Entdecken Sie die neueste Integration zwischen Elastic und Microsoft Azure, mit der Sie Ihren Betrieb vereinfachen und die Transparenz Ihrer Azure-Umgebung optimieren können.

Wir haben kürzlich angekündigt, dass <a href="https://www.elastic.co/de/blog/experience-elasticsearch-microsoft-azure-portal">Sie Elasticsearch jetzt direkt im Azure-Portal finden, bereitstellen und verwalten können</a>. Diese neue Integration vereinfacht das Onboarding mit dem Azure-Portal und den Tools, die Sie bereits kennen, damit Sie Elastic mühelos bereitstellen können, ohne sich für externe Dienste zu registrieren oder Abrechnungsinformationen zu konfigurieren. 
In diesem Blogeintrag zeigen wir Ihnen, wie Sie eine Elasticsearch-Ressource in Azure verwalten und die Ingestion von Azure-Logs und -Metriken in Elastic konfigurieren. Weitere Details finden Sie in unserer <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">Dokumentation</a>.
 <h3>Erste Schritte in der Azure-Konsole</h3>Melden Sie sich zunächst beim <a href="https://portal.azure.com">Azure-Portal</a> an. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie eine Elasticsearch-Ressource in Azure erstellen. Hinter den Kulissen wird dabei ein Marketplace-Abonnement mit Elastic Cloud bereitgestellt.
<ol>
	<li aria-level="1">Stellen Sie sicher, dass Ihr Azure-Konto mit Besitzerzugriff für das Abonnement konfiguriert ist, in dem Sie Elasticsearch bereitstellen möchten. Weitere Informationen zu Azure-Abonnements finden Sie in der <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cost-management-billing/manage/add-change-subscription-administrator#assign-a-subscription-administrator">Microsoft Azure-Dokumentation</a>.</li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">Suchen Sie in der Azure-Suchleiste nach <code>Elasticsearch</code>. Sie finden die Integration alternativ auch über <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">diesen Marketplace-Eintrag</a>.</li>
	<li aria-level="1"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6482bdb25c932ce5/60a6b2b54adeb65c03d75564/search_bar.png" data-sys-asset-uid="blt6482bdb25c932ce5" alt="Screenshot of Azure portal search bar" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Klicken Sie auf Hinzufügen, um mit der Erstellung der Elasticsearch-Ressource zu beginnen.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">Geben Sie die erforderlichen Details für die Ressource ein:</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">Abonnement – Das Azure-Abonnement, zu dem dieser Marketplace-Kauf hinzugefügt werden soll</li>
	<li aria-level="1">Ressourcengruppe – Die Ressourcengruppe, zu der diese Elasticsearch-Ressource hinzugefügt werden soll</li>
	<li aria-level="1">Ressourcenname – Der Name der Elasticsearch-Ressource</li>
	<li aria-level="1">Region – Die Region, in der Elasticsearch bereitgestellt werden soll. Die Liste der Azure-Regionen wird ständig erweitert. Weitere Informationen finden Sie in unserer <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">Dokumentation</a>.</li>
	<li aria-level="1">Größe – Die Größe der Elasticsearch-Ressource. Die Standardgröße für Cluster verwendet 480 GB Speicherplatz und 16 GB Arbeitsspeicher. Sie können die Größe des Clusters auch noch ändern, nachdem die Ressource erstellt wurde.</li>
	<li aria-level="1">Tarif – Elasticsearch verwendet ein Pay-as-you-go-Preismodell.</li>
	<li aria-level="1">Preis – Der ungefähre Preis basierend auf der Region und der Deployment-Größe (kann auch später noch geändert werden). Eine vollständige Preisliste finden Sie unter „<a href="https://cloud.elastic.co/pricing">Elastic Cloud (Elasticsearch Service) Pricing Calculator</a>“.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt452b884e92b42499/60a6d70feab8ca74ace852ab/Create_Elastic_R_(1).png" data-sys-asset-uid="blt452b884e92b42499" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ul><ol start="5">
	<li aria-level="1">Konfigurieren Sie Logdaten und Metriken. Diese Flags aktivieren das automatische Ingestieren von Aktivitäts- und Ressourcen-Logdaten aus dem Azure-Abonnement in Ihren Elasticsearch-Cluster. &nbsp;<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt0d68d246a02de40f/60a6d728a450c25ac83cf247/Create_Elastic_R.png" data-sys-asset-uid="blt0d68d246a02de40f" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="6">
	<li aria-level="1">Legen Sie Ressourcen-Tags fest, wie bei jeder anderen Azure-Ressource.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt00291734fc78835f/60a6d7af6a7d7e6562204c21/Create_Elastic_R_(2).png" data-sys-asset-uid="blt00291734fc78835f" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="7">
	<li aria-level="1">Überprüfen Sie Ihre Angaben, und wählen Sie Überprüfen + Erstellen aus. Daraufhin wird Elasticsearch bereitgestellt.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltbb4938a1a15e6ecc/60a6cdd5b29743655f6324fe/Screenshots_-_En.png" data-sys-asset-uid="bltbb4938a1a15e6ecc" alt="Screenshot for creating an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol>Glückwunsch, Sie haben Elasticsearch erfolgreich über das Azure-Portal bereitgestellt! Nach einigen Minuten wird die Elasticsearch-Ressourcenübersicht im Portal angezeigt. Außerdem werden Sie in Ihrem Azure-Konto ein Elastic-Abonnement bemerken. Die Elasticsearch-Ressourcen werden ebenfalls in Ihrer konsolidierten Azure-Abrechnung angezeigt.&nbsp;
