ELK analiza la ejecución de una aplicación en tiempo real

Javier Eduardo Pérez
3 de agosto de 2018
5 min. de lectura
Como hacer una presentación exitosa

Analizar los datos en tiempo real es una ventaja competitiva y necesaria porque estamos en un mercado donde el uso de los datos se convierte en uno de los activos más importantes para las empresas y los consumidores, quienes cada vez acceden de una forma más rápida y fácil a la información que necesitan en su día a día.

Por ello, en este artículo te presentaremos ElasticSearch, Logstash y Kibana (ELK), un stack de herramientas de visualización de datos que usadas en conjunto, crean un entorno de administración de registros,  permitiendo la monitorización, consolidación y análisis de datos generados en múltiples servidores, no solo a partir del comportamiento de usuarios sino también del funcionamiento de la misma aplicación.

A menudo, los datos de acción y funcionalidad, llamados logs, son almacenados en un archivo de texto plano. Este archivo generalmente se encuentra en un servidor, alojando cada vez más registros. Es ahí donde ELK interviene y se alimenta de estos logs para generar datos valiosos que permitan producir informes para un posterior estudio de parte del analista de datos.

¿Que es un Log?

Un Log es el registro de eventos o acciones ejecutadas en un programa a partir de la interacción de un usuario o el funcionamiento de una aplicación.

Usualmente, un Log se ve como una línea de texto que contiene la fecha y hora en la  que se generó, contiene datos como quién, dónde y cómo se ejecutó un evento. En los logs encontraremos datos que nos permitirán saber qué debemos hacer y cómo tener el control en tiempo real de nuestras aplicaciones a través del análisis de los mismos.

Análisis de logs en tiempo real

Con el análisis en tiempo real se observa y entiende el comportamiento de los usuarios, qué necesidades tienen, cómo buscan solucionarlas, y lo más importante, qué problemas encuentran durante su interacción.

Entendiendo el comportamiento de los usuarios, a través de los datos, encontramos la forma de ayudarlos de manera personalizada.

Otra ayuda que nos brinda el análisis de los logs en tiempo real, es saber qué problemas o errores tiene nuestra aplicación a la hora de ejecutarla. Gracias a estos registros, es más fácil el monitoreo para actuar de manera rápida y efectiva ante cualquier incidencia.

¿Como ELK soluciona problemas de análisis en tiempo real?

El stack ELK es un paquete de tres herramientas Open Source de la empresa Elastic, llamado así por las herramientas que lo conforman: Elasticsearch, Logstash y Kibana.

¿Qué es Logstash?

Logstash Logstash es un motor de transferencia de datos que permite capturar los logs que se van creando, es capaz de transformar y estructurar con el fin de que Elasticsearch pueda almacenarlos.

Se basa en tres fases

Input: los datos a menudo se encuentran dispersos en muchos sistemas y formatos. Logstash admite una gran variedad de entradas de datos que son extraídas en eventos de fuentes comunes, todas al mismo tiempo. Ingesta fácilmente los registros, métricas, aplicaciones web, almacenes de datos y diversos servicios de AWS, todo en forma continua

Filter:  a medida que los datos viajan hacia elasticsearch, pasan por tipo de filtrado o de transformación, para construir así una estructura que coincida con un formato común para un análisis acelerado y así es más fácil para valor comercial. Logstash transforma dinámicamente y prepara sus datos independientemente del formato o la complejidad de éste

Output: esta fase se encarga de enviar los datos a Elasticsearch, pero logstash no solo es dependiente de Elasticsearch si no que también es capaz de enviar los datos a diferentes lugares, como servidores de correos, Slack, entornos hadoop, entre muchos otros.

¿Qué es ElasticSearch?

Elasticsearch

Elasticsearch es un contenedor de datos y su servicio de búsqueda está basado en Apache Lucene. Provee un motor de búsqueda de texto completo (full-text), a través de una interfaz web RESTful.

Elasticsearch permite realizar y combinar muchos tipos de búsquedas (estructuradas, no estructuradas, geográficas, métricas) en la forma que desee. La filosofía es “comience de manera simple con una pregunta y vea a dónde lo pude llevar”.

Es así tan poderoso su motor de búsqueda que no solo permite la unión de diferentes consultas sino que también permite la búsqueda en millones de datos almacenados en él.

Puede ser instalado en un portátil como puede ser escalado a cientos de servidores con petabytes de datos, tiene una estructura que contiene un balanceador de cargas que permite siempre estar óptimo para sus consultas.

Muchos desarrolladores se pueden acoplar fácilmente Elasticsearch, tiene la facilidad de conectarse a través de diferentes lenguajes como Curl, Java, C#, Python, JavaScript, PHP, Perl y Ruby.

Elasticsearch no solo brinda compatibilidad con diferentes lenguajes sino que también permite guardar cualquier tipo de información, ya sean datos estructurados, semi estructurado o no estructurados.  

¿Qué es Kibana?

KibanaKibana es una herramienta que permite visualizar los datos almacenados en Elasticsearch, donde a nivel de gráficas muestra cualquier tipo de información.

Inicialmente, kibana puede mostrar gráficos como histogramas, gráficos de líneas, gráficos circulares, mapas de calor y pede hasta graficar datos  geoespaciales. También permite:

  1. Consumir el API de Elasticsearch
  2. Proteger sus datos a través de un inicio de sesión
  3. Crear alertas
  4. Informes
  5. Gráficas tipo Grafos
  6. Módulo de machine learning

Estas tres herramientas son proyectos independientes y pueden ser usadas por separado, pero juntas, forman un gran equipo. Entre ellas se encargan de leer y almacenar toda la información que necesitemos para consultar, analizar y monitorear.

Qué se requiere para trabajar con ELK

Para poner en marcha una plataforma de análisis de datos con ELK hacen falta los siguientes elementos:

  1. Una herramienta que recoja los logs de nuestras aplicaciones. De esto se encarga  Logstash.
  2. Una base de datos, donde se pueda almacenar, indexar y buscar los eventos de logs de las aplicaciones. Para esto se utiliza Elasticsearch.
  3. Un Dashboard, donde los usuarios puedan consultar los datos más interesantes y estar informados de cualquier incidencia. Esta es la función de Kibana.

Características de ELK

 

Proceso Elk

El uso de tres herramientas que son totalmente compatibles entre ellas brinda una gran seguridad a la hora de realizar el análisis de datos en tiempo real, las características principales por las que se hace una opción tan atractiva son:

  • Potencia: tiene muchas funcionalidad que se puede aprovechar fácilmente. Por ejemplo, Kibana no está limitado a gráficas de series temporales y puede manejar cualquier conjunto de datos.

  • Escalabilidad: los clusters de Elasticsearch pueden manejar terabytes de datos sin ningún problema.

  • Flexibilidad: configuración muy abierta y flexible que se adapta a cualquier necesidad y entorno.

  • Apertura: plugins y APIs para extender casi cualquier aspecto de la plataforma.

  • Licencia comercial: con soporte, hosting y productos relacionados (opcional). 

Actualmente, las empresas reconocen la importancia que tienen los datos en su toma de decisiones, aunque existen varias herramientas que nos permiten realizar su análisis en tiempo real, ELK ha tomado gran relevancia en el mercado, debido a su facilidad de uso y a su gran compatibilidad entre herramientas.

ELK le permite a desarrolladores y analistas adaptar cualquier tipo de dato en información relevante para realizar informes sobre procesos de comportamiento de usuario o desempeño de una aplicación, dando información de valor a la organización.

Nuevo llamado a la acción

Suscríbete