Learn how to easily create and manage Elasticsearch on Azure, as well as how to automate the ingestion of Azure logs and metrics into Elastic.

Getting started with Azure

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Managing Elasticsearch in Azure

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Exploring Elastic solutions

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Azure logs and metrics

Azure subscription and resource logs

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Virtual machine logs and metrics

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Consolidated billing

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How to get support

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Try it out

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How to deploy and manage Elastic on Microsoft Azure

Elastic and AWS have collaborated to accelerate results that matter through a streamlined sign-up experience for Elastic on AWS Marketplace.

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Get started with Elastic on AWS Marketplace in 3 clicks

Learn more about deploying Elastic on Microsoft Azure to quickly turn data into valuable insights with end-to-end visibility to monitor and secure your environment.

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Elastic on Microsoft Azure adds the power of search for accelerated data insights

Conoce cómo dar los primeros pasos con la integración más reciente de Elastic y Microsoft Azure que permite simplificar tus operaciones y obtener máxima visibilidad de tu entorno de Azure.

Recientemente anunciamos que los <a href="https://www.elastic.co/es/blog/experience-elasticsearch-microsoft-azure-portal">usuarios pueden encontrar, desplegar y gestionar Elasticsearch desde el portal de Azure</a>. Esta nueva integración proporciona una experiencia de incorporación simplificada, todo con las herramientas y el portal de Azure que ya conoces, para que puedas desplegar Elastic con facilidad sin tener registrarte para un servicio externo o configurar información de facturación. 
En este blog, aprenderás a crear y gestionar un recurso de Elasticsearch en Azure y a automatizar la ingesta de logs y métricas de Azure en Elastic. Consulta nuestra <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentación</a> para obtener incluso más detalles.
 <h3>Primeros pasos desde la consola de Azure</h3>Primero inicia sesión en el portal de <a href="https://portal.azure.com">Azure</a>. Haremos un recorrido por los pasos necesarios para crear un recurso de Elasticsearch en Azure. Detrás de escena, este proceso provisionará Elastic Cloud en una suscripción de mercado.
<ol>
	<li aria-level="1">Asegúrate de que tu cuenta de Azure esté configurada con acceso de propietario en la suscripción en la que deseas desplegar Elasticsearch. Puedes leer más sobre las suscripciones de Azure en la <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cost-management-billing/manage/add-change-subscription-administrator#assign-a-subscription-administrator">documentación de Microsoft Azure</a>.</li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">Busca <code>Elasticsearch</code> en la barra de búsqueda de Azure. Como alternativa, puedes acceder a la integración desde esta <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">oferta de mercado</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">Haz clic en Add (Agregar) para comenzar a crear un recurso de Elasticsearch.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">Ingrese los detalles de recurso necesarios:</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">Subscription (Suscripción): la suscripción de Azure bajo la cual se encontrará esta compra de mercado.</li>
	<li aria-level="1">Resource Group (Grupo de recursos): un grupo de recursos está asociado con el recurso de Elasticsearch.</li>
	<li aria-level="1">Resource Name (Nombre de recurso): el nombre del recurso de Elasticsearch.</li>
	<li aria-level="1">Region (Región): la región en la que se desplegará Elasticsearch. Se agregarán más regiones de Azure con el tiempo. Consulta la <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentación</a> para obtener más información.</li>
	<li aria-level="1">Size (Tamaño): el tamaño del recurso de Elasticsearch. El tamaño de cluster predeterminado es de 480 GB de almacenamiento y 16 GB de RAM. Puedes modificar el tamaño del cluster una vez que el recurso haya sido creado.</li>
	<li aria-level="1">Pricing Plan (Plan de precios): Elasticsearch emplea precios según el uso.</li>