 <h3>Elasticsearch in Azure verwalten</h3>Nachdem Sie Ihre Elasticsearch-Ressource bereitgestellt haben, werden wir uns jetzt die Elasticsearch-Ressourcenübersicht etwas genauer ansehen. Die weiter oben in diesem Artikel beschriebenen Felder kennen Sie bereits, aber diese Seite enthält noch weitere interessante Details:
<ul>
	<li aria-level="1">Status – Der Status der Elasticsearch-Ressource. Wenn Ihr Cluster fehlerfrei ausgeführt wird, sehen Sie hier den Status <code>Healthy</code>.</li>
	<li aria-level="1">Version – Die bereitgestellte Elasticsearch-Version Azure stellt standardmäßig die neueste verfügbare Version bereit. Unter Erweiterte Einstellungen direkt darunter können Sie ältere Versionen bereitstellen.</li>
	<li aria-level="1">Erweiterte Einstellungen – Dieser Link führt zur Elastic Cloud-Konsole, in der Sie bei Bedarf weitere Änderungen an Ihrer Ressource vornehmen können. In der Elastic Cloud-Konsole können Sie unter anderem die folgenden Aktionen ausführen:
	<ul>
		<li aria-level="2">Clustergröße ändern</li>
		<li aria-level="2">Automatische Skalierung aktivieren</li>
		<li aria-level="2">Update auf eine neuere Version von Elasticsearch durchführen</li>
		<li aria-level="2">Datenverkehrsfilter einrichten, um die Verbindung zu schützen</li>
	</ul></li>
</ul><ul>
	<li aria-level="1">Elasticsearch endpoint – Der Endpunkt für die <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rest-apis.html">Elasticsearch API</a>.</li>
	<li aria-level="1">Deployment URL – Der Kibana-Link für Ihre ersten Schritte mit Elastic.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc29869b698f3dc28/60a6cf9d0a03095ac9585af1/Screenshots_-_En_(1).png" data-sys-asset-uid="bltc29869b698f3dc28" alt="Screenshot of overview page" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ul><h3>Elastic-Lösungen erkunden</h3>Sie können jetzt das komplette Elastic-Angebot ausprobieren, inklusive Suchfunktionen und Anwendungsfällen für Observability, Sicherheit und Analytics. Klicken Sie in der Elasticsearch-Übersichtsseite in Azure auf Kibana, um anzufangen. Wählen Sie Ihr Azure-Konto aus, um per Single Sign-On direkt zu Elastic zu gelangen.
In Elastic können Sie den Anleitungen in den einzelnen Produkten folgen, um eine Integration zu konfigurieren, Daten zu ingestieren, Ihre Daten zu erkunden und hilfreiche Einblicke zu gewinnen. Außerdem können Sie die aktuell als Betaversion verfügbare Fleet-Lösung verwenden, um Ihre Dateningestion zu optimieren. Navigieren Sie links im Menü zu Fleet, und wählen Sie Integrations aus. Daraufhin werden die verschiedenen Datentypen angezeigt, die ingestiert werden können.
<h3><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt2fffbe16304696c1/60a6d0756a7d7e6562204bd0/Home_-_Elastic_(1).png" data-sys-asset-uid="blt2fffbe16304696c1" alt="Screenshot of Kibana"> </h3><h3>Azure-Protokolle und -Metriken</h3>Mit der neuesten Elastic-Integration können Sie die Ingestion von Azure-Logs und -Metriken in Elastic konfigurieren. Verwenden Sie dazu die beiden folgenden Integrationspunkte:
Abonnement- und Ressourcen-Logs in Azure
<a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/activity-log-schema">Azure-Abonnement-Logs</a> liefern Einblicke in Ereignisse auf der Abonnementebene. <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/resource-logs-categories">Azure-Ressourcen-Logs</a> beschreiben die Abläufe in den einzelnen Diensten oder Ressourcen. Gemeinsam liefern diese Logs einen Überblick über die Azure-Plattform, mit der Analysten und Administratoren die Aktivitäten in Azure besser überwachen können. Mit dieser erweiterten Elastic-Integration können Sie diese Logs mühelos und mit wenigen Klicks von Azure nach Elastic exportieren, ohne manuell einen Agent bereitzustellen oder eine Ingestions-Workload zu konfigurieren.
Gehen Sie wie folgt vor, um Abonnement- und Ressourcen-Logs zu ingestieren:
<ol>
	<li aria-level="1">Navigieren Sie zur Registerkarte Logs & Metriken. Sie erreichen diese Registerkarte entweder über den Flow Elastic-Ressource erstellen oder über eine vorhandene Elasticsearch-Ressource auf der Übersichtsseite.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt2f9dd4647a4a58a6/60a6f23fa450c25ac83cf2f2/Create_Elastic_R.png" data-sys-asset-uid="blt2f9dd4647a4a58a6" alt="Screenshot of how to create an Elastic resource" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">Klicken Sie auf die Kontrollkästchen für Aktivitäts- und/oder Ressourcen-Logs des Abonnements</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Optional können Sie Tag-Regeln angeben, um bestimmte Ressourcen in die Log-Erfassung zu integrieren oder davon auszuschließen. Wenn Sie keine Tag-Regel angeben, werden standardmäßig die Logs aus allen unterstützten Ressourcen ingestiert.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">Wählen Sie Speichern aus (oder schließen Sie die Erstellung Ihrer Ressource ab). Kurz darauf werden die ersten Log-Daten in Elastic angezeigt.</li>
</ol><ol start="5">
	<li aria-level="1">Melden Sie sich bei Kibana an, um Ihre Log-Daten anzuzeigen. Sie erreichen Kibana über die Elasticsearch-Übersichtsseite in Azure. In Kibana finden Sie die unverarbeiteten Log-Daten auf der Registerkarte Discover. Auf der Registerkarte Dashboard werden einige vorkonfigurierte Dashboards für Azure-Daten angezeigt.</li>
</ol><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt0f9cae41ae35d52a/60abe125b29743655f633371/kibana-screenshot-1.png" data-sys-asset-uid="blt0f9cae41ae35d52a" alt="Screenshot of logs data in Kibana" style="display: block; margin: auto;">
