibana, o que facilita a visualização dos resultados de pesquisa. Além disso, o Elasticsearch disponibiliza uma API para aplicações de pesquisa, que pode ser facilmente integrada em sistemas já existentes. Neste contexto, criaremos uma aplicação de pesquisa em cima de um conjunto de dados sobre filmes, utilizando um modelo de pesquisa previamente configurado.

Para seguir com a configuração de uma aplicação de pesquisa, é necessário que o ambiente do Elasticsearch esteja em funcionamento, com o Kibana e o Fleet Server devidamente configurados. Também é essencial ter completado a etapa anterior que envolve o uso de modelos de pesquisa para pré-renderizar as consultas. Esses modelos de pesquisa podem ser utilizados para otimizar a experiência de busca.

O processo de criação de uma aplicação de pesquisa é direto e segue algumas etapas essenciais. No Kibana, sob a seção "Search" e "Search Applications", basta clicar no botão "Create" para iniciar a configuração. Durante essa configuração, será necessário escolher o índice do conjunto de dados (no caso, o índice de filmes), dar um nome à aplicação de pesquisa (como, por exemplo, "movies-search-application") e clicar em "Create" para finalizar. Após isso, a aplicação de pesquisa estará visível na lista de aplicações, e será possível acessá-la para realizar buscas diretamente.

Uma vez que a aplicação de pesquisa esteja criada, é possível testá-la inserindo uma consulta simples, como "Comedy", para verificar se os resultados estão sendo retornados corretamente. Após testar a pesquisa inicial, pode-se modificar o modelo de pesquisa padrão, aplicando o modelo de pesquisa criado na receita anterior. Com isso, ao executar uma consulta com parâmetros específicos, como a palavra-chave "space", os resultados podem ser ajustados, e a quantidade de buckets de agregação pode ser aumentada conforme desejado.

As aplicações de pesquisa oferecem uma forma simplificada de integrar funcionalidades de busca nas aplicações, sem a necessidade de um conhecimento profundo sobre o DSL de consulta ou as complexidades do Elasticsearch. A aplicação de pesquisa funciona como um componente de servidor, facilitando a persistência de dados e permitindo que a integração com o frontend ou aplicações cliente seja feita com facilidade. Basta utilizar o ponto de extremidade gerado automaticamente para cada aplicação de pesquisa, e a segurança é garantida pelo uso de chaves de API. Os parâmetros necessários para a configuração de segurança e conexão podem ser ajustados na seção "Connect" da aplicação de pesquisa.

Após a criação e configuração da aplicação de pesquisa, o próximo passo é construir uma interface de usuário (UI) para a pesquisa. Para isso, utilizaremos o cliente da aplicação de pesquisa fornecido pelo Elastic, o qual permite criar uma interface frontend simples e eficaz para o conjunto de dados de filmes. Para seguir este passo, é necessário ter o Node.js instalado em sua máquina, além de garantir que a aplicação de pesquisa criada no Kibana esteja configurada corretamente.

A integração do cliente da aplicação de pesquisa no frontend envolve a instalação de dependências no terminal e a configuração dos parâmetros necessários para fazer chamadas à API do Elasticsearch. Um ponto importante a ser considerado é que, por padrão, o CORS (Cross-Origin Resource Sharing) é desabilitado no Elasticsearch, sendo necessário ativá-lo para permitir as requisições da aplicação frontend. Para isso, configurações específicas devem ser feitas no arquivo elasticsearch.yml, liberando o CORS e permitindo que os métodos adequados de requisição (como GET, POST e PUT) sejam executados.

Uma vez feitas essas configurações, basta atualizar os parâmetros de conexão da aplicação cliente, como o endpoint do Elasticsearch e a chave da API, para realizar as chamadas de pesquisa e obter os resultados. Com isso, a aplicação frontend estará pronta para interagir diretamente com o Elasticsearch, proporcionando uma experiência de pesquisa fluida e eficiente.

Além de simplificar a criação de aplicações de pesquisa, o Elasticsearch, com o Kibana e a API de Aplicações de Pesquisa, oferece uma abordagem escalável e flexível. Isso significa que, ao construir uma interface de pesquisa, é possível otimizar tanto o backend quanto o frontend de maneira eficiente. O uso de templates de pesquisa, integração com frontends personalizados e a possibilidade de ajustar parâmetros de segurança e performance tornam essa solução altamente adaptável a diferentes necessidades.

Por fim, a eficácia de uma aplicação de pesquisa não depende apenas de sua construção técnica, mas também da experiência do usuário. Ao integrar essas ferramentas, é essencial considerar a análise do comportamento do usuário e como as buscas podem ser aprimoradas com base nas interações observadas. O estudo contínuo e a adaptação das consultas para refletir as preferências do usuário são passos cruciais para melhorar a experiência geral de pesquisa.