	<li aria-level="1">Price (Precio): el precio aproximado, que se basa en la región y el tamaño del despliegue (puede editarse una vez creado el recurso). Para ver una lista de precios completa, consulta la <a href="https://cloud.elastic.co/pricing">calculadora de precios de Elastic Cloud</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">Configura logs y métricas. Estos indicadores permiten la ingesta automática de los logs de recursos y logs de actividad de suscripción de Azure en tu cluster de Elasticsearch.&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">Especifica etiquetas de recursos; similar a cualquier otro recurso de Azure.<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">Revisa tu información y selecciona Review + create (Revisar y crear). Esto desplegará Elasticsearch.<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>¡Felicitaciones! Desplegaste correctamente Elasticsearch desde el portal de Azure. En unos minutos verás la página de visión general del recurso de Elasticsearch en el portal. También verás la suscripción de Elastic en tu cuenta de Azure. Los recursos de Elasticsearch también se mostrarán en tu factura consolidada de Azure.&nbsp;
 <h3>Gestión de Elasticsearch en Azure</h3>Ahora que tu recurso de Elasticsearch está provisionado, veamos más en detalle la página de visión general del recurso de Elasticsearch. Ya estás familiarizado con los campos que abarcamos previamente, pero en esta página también se muestran algunos otros detalles que vale la pena mencionar:
<ul>
	<li aria-level="1">Status (Estado): el estado del recurso de Elasticsearch. Si tu cluster funciona sin problemas, verás <code>Healthy</code>.</li>
	<li aria-level="1">Version (Versión): la versión de Elasticsearch desplegada. De forma predeterminada, Azure despliega la versión más reciente disponible. Si buscas desplegar una versión anterior, consulta Advanced settings (Configuración avanzada) abajo.</li>
	<li aria-level="1">Advanced settings (Configuración avanzada): es un enlace a la consola de Elastic Cloud que te permite hacer cambios adicionales en tu recurso si lo deseas. Las acciones que puedes tomar en la consola de Elastic Cloud incluyen las siguientes:
	<ul>
		<li aria-level="2">Modificar el tamaño del cluster</li>
		<li aria-level="2">Habilitar el escalado automático</li>
		<li aria-level="2">Actualizar a una versión más reciente de Elasticsearch</li>
		<li aria-level="2">Configurar un filtro de tráfico para asegurar la conectividad</li>
	</ul></li>
</ul><ul>
	<li aria-level="1">Elasticsearch endpoint (Endpoint de Elasticsearch): es el endpoint a la <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rest-apis.html">API de Elasticsearch</a>.</li>
	<li aria-level="1">Deployment URL (URL de despliegue): el enlace de Kibana que te ayudará a dar los primeros pasos con 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>Explorar las soluciones de Elastic</h3>Ahora puedes explorar todo lo que Elastic tiene para ofrecer para casos de uso de búsqueda, observabilidad, seguridad y analíticas. Para comenzar, haz clic en Kibana desde la página de visión general de Elasticsearch en Azure. Selecciona tu cuenta de Azure para continuar con el inicio de sesión único directamente a Elastic.
Desde Elastic, puedes seguir las guías del producto para configurar una integración, ingestar tus datos y comenzar a explorar tus datos para obtener información significativa. También puedes optimizar tu proceso de ingesta de datos aprovechando Fleet, disponible en versión beta. Simplemente navega a Fleet en el menú izquierdo y selecciona Integrations (Integraciones) para ver los diversos tipos de datos que puedes ingestar.
<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>Logs y métricas de Azure</h3>La integración más reciente de Elastic le permite automatizar la ingesta de logs y métricas de Azure en Elastic. Hay dos puntos de integración:
Los logs de recursos y suscripción de Azure
<a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/activity-log-schema">Los logs de suscripción de Azure</a> brindan información sobre cualquier evento a nivel de la suscripción. <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/resource-logs-categories">Los logs de recursos de Azure</a> describen la operación de dichos servicios o recursos. Juntos, estos logs proporcionan una visión general de la plataforma de Azure para ayudar a los analistas y administradores a auditar mejor la actividad dentro de Azure. Con esta mejora de la integración de Elastic, estos logs pueden exportarse con facilidad de Azure a Elastic con solo unos clics, lo que elimina la necesidad de desplegar manualmente un agente o configurar una carga de ingesta.
Para dar los primeros pasos con los logs de recursos y suscripción de ingesta:
<ol>
	<li aria-level="1">Navega a la pestaña Logs & Metrics (Logs y métricas). Puedes acceder desde el flujo Create Elastic Resource (Crear recurso de Elastic) o desde la página de visión general de un recurso de Elasticsearch existente.<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">Haz clic en las casillas de verificación de los logs de recursos o logs de actividad de suscripción.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Como opción, puedes especificar reglas de etiquetas para incluir o excluir recursos específicos de la recopilación de logs. De forma predeterminada, no se especifica ninguna regla de etiquetas, se ingestarán los logs de todos los recursos soportados.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">Selecciona save (guardar) (o termina de crear tu recurso). Los datos de logs comenzarán a aparecer en Elastic poco después.</li>