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt546802b8e5da1134/60abe144a5998d6af956724a/kibana-screenshot-2.png" data-sys-asset-uid="blt546802b8e5da1134" alt="Screenshot of logs data in Kibana" style="display: block; margin: auto;">
Die Log-Erfassung mit dieser Integration hängt davon ab, ob der Azure-Dienst unterstützt wird, und in welchen Regionen er bereitgestellt wurde. Weitere Details finden Sie in unserer <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">Dokumentation</a>.
Virtual Machine-Logs und -Metriken
Die System-Logs aus Ihren <a href="https://azure.microsoft.com/en-ca/services/virtual-machines/">Virtual Machines</a> können mühelos an Elastic gesendet werden, um sie ausführlicher zu analysieren. In Elastic können Sie die Daten aus Ihren Virtual Machines durchsuchen und visualisieren, Warnungen erhalten und Fehler beheben.
Erste Schritte:
<ol>
	<li aria-level="1">Navigieren Sie zur Registerkarte Virtuelle Computer für Ihre Elastic-Ressource.<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6c327b387a8ade7d/60a6d28a0a03095ac9585af9/os-hotmail3_-_Mi_(1).png" data-sys-asset-uid="blt6c327b387a8ade7d" alt="Screenshot of virtual machines overview" style="display: block; margin: auto;"></li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">Wählen Sie eine oder mehrere Virtual Machines aus, die Sie überwachen möchten, und klicken Sie auf Erweiterung installieren. Daraufhin wird die Elastic VM-Erweiterung auf Ihrer Virtual Machine installiert, die den <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/fleet-overview.html#elastic-agent">Elastic Agent</a> bereitstellt, um System-Logs und Metriken zu erfassen.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Nachdem die Erweiterung installiert wurde, werden Logs und Metriken an Elastic übertragen. Unter der Spalte Daten anzeigen finden Sie zwei Quicklinks, mit denen Sie zu Elastic gelangen und Ihre Daten anzeigen können:</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">Logs: Dieser Link führt zum Logs-Stream in Elastic. Dort können Sie Ihre Log-Daten anzeigen und durchsuchen.</li>
	<li aria-level="1">Metriken: Dieser Link führt zu einem vorab gefilterten Dashboard mit einer Übersicht über die Integrität Ihrer Virtual Machine.</li>
</ul><ol start="4">
	<li aria-level="1">Mit <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/agent-policy.html">Fleet</a> können Sie die Elastic Agents und die von ihnen erfassten Daten direkt in Elastic noch ausführlicher verwalten.</li>
</ol>Nachdem Ihre Plattform-Logs und die Daten Ihrer Virtual Machines nach Elastic übertragen wurden, können Sie die Vorteile von Elastic erkunden:
<ul>
	<li aria-level="1"><a href="https://www.elastic.co/de/integrations">Zusätzliche Daten</a> in Ihre Umgebung ingestieren</li>
	<li aria-level="1">Auffällige Muster in Ihren Daten erkennen mit der <a href="https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/xpack-ml.html">Anomalieerkennung</a></li>
	<li aria-level="1">Log- und Metrikdaten mit System-Traces kombinieren, um die <a href="https://www.elastic.co/guide/en/apm/index.html">Anwendungsleistung zu überwachen</a>.</li>
	<li aria-level="1"><a href="https://www.elastic.co/guide/en/security/current/es-overview.html">Elastic Security</a> verwenden, um Ihre Umgebung mit Bedrohungserkennung und Endpoint Prevention zu schützen</li>
	<li aria-level="1">Ein maßgeschneidertes, komplett angepasstes Sucherlebnis mit <a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/index.html">Enterprise Search</a> erstellen</li>
</ul> <h3>Konsolidierte Abrechnung</h3>Ihre gesamte Elastic-Nutzung wird in Ihrer konsolidierten Microsoft-Rechnung als eine Position angezeigt und zählt zu Ihrer Azure-Abnahmeverpflichtung. Auf der Seite <a href="https://cloud.elastic.co/account/usage">Elastic-Kostenanalyse</a> können Sie Ihre Elastic-Nutzungsgebühren nach Region oder Deployment aufgeschlüsselt anzeigen.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt8969ece53004060a/60a6d1fd77e996669f49ddec/8480671-2144fa7b9e4534ade59a42a87d9c1581.png" data-sys-asset-uid="blt8969ece53004060a" alt="Screenshot of billing and usage overview" style="display: block; margin: auto;">
<h3>Support erhalten</h3>Der Support für diese Integration wird von Elastic bereitgestellt. Wir helfen Ihnen gerne, und Sie erreichen, indem Sie im Azure-Portal auf der Elasticsearch-Ressourcenübersicht auf Neue Supportanfrage klicken. Daraufhin gelangen Sie zur Elastic Cloud-Konsole und können einen Supportfall für das Elastic Support-Team erstellen.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt9d2e33082a77971f/60a6d187c8faf774ab45f8b9/os-hotmail3_-_Mi.png" data-sys-asset-uid="blt9d2e33082a77971f" alt="Screenshot of how to contact support" style="display: block; margin: auto;">
<h3>Jetzt ausprobieren</h3>Wir haben Ihnen die ersten Schritte mit <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">Elasticsearch (Elastic Cloud) in Azure</a> gezeigt und die nativen Überwachungsfunktionen für Logs und Metriken besprochen, um Ihnen diese interessante Integration vorzustellen. Sie können sofort loslegen, indem Sie die Integration im Azure-Portal bereitstellen.
Weitere Informationen finden Sie in unserer <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">Dokumentation</a>. Haben Sie Fragen oder Anmerkungen? Sie erreichen uns unter <a href="mailto:azure-co-sell@elastic.co">azure-co-sell@elastic.co</a>.