Como Monitorar e Gerenciar Regras de Alerta no Kibana: Estratégias para Acompanhamento e Diagnóstico

O gerenciamento eficaz de regras de alerta é uma das principais responsabilidades para a detecção precoce de problemas em sistemas e dados. O Kibana, como uma ferramenta central no Elastic Stack, oferece um conjunto de recursos avançados que permitem a criação e monitoramento de alertas em tempo real, garantindo que as equipes possam responder rapidamente a incidentes e irregularidades.

Ao implementar alertas, a primeira etapa é configurar corretamente as regras de alerta. Essas regras devem ser baseadas em condições específicas dentro dos dados, e seu desempenho pode ser continuamente monitorado para assegurar que nenhum problema seja negligenciado. A ferramenta Watcher, presente no Elastic Stack, é um dos componentes essenciais nesse processo, permitindo que alertas sejam disparados com base em condições predefinidas. No entanto, a partir das versões mais recentes do Kibana, o sistema de alertas nativo foi aprimorado, tornando-se a opção preferencial para a maioria dos usuários.

A principal diferença entre o sistema de alertas do Kibana e o Watcher é que o Kibana agora oferece uma série de vantagens, como a possibilidade de ações mais integradas ao Elastic Observability e Elastic Security, o que o torna mais adequado para monitoramento e resposta automatizada. O Watcher, embora ainda útil, se tornou mais um recurso legado, com foco em personalizações complexas e compatibilidade com sistemas antigos.

Apesar dessas mudanças, há situações em que o Watcher ainda pode ser valioso. Caso a organização tenha regras de alerta já configuradas e otimizadas no Watcher, pode ser mais vantajoso manter esses alertas funcionando ao invés de migrar para a nova estrutura do Kibana. Além disso, quando há necessidade de transformações personalizadas ou ações programáveis complexas, o Watcher oferece um nível de flexibilidade que nem sempre é alcançado pelo novo sistema.

O processo de monitoramento das regras de alerta dentro do Kibana envolve várias etapas, começando pela exibição das regras ativas. A partir do painel "Stack Management" no Kibana, é possível visualizar todas as regras e seus respectivos status, como "ativo", "inativo" ou "com falhas". A partir dessas informações, é possível analisar o desempenho das regras de alerta, identificar falhas e fazer ajustes necessários. Em uma visão mais detalhada, a seção de "Logs" exibe todos os eventos relacionados a uma regra, permitindo um acompanhamento minucioso dos resultados de cada execução.

A análise da execução de cada regra pode ser feita a partir do "Histórico", onde são mostradas as durações das execuções e as estatísticas de desempenho das regras. Informações como a duração média de execução, bem como o histórico das últimas execuções, são indicadores cruciais para avaliar a eficácia das regras e sua capacidade de resposta a incidentes. A categorização das execuções em "sucesso", "aviso" e "falha" é essencial para uma gestão eficaz, permitindo que o responsável pelo monitoramento possa identificar e agir sobre falhas imediatamente.

Além disso, é fundamental observar o status dos alertas relacionados às regras. Eles são classificados em "Ativos", "Novos" e "Recuperados", o que ajuda a entender o atual estado de cada alerta e permite uma gestão eficiente dos mesmos. Quando um alerta é disparado, o sistema pode indicar se a ação correspondente foi executada com sucesso ou se houve erros. Em casos de falha na execução de uma ação, como o envio de notificações, é essencial que a equipe técnica identifique rapidamente o problema e corrija a configuração para garantir que a comunicação com as partes interessadas não seja comprometida.

Em situações práticas, como a criação de um conector de e-mail com erro, o Kibana oferece ferramentas para simular falhas e identificar rapidamente problemas de configuração. No exemplo de erro no conector de e-mail, ao configurar um conector de e-mail com uma conta inexistente, o sistema irá gerar um erro de execução, que poderá ser rapidamente identificado nos logs. Esse processo não só ajuda a entender as falhas no fluxo de alertas, mas também proporciona uma maneira prática de testar e validar as configurações de notificação.

Um aspecto importante do monitoramento de regras de alerta é a capacidade de ajustar a frequência de execução das verificações. Dependendo da criticidade do alerta, pode-se modificar o intervalo de execução para garantir que as verificações sejam feitas com a frequência necessária. Além disso, é importante lembrar que, ao alterar uma regra existente, como a frequência de ação de "Mudança de Status" para "Intervalos de Verificação", é possível controlar melhor a resposta do sistema, ajustando a configuração de acordo com a necessidade de detecção de problemas em tempo hábil.