</ol><ol start="5">
	<li aria-level="1">Para ver tus datos de log, inicia sesión en Kibana, al que puedes acceder desde la página de visión general de Elasticsearch en Azure. Una vez en Kibana, puedes ver la pestaña Discover (Descubrir) para visualizar los datos de log sin procesar. La pestaña Dashboard muestra algunos dashboards listos para usar preconfigurados para los datos de Azure.</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;">
Ten en cuenta que la recopilación de logs de esta integración depende de si se soporta el servicio de Azure y de las regiones en las que está implementado dicho servicio. Consulta nuestra <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentación</a> para obtener más detalles.
Logs y métricas de máquina virtual
Los logs del sistema de tus <a href="https://azure.microsoft.com/en-ca/services/virtual-machines/">máquinas virtuales</a> pueden enviarse con facilidad a Elastic para un análisis más detallado. Desde Elastic puedes buscar, visualizar, recibir alertas y solucionar problemas de los datos de tus máquinas virtuales.
Primeros pasos:
<ol>
	<li aria-level="1">Navega a la pestaña Virtual machines (Máquinas virtuales) de tu recurso de Elastic.<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">Selecciona las máquinas virtuales que deseas monitorear y haz clic en Install Extension (Instalar extensión). Esta acción instalará la extensión para VM de Elastic en tu máquina virtual, que desplegará <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/fleet-overview.html#elastic-agent">Elastic Agent</a> para recopilar métricas y logs del sistema.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Una vez instalada la extensión, los logs y las métricas comenzarán a fluir hacia Elastic. En la columna View data (Ver datos) encontrarás dos enlaces rápidos que te llevarán a Elastic para poder ver los datos:</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">Logs: te llevará al flujo de logs en Elastic para visualizar y buscar los datos de logs.</li>
	<li aria-level="1">Métricas: te llevará a un dashboard prefiltrado que proporciona una visión general del estado de tu máquina virtual.</li>
</ul><ol start="4">
	<li aria-level="1">Puedes gestionar incluso en más detalle Elastic Agents, y los datos que recopilan, directamente desde Elastic con <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/agent-policy.html">Fleet</a>.</li>
</ol>Ahora que los logs de la plataforma y los datos de máquina virtual están en Elastic, explora lo que Elastic tiene para ofrecer:
<ul>
	<li aria-level="1">Ingesta <a href="https://www.elastic.co/es/integrations">datos adicionales</a> en tu entorno</li>
	<li aria-level="1">Descubre patrones anómalos en tus datos con <a href="https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/xpack-ml.html">detección de anomalías</a></li>
	<li aria-level="1">Consolida los datos de logs y métricas con rastreos del sistema para el <a href="https://www.elastic.co/guide/en/apm/index.html">monitoreo de rendimiento de aplicaciones</a></li>
	<li aria-level="1">Protege tu entorno mediante la prevención de endpoints y detección de amenazas con <a href="https://www.elastic.co/guide/en/security/current/es-overview.html">Elastic Security</a></li>
	<li aria-level="1">Crea una experiencia de búsqueda personalizada y sumamente adaptada con <a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/index.html">Enterprise Search</a></li>
</ul> <h3>Facturación consolidada</h3>Todo el uso de Elastic aparecerá como una partida en tu factura consolidada de Microsoft y se acumulará para tu compromiso de gasto de Azure. Puedes explorar tus tarifas de uso de Elastic por región y despliegue desde la <a href="https://cloud.elastic.co/account/usage">página Elastic Cost Analysis</a> (Análisis de costos de Elastic).
<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>Cómo obtener soporte</h3>Elastic proporciona soporte para esta integración. Estamos aquí para ayudarte, puedes ponerte en contacto con nosotros desde el portal de Azure haciendo clic en New support request (Nueva solicitud de soporte) desde la visión general del recurso de Elasticsearch. Esto te traerá a la consola de Elastic Cloud, donde puedes crear un caso de soporte para el equipo de Soporte de Elastic.
<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>Pruébalo</h3>Vimos cómo dar los primeros pasos con <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">Elasticsearch (Elastic Cloud) en Azure</a> y exploramos las capacidades de monitoreo de logs y métricas nativas para darte una visión general de esta emocionante integración. Puedes adentrarte desplegando desde el portal de Azure.
Para obtener más información, echa un vistazo a nuestra <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentación</a>. ¿Tienes preguntas o comentarios? Contáctanos en <a href="mailto:azure-co-sell@elastic.co">azure-co-sell@elastic.co</a>.