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How to deploy and manage Elastic on Microsoft Azure

Bereitstellung und Verwaltung von Elastic auf Microsoft Azure

Eine wachsende Infrastruktur bedeutet höhere Kosten. Der Elasticsearch Service bietet die Flexibilität, die Sie für kostengünstiges Skalieren brauchen.

Tausende Kunden nutzen den offiziellen Elasticsearch Service (ESS) auf Elastic Cloud, um nicht nur von Elasticsearch, sondern auch von exklusiven Produkten wie <a href="/de/log-monitoring">Elastic Logs</a>, <a href="/de/apm">Elastic APM</a>, <a href="/de/siem">Elastic SIEM</a> und anderen zu profitieren. Der ESS, den es inzwischen seit mehr als sieben Jahren gibt, ist der einzige verwaltete Dienst, der das komplette Elasticsearch-Erlebnis mit allen Features, allen Lösungen und der Unterstützung durch seine Macher bietet – und darüber hinaus auch eine Reihe von Vorteilen bei Betrieb und Deployment bietet, die dieses Angebot ergänzen.

In einem <a href="/de/blog/remove-the-hidden-network-costs-for-your-logs-metrics-and-apm-data-by-using-elasticsearch-service">früheren Post</a> haben wir erläutert, welche versteckten Netzwerkkosten mit einer SaaS-Lösung verbunden sind, die nicht in derselben Region stationiert ist wie Ihre Dienste, Ihre Infrastruktur oder Ihre Logging-Geräte. Die zusätzlichen Kosten können enorm sein. In diesem Blogpost zeigen wir Ihnen, wie der Elasticsearch Service auf Elastic Cloud Ihnen die Flexibilität gibt, verschiedene Strategien auszuwählen, um die durch steigende Arbeitslasten entstehenden Kosten unter Kontrolle zu halten.