Ao monitorar e otimizar as regras de alerta, é necessário considerar o contexto geral do ambiente e os objetivos específicos da organização. É essencial que o time de operações compreenda não apenas o funcionamento técnico das regras de alerta, mas também a estratégia por trás de cada configuração. Em um ambiente dinâmico, onde os dados estão em constante mudança, a capacidade de ajustar regras e reagir a novas condições de forma ágil é um fator crítico para a manutenção da integridade e da segurança do sistema.

Como Criar Trabalhos de Detecção de Anomalias Usando Visualizações no Kibana

Ao trabalhar com grandes volumes de dados de tráfego, por exemplo, é essencial a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para detectar padrões e identificar anomalias. Uma das ferramentas mais eficientes disponíveis no Elastic Stack é o Kibana, que, em conjunto com a função de detecção de anomalias, permite a criação de trabalhos de aprendizado de máquina (ML) diretamente a partir de visualizações. Este processo pode ser realizado de duas maneiras: através de trabalhos de métricas múltiplas ou únicas, cada um com sua aplicabilidade e abordagem para análise dos dados.

Para criar um trabalho de detecção de anomalias usando uma visualização do Lens, basta seguir alguns passos simples. Ao configurar um trabalho de múltiplas métricas, o usuário deve definir o ID do trabalho para "rennes-traffic-status", selecionar o intervalo de tempo do "Bucket span" para 1h e, em seguida, clicar em "Criar Trabalho". No caso de um trabalho de métrica única, o ID do trabalho será "rennes-traffic-average-speed", mantendo o intervalo de 1h para o "Bucket span". Esses ajustes permitem que o Kibana crie um trabalho que será capaz de detectar anomalias em dados de tráfego com base nas métricas definidas.

Após a criação desses trabalhos, é possível verificar os resultados diretamente na visualização do Anomaly Explorer, onde o sistema mostrará as anomalias detectadas de acordo com as variáveis de entrada. No caso de um trabalho de múltiplas métricas, a visualização pode mostrar anomalias no tráfego, com destaque para influenciadores como o "traffic_status", enquanto no trabalho de métrica única, é possível observar como a média de velocidade dos veículos foi corretamente identificada como a métrica de detecção.

Uma característica interessante do Kibana é sua capacidade de detectar automaticamente agregações e valores de divisão, como as funções "count" (contagem) e "average" (média), que são usadas para configurar as funções de detecção de anomalias. Por padrão, o intervalo de alimentação de dados corresponde ao intervalo de tempo configurado no painel de controle, geralmente nos últimos três dias. A partir de agora, o usuário pode acessar e modificar o trabalho através da interface de Anomaly Detection do Kibana, onde é possível ajustar o intervalo de dados, criar regras de alerta, entre outras opções.

Entretanto, há algumas limitações a serem observadas ao criar trabalhos de detecção de anomalias a partir de visualizações. Por exemplo, as visualizações que utilizam um campo de data em um dos eixos são as únicas que podem ser usadas. Além disso, apenas tipos específicos de gráficos são compatíveis com essa funcionalidade, como gráficos de área, barras e linhas. As funções de detecção de anomalias incluem a média, contagem, máximo, mediana, mínimo, soma e contagem única. Esses detalhes são importantes para garantir que o trabalho de detecção de anomalias seja configurado corretamente e que os dados analisados sejam relevantes para o tipo de gráfico escolhido.

Além disso, o Kibana também permite a criação de trabalhos de detecção de anomalias a partir de visualizações feitas no Canvas, o que amplia as possibilidades de análise de dados. O mais importante, no entanto, é compreender que, ao configurar esses trabalhos, o usuário está dando início a um processo de análise preditiva, onde o aprendizado de máquina será utilizado para prever comportamentos futuros com base em dados históricos, o que é uma grande vantagem na detecção de anomalias e padrões não óbvios.

Outro aspecto relevante ao trabalhar com a detecção de anomalias é a configuração dos requisitos técnicos para o uso eficaz do Elastic Stack. Para executar essas tarefas de forma eficiente, é imprescindível que a infraestrutura esteja preparada, especialmente no que diz respeito à alocação de memória RAM para o nó de ML. O aumento da capacidade de RAM de 1 GB para 4 GB é uma recomendação fundamental para garantir o desempenho adequado da plataforma. Isso é especialmente relevante para aqueles que utilizam o Elastic Stack na nuvem ou em implantações autogerenciadas, onde a alocação de recursos influencia diretamente na capacidade de realizar análises complexas em grandes volumes de dados.