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Cómo desplegar y gestionar Elastic en Microsoft Azure

A medida que crece tu infraestructura, también lo hacen tus costos. Te guiaremos sobre cómo Elasticsearch Service te brinda la flexibilidad que necesitas para escalar de forma rentable.

Miles de clientes consideran Elasticsearch&nbsp;Service&nbsp;(ESS) en Elastic&nbsp;Cloud como su hogar donde pueden ejecutar no solo Elasticsearch, sino productos exclusivos como <a href="/es/log-monitoring">Elastic&nbsp;Logs</a>, <a href="/es/apm">Elastic&nbsp;APM</a>, <a href="/es/siem">Elastic&nbsp;SIEM</a> y más. Con más de siete&nbsp;años de experiencia operativa, ESS es el único servicio administrado que proporciona la experiencia de Elasticsearch completa con todas las características y soluciones, y soporte de la fuente; así como varios beneficios operativos y de despliegue que complementan estos productos.

En un <a href="/es/blog/remove-the-hidden-network-costs-for-your-logs-metrics-and-apm-data-by-using-elasticsearch-service">blog anterior</a>, explicamos el costo oculto de red al usar una solución SaaS que no se encuentra en la misma región que tus servicios, infraestructura o dispositivos de logging, lo que puede resultar en tarifas importantes. En este blog, destacaremos cómo Elasticsearch&nbsp;Service en Elastic&nbsp;Cloud te brinda la flexibilidad de elegir varias estrategias para mantener los costos bajo control a medida que se expanden tus cargas de trabajo.

Con cualquier crecimiento, en especial en los espacios de observabilidad y seguridad, aumenta la infraestructura necesaria para almacenar y analizar logs, métricas, rastreos de APM y eventos de seguridad generados por tus aplicaciones, lo que conlleva costos adicionales. ESS ofrece varias formas para ayudarte a administrar los datos para controlar los costos y retener los datos significativos por períodos más prolongados; además de que proporciona las mismas capacidades útiles del Elastic&nbsp;Stack: consolidación de datos de varias fuentes, opciones de visualización, alertas, detección de anomalías y más.