Jede Zunahme bei den Arbeitslasten, ganz besonders in den Bereichen Observability und Security, führt zu einem erhöhten Bedarf an Infrastruktur, damit die durch Anwendungen generierten Logdaten, Metriken, AMP-Traces und Sicherheitsereignisse gespeichert und analysiert werden können. Das wiederum hat zusätzliche Kosten zur Folge. Der ESS bietet eine Reihe von Möglichkeiten, Ihnen bei der Verwaltung Ihrer Daten zu helfen, gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten und dennoch aussagekräftige Daten für längere Zeiträume aufzubewahren – und zur selben Zeit all die nützlichen Funktionen des Elastic Stack, wie Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen, Visualisierungsoptionen, Alerting, Anomalieerkennung und mehr, zur Verfügung zu stellen.

Sehen wir uns an, welche Möglichkeiten zur Kosteneinsparung es bei Zeitreihendaten z. B. in Observability- und Sicherheitsanwendungsfällen gibt. Betrachten wir dazu eine der häufigsten Anwendungen für den Elastic Stack: das Infrastruktur-Monitoring. Der Elastic Stack enthält <a href="/de/beats">Beats</a>, eine Zusammenstellung leichtgewichtiger Agents, die auf Ihren Clients ausgeführt werden und Ihre Cluster mit Daten versorgen. <a href="/de/beats/metricbeat">Metricbeat</a> ist ein häufig verwendeter Agent, mit dem Systemmetriken wie CPU-Auslastung, Datenträger-IOPS oder Container-Telemetrie für Anwendungen gesendet werden, die auf Kubernetes laufen.

Je mehr Sie Ihr Anwendungsportfolio erweitern, desto mehr Speicherplatz benötigen Sie, um die beim Monitoring generierten Metriken aufzubewahren. Eine der Strategien, die Teams heute nutzen, um Zeitreihendaten in den Griff zu bekommen, besteht darin, eine Aufbewahrungszeit festzulegen. Wir zeigen im Folgenden zusätzliche Möglichkeiten für eine effiziente Speicherung, die mit dem ESS standardmäßig genutzt werden können.

<h2>Szenario</h2>
Zur Illustration der verschiedenen Kosteneinsparungsstrategien gehen wir von einem Cluster aus, das 1.000 Hosts überwacht. Jeder Agent im Cluster erfasst pro Metrik 100&nbsp;Byte, und alle 10&nbsp;Sekunden werden 100&nbsp;Metriken erfasst, die dann 30 Tage lange aufbewahrt werden. Zur Gewährleistung einer <a href="/guide/en/cloud/current/ec-planning.html">hohen Verfügbarkeit</a> wird zudem eine Kopie der Daten im Cluster gespeichert, um einen Datenverlust bei Ausfall eines Knotens zu vermeiden. Berechnen wir nun, wie viel Speicherplatz wir benötigen:

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>1000 Hosts × 100 Byte × 100 Metriken × 60 ÷ 10 [Frequenz/Minute] × 60 × 24 × 30 [30 Tage Speicherung] × 2 [für die Kopie]</code>
		
		<code>= 5184000000000 Byte oder 5,184 TB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Zum Speichern dieser Metriken benötigen wir also 5,2&nbsp;TB Speicherplatz. Um es nicht zu kompliziert zu machen, ignorieren wir den Speicherbedarf, der sich aus dem Betrieb des Elasticsearch-Clusters ergibt.

Das Ganze im Überblick:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr>
	<td>Anzahl der überwachten Hosts
	</td>
	<td>1.000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Täglich ingestierte Datenmenge in GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Aufbewahrungszeit
	</td>
	<td>30 Tage
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Anzahl der Kopien
	</td>
	<td>1
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Speicherbedarf (einschließlich Kopien)
	</td>
	<td>5,184 TB
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>Effizientere Speicherung mit Heiß-Warm-Deployments und Index-Lifecycle-Management
</h2>
Bei Observability-Anwendungsfällen wie Logging und Metriken nimmt der Nutzen von Daten im Laufe der Zeit ab. Teams, die Systemereignisse, plötzliche Spitzen beim Netzwerkverkehr oder Security-Alerts schnell untersuchen wollen, verwenden in der Regel die letzten verfügbaren Daten. Je älter die Daten werden, desto weniger werden sie abgefragt, aber sie befinden sich weiter im Cluster und nutzen dieselben Rechen-, Arbeitsspeicher- und Speicherressourcen wie der Rest des Clusters. Wir haben es also mit zwei sehr verschiedenen Datenzugriffsmustern zu tun, das Cluster ist aber nur für das schnelle Ingestieren und häufige Abfragen optimiert und nicht für das Speichern von Daten, auf die selten zugegriffen wird.