Além de configurar corretamente os trabalhos de detecção de anomalias e de garantir que a infraestrutura esteja adequada, é fundamental que o usuário entenda a metodologia por trás da análise de dados dentro do Elastic Stack. A transformação de dados, por exemplo, é um passo essencial para converter dados brutos em informações úteis e analisáveis. Isso é feito por meio de uma técnica chamada "transformação de dados", que permite a criação de índices centrados em entidades, facilitando a análise de padrões e tendências nos dados.

Quando se trata de aprender a detectar desvios nos dados, a detecção de outliers (pontos fora da curva) é uma técnica essencial. Ela ajuda a identificar elementos que se distanciam significativamente dos dados normais, o que pode ser um indicativo de anomalias ou eventos fora do esperado. A análise de outliers pode ser realizada com base em clusters de dados, avaliando sua densidade e distância por meio de uma análise multivariada. A detecção de outliers é particularmente útil quando se busca identificar desvios que possam passar despercebidos em análises mais superficiais.

Ao aplicar essas técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, o Elastic Stack fornece uma estrutura robusta que permite não apenas detectar anomalias, mas também construir modelos preditivos. Com isso, é possível realizar previsões e inferências sobre novos conjuntos de dados, tornando a análise de dados mais profunda e eficaz. A criação de modelos para regressão e classificação, bem como a aplicação desses modelos para inferir novos padrões, são etapas importantes que adicionam valor significativo às análises realizadas com o Elastic Stack.

Como Gerenciar o Acesso com Chaves de API no Kibana

No cenário atual da segurança digital, o gerenciamento eficiente de acessos é uma prioridade crescente. O Kibana oferece diversas formas de controlar esses acessos, sendo que o uso de chaves de API tem se destacado pela sua adequação em ambientes de autenticação entre serviços, como a comunicação entre o Logstash e o Elasticsearch. Diferente do controle de acesso tradicional com papéis (roles), que é mais voltado para a interação de usuários humanos, as chaves de API são ideais para autenticação automática e inter-serviço. Elas permitem uma separação clara entre o acesso humano e o de serviços, o que facilita a automação, bem como a rotação e revogação das chaves quando necessário, alinhando-se com as melhores práticas de segurança.

Para gerenciar o acesso por meio de chaves de API no Kibana, um dos passos iniciais é a criação dessa chave via API. Esse processo envolve a concessão de permissões específicas a um conjunto de dados ou a um serviço. Por exemplo, ao configurar a ingestão de dados do tráfego de Rennes no Logstash, é possível utilizar uma chave de API com permissões como "monitorar", "gerenciar ciclos de vida de índices" e "criar documentos" em índices específicos. O uso de chaves de API tem o benefício de simplificar e agilizar a configuração de permissões e autenticação para tarefas automáticas, minimizando a necessidade de intervenções manuais.

Uma vez criada a chave de API, ela é configurada no arquivo de configuração do Logstash, no bloco de saída (output), substituindo o método tradicional de autenticação básica, que exige o uso de nome de usuário e senha. A chave gerada, com o formato "id:apikey", é utilizada para autenticar as requisições do Logstash ao Elasticsearch, garantindo que apenas serviços autorizados possam interagir com os dados armazenados.

Além disso, as chaves de API podem ser configuradas com um tempo de expiração, o que aumenta a segurança ao garantir que o uso da chave seja temporário e que ela não permaneça ativa indefinidamente. Após o período de expiração, a chave precisa ser renovada, o que reduz os riscos associados a credenciais comprometidas.

A criação e gerenciamento de chaves de API também permitem o rastreamento preciso das ações realizadas por cada chave, o que facilita a auditoria e o acompanhamento de quem realizou determinada ação no sistema. Em comparação com o uso de contas de usuário genéricas, esse nível de rastreabilidade melhora a visibilidade e o controle das operações realizadas, especialmente em ambientes que exigem conformidade com normativas de segurança.

A configuração de chaves de API para comunicação entre clusters (Cross-Cluster Search ou CCS) ou para replicação entre clusters (CCR) também é uma opção disponível, proporcionando maior flexibilidade em ambientes distribuídos. No entanto, para garantir um bom funcionamento do sistema e evitar problemas de segurança, é essencial que a criação de chaves seja feita de maneira criteriosa, com o devido controle sobre as permissões atribuídas a cada chave e monitoramento contínuo de sua utilização.

Além disso, é importante destacar que o gerenciamento de chaves de API é apenas uma parte do processo de garantir a segurança do Kibana e dos dados nele armazenados. Embora a utilização de chaves de API traga grandes vantagens em termos de controle e segurança, ela deve ser parte de uma estratégia de segurança mais ampla, que inclui práticas como a implementação de auditoria de acessos, a utilização de autenticação multifatorial (MFA), e a adoção de políticas rígidas de rotação e revogação de chaves.

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