Revisaremos las oportunidades de ahorro de costos disponibles para los datos temporales como los casos de uso de observabilidad y seguridad. A modo de ejemplo, veremos una de las aplicaciones más comunes para la cual se usa el Elastic&nbsp;Stack: monitoreo de infraestructuras. El Elastic&nbsp;Stack incluye <a href="/es/beats">Beats</a>, una recopilación de agentes ligeros que reside en los clientes y envía datos al cluster. Los equipos usan mucho <a href="/es/beats/metricbeat">Metricbeat</a> para enviar métricas del sistema como uso de CPU, IOPS de disco o telemetría de contenedores de las aplicaciones que se ejecutan en Kubernetes.

A medida que expandes tu huella de aplicaciones, las necesidades de monitoreo exigirán más almacenamiento para alojar las métricas que se generan. Definir un período de retención es una estrategia que los equipos usan actualmente para administrar datos temporales a escala. Exploraremos opciones adicionales de eficiencia de almacenamiento disponibles y listas para usar con ESS actualmente.

<h2>Situación</h2>
Por motivos de continuidad, sumerjámonos en estrategias de ahorro de costos para un cluster que monitorea 1000&nbsp;hosts en donde cada agente recopila 100&nbsp;bytes por métrica y 100&nbsp;métricas cada 10&nbsp;segundos, con un período de retención de datos de 30&nbsp;días. También almacenaremos una réplica de los datos en el cluster para <a href="/guide/en/cloud/current/ec-planning.html">alta disponibilidad</a>, lo que evita la pérdida de datos en caso de una falla del nodo. Hagamos las cuentas para calcular cuánto almacenamiento necesitaremos:

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>1000 hosts * 100 bytes * 100 métricas * 60/10 frecuencia/minuto * 60*24*30 (más de 30 días) * 2 (para una replica)</code>
		
		<code>= 5184000000000 bytes or 5.184TB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Eso resulta en un requisito de almacenamiento de 5.2&nbsp;TB para esas métricas. Por una cuestión de simplicidad, ignoraremos las exigencias de almacenamiento para funcionar del cluster de Elasticsearch.

En resumen:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr>
	<td>Hosts monitoreados
	</td>
	<td>1000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>GB ingestados diarios
	</td>
	<td>86.4&nbsp;GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Período de retención
	</td>
	<td>30&nbsp;días
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Cantidad de réplicas
	</td>
	<td>1
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Requisitos de almacenamiento (incluidas las réplicas)
	</td>
	<td>5.184&nbsp;TB
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>Almacenamiento más eficiente con despliegues calientes-tibios y gestión de ciclo de vida del índice
</h2>
En los casos de uso de observabilidad como logging y métricas, la utilidad de los datos disminuye con el tiempo. Por lo general, los equipos aprovechan los datos recientes para investigar con rapidez incidentes en el sistema, aumentos repentinos en el tráfico de red o alertas de seguridad. A medida que aumenta la antigüedad de los datos, estos se buscan con menor frecuencia, pero aún residen en el cluster y utilizan los mismos recursos informáticos, de memoria y almacenamiento que el resto del cluster. Esto resulta en dos patrones de acceso a los datos muy distintos, pero el cluster solo está optimizado para la ingesta rápida y la búsqueda frecuente, no para el almacenamiento de datos a los que se accede con poca frecuencia.

Aquí es donde entran las <a href="/es/blog/deploying-a-hot-warm-logging-cluster-on-the-elasticsearch-service">arquitecturas calientes-tibias</a> en Elasticsearch&nbsp;Service. Esta opción de despliegue proporciona dos perfiles de hardware en el mismo cluster de Elasticsearch. Los nodos calientes se ocupan de todos los datos nuevos que ingresan y cuentan con un almacenamiento más rápido para asegurar que puedan ingestar y recuperar datos rápidamente. Los nodos tibios cuentan con una densidad de almacenamiento mayor y son más rentables para el almacenamiento de datos por períodos de retención mayores.