An dieser Stelle kommen die <a href="/de/blog/deploying-a-hot-warm-logging-cluster-on-the-elasticsearch-service">Heiß-Warm-Architekturen</a> in Elasticsearch Service ins Spiel. Bei dieser Deployment-Option existieren in ein und demselben Elasticsearch-Cluster zwei Hardwareprofile nebeneinander. Auf den „heißen“ Datenknoten werden die frisch eingehenden Daten gespeichert und sie sind mit schnelleren Speichermedien ausgestattet, damit die Daten schnell ingestiert und abgerufen werden können. Die „warmen“ Knoten haben eine höhere Speicherdichte und ermöglichen die kostengünstigere Speicherung der Daten über längere Zeiträume.

Im Elasticsearch Service nutzen wir in der Regel für heiße Knoten lokal angeschlossene NVMe-SSDs mit einem RAM-zu-Datenträger-Verhältnis von 1 : 30 und für warme Knoten hochdichte Festplattenlaufwerke (HDDs) mit einem Verhältnis von 1 : 160. Diese leistungsfähige Architektur geht Hand in Hand mit einem anderen wichtigen Feature: dem <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-lifecycle-management.html">Index-Lifecycle-Management</a> (ILM). Dank ILM kann das Index-Management im Laufe der Zeit automatisiert werden, um den Prozess der Verlagerung von Daten von heißen Knoten auf warme Knoten zu vereinfachen. Dabei werden Kriterien wie die Indexgröße, die Zahl der Dokumente oder das Alter des Index berücksichtigt.

Mit diesen beiden Features erhalten Sie zwei getrennte Hardwareprofile in Ihrem Cluster und außerdem die Indexautomatisierungstools, die die automatische Verlagerung der Daten zwischen den Knoten ermöglichen.

<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt87a7937a28252849/5db2fe272140ec675d690487/ESS-hot-warm-moving-tiers-blog.png" data-sys-asset-uid="blt87a7937a28252849" alt="Heiß-Warm-Deployment" style="display: block; margin: auto;">

Widmen wir uns damit dem Migrieren auf ein Heiß-Warm-Deployment und dem Konfigurieren von ILM-Richtlinien. Im ESS können Sie ein neues <a href="/guide/en/cloud/current/ec-getting-started-templates-hot-warm.html">Heiß-Warm-Deployment</a> erstellen und optional einen Snapshot aus einem anderen Cluster wiederherstellen. Wenn Sie bereits ein Deployment mit hoher E/A-Last haben, müssen Sie zum <a href="/guide/en/cloud/current/ec-migrate-templates.html">Migrieren auf ein Heiß-Warm-Deployment</a> Ihrem Cluster lediglich warme Knoten hinzufügen. Über eine ILM-Richtlinie können wir festlegen, dass die Daten sieben Tage auf dem heißen Knoten bleiben und anschließend auf die warmen Knoten verschoben werden.

Daten in der Warmphase stehen für das Schreiben von Indizes nicht mehr zur Verfügung. Das eröffnet uns eine weitere Möglichkeit, Kosten zu sparen: Wir brauchen auf den warmen Knoten keine Kopie mehr zu speichern. Sollte ein warmer Knoten ausfallen, würden wir die Daten aus dem zuletzt aufgenommenen Snapshot statt aus der Kopie wiederherstellen.

Der Haken bei diesem Ansatz ist, dass das Wiederherstellen aus einem Snapshot in der Regel länger dauert, sodass bis zur Wiederherstellung mehr Zeit vergeht. Das ist aber in vielen Fällen hinnehmbar, da warme Knoten typischerweise weniger häufig abgefragte Daten enthalten, sodass die Auswirkungen in der Praxis gering sind.

Zum Schluss löschen wir noch die Daten nach Ablauf von 30&nbsp;Tagen entsprechend unserer ursprünglichen Aufbewahrungsrichtlinie. Die Berechnung erfolgt auf die gleiche Weise wie oben und erbringt folgende Ergebnisse im Überblick:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr style="background-color:#E8F6FE;">
	<td>
	</td>
	<td style="text-align: center;">Herkömmliches Cluster
	</td>
	<td style="text-align: center;">Heiß-Warm + ILM
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Anzahl der überwachten Hosts
	</td>
	<td>1.000
	</td>
	<td>1.000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Täglich ingestierte Datenmenge in GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Aufbewahrungszeit
	</td>
	<td>30 Tage
	</td>
	<td>
		Heiß: 7 Tage
		 
		Warm: 30 Tage
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Benötigte Kopien
	</td>
	<td>1
	</td>
	<td>
		Heiße Knoten: 1
		 
		Warme Knoten: 0
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Speicherbedarf
	</td>
	<td>5,184 TB
	</td>
	<td>
		Heiß: 1,2096 TB (mit Kopien)
		 
		Warm: 1,9872 TB (keine Kopien)
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Benötigte Clustergröße ca.
	</td>
	<td>232 GB RAM (6,8 TB SSD-Speicher)
	</td>
	<td>
		Heiß: 58 GB RAM mit SSDs
		 
		Warm: 15 GB RAM mit HDDs
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Monatliche Clusterkosten
	</td>
	<td>3.772,01 $
	</td>
	<td>1.491,05 $
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Mit diesem Ansatz lassen sich bemerkenswerte 60&nbsp;% der monatlichen Kosten sparen und trotzdem bleiben die Daten durchsuchbar und resilient. Sie können die ILM-Richtlinien nachjustieren, um die idealen Verlagerungszeitpunkte für die maximale Ausschöpfung des Potenzials der Speicherung auf warmen Knoten zu finden.

