Guía completa de OpenSearch y sus agentes de log

1. Breve introducción: la importancia de los logs

En un mundo digital impulsado por la tecnología, los registros (logs) generados por sistemas, aplicaciones y servicios se han convertido en una fuente vital de información.

A medida que las organizaciones crecen y diversifican su infraestructura, gestionar y analizar estos logs de manera eficiente puede volverse un desafío abrumador.

En este escenario emerge OpenSearch: una solución integral que permite la centralización y el análisis de logs de diversas fuentes. OpenSearch es una herramienta que colabora con la observabilidad: una evolución del monitoreo que permite gestionar con eficiencia infraestructuras de IT complejas.

En esta guía detallada exploraremos cómo lograr esta centralización utilizando los agentes especializados de OpenSearch.

2. Fundamentos: ¿Qué es OpenSearch?

OpenSearch es un conjunto de código abierto, distribuido, basado en la comunidad, con licencia de Apache 2.0, para búsqueda y análisis.

Se utiliza para una amplia gama de situaciones, entre ellas el monitoreo de aplicaciones en tiempo real, el análisis de registros y la búsqueda en sitios web. 

Proporciona un sistema altamente escalable para dar acceso y respuesta rápida a volúmenes grandes de datos. Su herramienta de visualización integrada, OpenSearch Dashboards, facilita el análisis de datos por parte de los usuarios. 

Además, OpenSearch cuenta con tecnología de la biblioteca de búsqueda Apache Lucene y admite diversas capacidades de búsqueda y análisis. Entre ellas, la búsqueda de “k” vecinos más cercanos (KNN), SQL, detección de anomalías y Machine Learning Commons. También, análisis de rastreos o búsqueda de texto completa, entre otras.

3. Qué son los logs y por qué es importante la centralización

Los logs son archivos de texto que contienen información cronológica de los cambios o eventos de una aplicación. No importa si se trata de comportamientos normales o de errores: son registrados para un análisis posterior.

Una idea que pareció bajo control durante muchos años y que se desbordó en los últimos tiempos. Esto fue debido al aumento en la cantidad de aplicaciones o la adopción de tecnologías como Docker y Kubernetes.

¿El resultado? El número de logs creció -y sigue haciéndolo- de manera exponencial.

En este contexto, centralizarlos ofrece ventajas como la simplificación de la administración, la detección temprana de problemas y la posibilidad de realizar un análisis integral. Opensearch nos permite recopilarlos logs y procesarlos de manera que puedan ser consultados y analizados por herramientas de machine learning.

Para que todo esto suceda, necesitamos algún tipo de agente que transforme esos datos “crudos” en datos que puedan ser consultados. De esta manera, obtenemos la información que nos permite comprender qué sucede en cada una de nuestras aplicaciones.

4. Tipos de agente y sus usos

OpenSearch y AWS proporcionan agentes especializados para la recopilación y el envío de logs desde diversas fuentes. Estos están optimizados para diferentes tipos de datos y fuentes. Algunos de ellos son:

– Amazon Kinesis Data Streams. Servicio de datos de streaming sin servidor que simplifica la captura, el procesamiento y el almacenamiento de flujos de datos a cualquier escala.

– AWS Services Logs. Permite ingestar los logs producidos por AWS dentro del servicio de OpenSearch.

– Beats OSS. Conjunto de agentes diseñado para leer logs de archivos en servidores y enviarlos a OpenSearch. Es útil para recopilar logs de aplicaciones y sistemas operativos.

5. Recopilación y procesamiento de logs

Una vez configurados, los agentes comienzan a recopilar logs y métricas según la configuración establecida. Adicionalmente, pueden realizar parseo y normalización para extraer información relevante de los logs, como fechas, niveles de severidad o detalles específicos.

En general, los logs pueden ser generados en diferentes formatos, como Single-line Text, Multi-line Text, JSON format logs o Syslog, entre otros.

6. Indexación y análisis en OpenSearch

La creación de índices y esquemas nos permite definir cómo se indexarán los logs en OpenSearch, incluyendo la estructura de campos y los tipos de análisis a aplicar.

Luego, los logs enviados por los agentes son procesados, indexados y almacenados en OpenSearch según la configuración definida.

7. Búsqueda, visualización y alertas

Una vez realizada la ingesta, OpenSearch a través de OpenSearch Dashboard, aplica filtros y consultas y nos permite encontrar información específica relacionada a la problemática que necesitemos analizar.

También podemos utilizar las herramientas integradas para crear gráficos y visualizaciones a partir de los datos de los logs. O configurar alertas en OpenSearch para recibir notificaciones cuando se cumplan ciertas condiciones predefinidas en los logs.

8. Extracción de logs inteligente

Un administrador de infraestructura en la nube para una aplicación crítica tiene en OpenSearch un aliado.

Primero, porque le permite recopilar y almacenar los logs y las métricas de sus instancias de servidores, bases de datos y otros recursos.

Luego, porque implementando algoritmos de inteligencia artificial (IA) puede detectar patrones fuera de rango, como el uso excesivo de recursos, y activar alertas en OpenSearch que permitan tomar decisiones automatizadas para escalar o ajustar automáticamente los recursos en la nube.

La IA y la IA Generativa aplicadas en los registros almacenados en OpenSearch permiten detectar anomalías y prever problemas en sistemas y aplicaciones. Los algoritmos identifican patrones inusuales en los registros y alertan sobre potenciales problemas o cambios no autorizados.

La IA también puede predecir fallos al analizar historiales de registros, lo que habilita las medidas preventivas. Con procesamiento de lenguaje natural, se pueden clasificar automáticamente incidentes e incluso mejorar la comprensión de los registros.

Por otra parte, el componente generativo de estos modelos es capaz de generar datos sintéticos para pruebas y análisis, que se utilizarán para simular situaciones de alto estrés en la infraestructura y evaluar cómo responde.

9. Conclusiones

En resumen, la combinación de tecnologías de observabilidad con IA e IA generativa incrementa la capacidad de la organización de mantener gestionados y seguros sus panoramas de IT.

En este contexto, OpenSearch crea un sistema completo que además de extraer y almacenar los logs, nos permite tomar decisiones inteligentes o tener una respuesta proactiva a situaciones cambiantes.

Este punto es clave para mejorar la eficiencia operativa y la capacidad de respuesta del negocio ante desafíos técnicos.

Nuestro equipo de expertos está disponible para responder dudas o ampliar cualquier aspecto vinculado a OpenSearch y sus agentes de log, ¡conoce más!