En Elasticsearch&nbsp;Service, generalmente provisionamos SSD NVMe con conexión local en una proporción RAM-disco de&nbsp;1:30 para los nodos calientes y HDD de alta densidad en una proporción de&nbsp;1:160 para los nodos tibios. Esta arquitectura poderosa viene acompañada de otra característica importante: <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-lifecycle-management.html">gestión de ciclo de vida del índice</a>&nbsp;(ILM). La característica&nbsp;ILM proporciona los medios para automatizar la gestión del índice en el tiempo, lo que simplifica el movimiento de los datos desde los nodos calientes hasta los tibios según ciertos criterios como tamaño del índice, cantidad de documentos o antigüedad del índice.

Con estas dos características juntas en funcionamiento, obtienes dos perfiles de hardware distintos en tu cluster, y las herramientas de automatización del índice para mover los datos entre los niveles.

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

Ahora pasemos a un despliegue caliente-tibio y configuremos las políticas de&nbsp;ILM. En ESS, puedes crear un <a href="/guide/en/cloud/current/ec-getting-started-templates-hot-warm.html">despliegue caliente-tibio</a> nuevo y restaurar opcionalmente un snapshot de otro cluster. Si ya tienes un despliegue de E/S alta, puedes simplemente <a href="/guide/en/cloud/current/ec-migrate-templates.html">migrar a un despliegue caliente-tibio</a> agregando nodos tibios a tu cluster. Usaremos una política de&nbsp;ILM para mantener los datos en el nivel caliente durante siete&nbsp;días y después moverlos a los nodos tibios.

Internamente, cuando se mueven los datos a la fase tibia, ya no se puede escribir en los índices. Esto nos brinda otra oportunidad para ahorrar costos dado que podemos elegir no almacenar ningún dato de réplica en los nodos tibios. En caso de falla de un nodo tibio, restauraríamos desde el snapshot más reciente que se tomó y no desde las réplicas.

La desventaja de este enfoque es que la restauración desde un snapshot suele ser más lenta y puede aumentar el tiempo de resolución después de la falla. Sin embargo, puede ser aceptable en muchos casos debido a que los nodos tibios suelen contener menos datos de búsqueda frecuente, lo que disminuye el impacto en el mundo real.

Por último, eliminaremos los datos cuando cumplan 30&nbsp;días de antigüedad para alinearnos con la política de retención original. Con un cálculo similar al anterior, aquí hay un resumen de este enfoque:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr style="background-color:#E8F6FE;">
	<td>
	</td>
	<td style="text-align: center;">Cluster tradicional
	</td>
	<td style="text-align: center;">Caliente-tibio + ILM
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Hosts monitoreados
	</td>
	<td>1000
	</td>
	<td>1000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>GB ingestados diarios
	</td>
	<td>86.4&nbsp;GB
	</td>
	<td>86.4&nbsp;GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Período de retención
	</td>
	<td>30&nbsp;días
	</td>
	<td>
		Caliente: 7&nbsp;días
		 
		Tibio: 30&nbsp;días
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Réplicas necesarias
	</td>
	<td>1
	</td>
	<td>
		Nodos calientes: 1
		 
		Nodos tibios: 0
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Requisitos de almacenamiento
	</td>
	<td>5.184&nbsp;TB
	</td>
	<td>
		Caliente: 1.2096&nbsp;TB (c/replicas)
		 
		Tibio: 1.9872&nbsp;TB (sin replicas)
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Tamaño aproximado de cluster requerido
	</td>
	<td>232&nbsp;GB de RAM (6.8&nbsp;TB de almacenamiento en SSD)
	</td>
	<td>
		Caliente: 58&nbsp;GB de RAM con SSD
		 
		Tibio: 15&nbsp;GB de RAM con HDD
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Costo mensual del cluster
	</td>
	<td>USD&nbsp;3772.01
	</td>
	<td>USD&nbsp;1491.05
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Con este enfoque se ahorra un notable 60&nbsp;% en los costos mensuales mientras se mantienen datos resistentes que se pueden buscar. Puedes ajustar las políticas de&nbsp;ILM para encontrar períodos de desplazamiento ideales que ayuden a maximizar el uso del almacenamiento en nodos tibios.