<h2>Freigeben von zusätzlichem Speicherplatz durch Daten-Rollups</h2>
Eine weitere Möglichkeit, Speicherplatz zu sparen, besteht darin, <a href="/de/blog/how-to-create-manage-and-visualize-elasticsearch-rollup-data-in-kibana">Daten-Rollups</a> zu nutzen. Mithilfe der Rollup-APIs können Sie Daten in einem Übersichtsdokument in Elasticsearch zusammenfassen und so kompakter speichern. Die Originaldaten können dann archiviert oder gelöscht werden, um Speicherplatz zu gewinnen.

Beim Erstellen eines Rollups können Sie alle Felder auswählen, die für zukünftige Analysen von Interesse sein könnten. Daraus wird dann ein neuer Index erstellt, der ausschließlich diese Rollup-Daten enthält. Dies ist insbesondere bei Monitoring-Anwendungsfällen hilfreich, in denen es primär um numerische Daten geht, die einfach mit einer höheren Granularität, z.&nbsp;B. auf Minuten-, Stunden- oder sogar Tagesebene, zusammengefasst werden können und dennoch weiterhin das Ablesen von Trends erlauben. Zusammengefasste Indizes sind überall in Kibana verfügbar und können einfach neben vorhandenen Dashboards hinzugefügt werden, damit es beim Analysieren nicht zu Unterbrechungen kommt. All dies kann direkt in Kibana konfiguriert werden.

<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltecada94734b9a556/5e55331906f84d0d618daa52/ess-cost-savings-rollups-blog.jpg" data-sys-asset-uid="bltecada94734b9a556" alt="Erstellen eines Rollup-Jobs" style="display: block; margin: auto;">

Im Szenario oben sind wir auf einen Speicherplatz von 5,2&nbsp;TB gekommen, um Metrikdaten von 1.000&nbsp;Hosts einschließlich einer Kopie 30&nbsp;Tage lang so speichern zu können, dass sie weiterhin hoch verfügbar sind. Anschließend haben wir ein Szenario mit einem Heiß-Warm-Deployment besprochen. Jetzt nutzen wir die Daten-Rollup-API, um einen Rollup-Job zu konfigurieren, der ausgeführt wird, wenn die Daten sieben Tage alt sind, was zwar ein klein wenig auf Kosten der Granularität geht, uns aber gleichzeitig viel mehr freien Speicherplatz verschafft.

Dazu richten wir einen Daten-Rollup-Job ein, der die alle 10&nbsp;Sekunden gespeicherten Metriken in stundenweisen Dokumenten zusammenfasst. Damit können wir unsere älteren Metriken weiterhin auf Stundenebene abrufen und visualisieren und die Abfrageergebnisse in Kibana-Visualisierungen und Lens verwenden, um Trends und Schlüsselmomente in den Daten aufzuspüren. Als Nächstes löschen wir die Originaldokumente, die wir gerade per Rollup zusammengefasst haben, und geben so jede Menge Speicherplatz im Cluster frei. Wie viel Speicher wir für die Daten benötigen, die wir gerade durch das Rollup zusammengefasst haben, lässt sich ausrechnen:

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>1000 Hosts × 100 Byte × 100 Metriken × 60 ÷ 3600 [Frequenz/Minute] × 60 × 24 × 23 [für 23 Tage]</code>
		
		<code>= 5520000000 Byte oder 5,52 GB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Die Originaldaten dieser Rollup-Dokumente waren älter als sieben Tage und befanden sich daher in unserem Heiß-Warm-Cluster auf warmen Knoten. Alle diese Daten, die 1,99&nbsp;TB Speicherplatz belegen, können einfach gelöscht werden. In der Spalte rechts sehen wir, was wir erreicht haben:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr style="background-color:#E8F6FE;">
	<td>
	</td>
	<td style="text-align: center;">Herkömmliches Cluster
	</td>
	<td style="text-align: center;">Heiß-Warm + ILM
	</td>
	<td style="text-align: center;">Heiß-Warm + ILM mit Rollup-Daten
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Anzahl der überwachten Hosts
	</td>
	<td>1.000
	</td>
	<td>1.000
	</td>
	<td>1.000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Täglich ingestierte Datenmenge in GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Aufbewahrungszeit
	</td>
	<td>30 Tage
	</td>
	<td>
		Heiß: 7 Tage
		 
		Warm: 30 Tage
	</td>
	<td>
		Heiß: 7 Tage
		 
		Warm: 30 Tage
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Granularität
	</td>
	<td>10 Sekunden
	</td>
	<td>10 Sekunden
	</td>
	<td>
		Erste 7 Tage: 10 Sekunden
		 
		Nach 7 Tagen: 1 Stunde
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Benötigte Kopien
	</td>
	<td>1
	</td>
	<td>
		Heiße Knoten: 1
		 
		Warme Knoten: 0
	</td>
	<td>
		Heiße Knoten: 1
		 
		Warme Knoten: 0
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Speicherbedarf
	</td>
	<td>5,184 TB
	</td>
	<td>
		Heiß: 1,2096 TB (mit Kopien)
		 
		Warm: 1,9872 TB (keine Kopien)
	</td>
	<td>
		Heiß: 1,2096 TB (mit Kopien)
		 
		Warm: 5,52 GB (keine Kopien, Rollup-Daten)
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Benötigte Clustergröße ca.
	</td>
	<td>232 GB RAM (6,8 TB SSD-Speicher)
	</td>
	<td>
		Heiß: 58 GB RAM mit SSDs
		 
		Warm: 15 GB RAM mit HDDs
	</td>
	<td>
		Heiß: 58 GB RAM mit SSDs
		 
		Warm: 2 GB RAM mit HDDs
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Monatliche Clusterkosten
	</td>
	<td>3.772,01 $
	</td>
	<td>1.491,05 $
	</td>
	<td>1.024,92 $
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Die Unterschiede bei den Kosteneinsparungen sind massiv. Wenn wir unser vorhandenes Heiß-Warm-Cluster um Rollups ergänzen, können wir die Kosten um 31&nbsp;% reduzieren. Noch beeindruckender sind die Ergebnisse, wenn wir unser letztes Szenario mit einem herkömmlichen Cluster mit nur einer Hardwareschicht vergleichen, denn dann liegt die Ersparnis sogar bei 73&nbsp;%!

<h2>Flexibilität beim Bereitstellen</h2>
Es ist wie immer: Jede Methode hat Vor- und Nachteile. Aber Sie haben die Flexibilität, die Strategien so anzupassen, dass Sie genau zu Ihrem Bedarf passen.

Mithilfe der ILM-Richtlinien können Sie anhand der Indexgröße, der Zahl der Dokumente oder des Dokumentalters festlegen, wann die Daten in Ihrem Heiß-Warm-Cluster auf die warmen Knoten verlagert werden sollen. Warme Knoten sind bestens geeignet, große Mengen von Daten effizient zu speichern und so Ihre Kosten für Rechenleistung zu senken. Da die Abfragezeiten nicht mit denen von heißen Knoten mithalten können, empfiehlt sich dieser Ansatz vor allem für Daten, die weniger häufig abgefragt werden.

Mit Daten-Rollups lassen sich Daten in Dokumenten mit geringerer Granularität zusammenfassen, was dann sinnvoll ist, wenn die Daten ein Alter erreicht haben, in dem die ursprüngliche hohe Granularität nicht mehr benötigt wird. Die Quelldokumente können anschließend gelöscht werden, um Speicherkosten zu sparen. Sie können genau festlegen, wann und mit welcher Granularität die Dokumente zusammengefasst werden sollen. Dabei kommt es darauf an, die richtige Balance zu finden, damit Sie Ihre Rollup-Daten weiterhin nutzen können, um wichtige Informationen, z.&nbsp;B. über Trends in einem bestimmten Zeitraum oder über das Systemverhalten bei einer Verkehrsspitze, zu gewinnen.

Sie kennen jetzt die standardmäßig verfügbaren Strategien zur Optimierung von Metrik-Arbeitslasten in Ihrem Elasticsearch-Cluster. Was machen Sie nun aber mit all dem zusätzlichen Speicherplatz? Der Elastic Stack wird weltweit für die verschiedensten Anwendungsfälle genutzt: Logdaten, APM-Traces, Auditereignisse, Endpunktdaten und vieles mehr.

Der Elasticsearch Service auf Elastic Cloud bietet alles, was der Elastic Stack auch bietet, plus die operationale Expertise seiner Macher. Wenn Sie momentan keine neuen Anwendungsfälle für sich erschließen möchten, können Sie Ihr Cluster weiter wie bisher nutzen, dabei aber die Speicherung optimieren. Entweder Sie verlängern die Aufbewahrungszeit Ihrer Daten und speichern noch mehr davon zum selben Preis oder Sie verkleinern Ihr Cluster mit ein paar wenigen Klicks, ohne Abstriche an der Sichtbarkeit zu machen – und sparen Geld.

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