<h2>Liberación de más espacio de almacenamiento con data rollups</h2>
Otra opción de ahorro de almacenamiento para tener en cuenta es <a href="/es/blog/how-to-create-manage-and-visualize-elasticsearch-rollup-data-in-kibana">data rollups</a>. Al realizar un "rollup" de los datos en un solo documento de resumen en Elasticsearch, las API de rollup te permiten resumir los datos y almacenarlos de forma más compacta. Después puedes archivar o eliminar los datos originales para obtener espacio de almacenamiento.

Cuando creas un rollup, puedes elegir todos los campos que te interesan para análisis futuro y se crea un índice nuevo con solo esos datos en el rollup. Es particularmente útil para monitorear casos de uso que se ocupan principalmente de datos numéricos que se pueden resumir con facilidad a mayor granularidad (como a nivel de minuto, hora o incluso día) y seguir mostrando tendencias en el tiempo. Los índices resumidos están disponibles a través de Kibana y pueden agregarse fácilmente junto a los dashboards existentes para evitar interrupciones en cualquier esfuerzo de análisis. Todo esto se puede configurar directamente en Kibana.

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

Siguiendo con la situación anterior, recuerda que necesitábamos 5.2&nbsp;TB de espacio de almacenamiento para los datos de métricas de 30&nbsp;días de 1000&nbsp;hosts, incluido un conjunto de réplica para asegurar la disponibilidad. Luego describimos una situación con una plantilla de despliegue caliente-tibia. Ahora usaremos la API de data rollup para configurar un trabajo de rollup para ejecutar cuando los datos tengan siete&nbsp;días de antigüedad, sacrificar un poco menos de granularidad y obtener mucho más almacenamiento gratuito.

Configuremos el trabajo de data rollup para realizar el rollup de los datos de métricas de 10&nbsp;segundos en documentos resumidos por hora. Esto nos seguirá permitiendo buscar y visualizar métricas antiguas en intervalos de una hora, lo que se puede usar en visualizaciones de Kibana y Lens para revelar tendencias y otros momentos clave de los datos. A continuación, eliminaremos los documentos originales a los que acabamos de realizar el rollup y liberaremos una gran cantidad de almacenamiento en el cluster. Si hacemos el cálculo, podemos ver cuánto almacenamiento se necesita para los datos a los que acabamos de realizar el rollup.

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>1000 hosts * 100 bytes * 100 métricas * 60/3600 frecuencia/minuto * 60*24*23 (más de 23 días)</code>
		
		<code>= 5520000000 bytes or 5.52 GB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Los datos originales de estos documentos de rollup tenían más de siete&nbsp;días, por lo que estaban almacenados en nodos tibios en nuestro cluster caliente-tibio. La totalidad de esos 1.99&nbsp;TB de datos puede simplemente eliminarse. La columna de la derecha muestra nuestra situación actual:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr style="background-color:#E8F6FE;">
	<td>
	</td>
	<td style="text-align: center;">Cluster tradicional
	</td>
	<td style="text-align: center;">Caliente-tibio + ILM
	</td>
	<td style="text-align: center;">Caliente-tibio + ILM con datos en el rollup
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Hosts monitoreados
	</td>
	<td>1000
	</td>
	<td>1000
	</td>
	<td>1000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>GB ingestados diarios
	</td>
	<td>86.4&nbsp;GB
	</td>
	<td>86.4&nbsp;GB
	</td>
	<td>86.4&nbsp;GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Período de retención
	</td>
	<td>30&nbsp;días
	</td>
	<td>
		Caliente: 7&nbsp;días
		 
		Tibio: 30&nbsp;días
	</td>
	<td>
		Caliente: 7&nbsp;días
		 
		Tibio: 30&nbsp;días
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Granularidad
	</td>
	<td>10&nbsp;segundos
	</td>
	<td>10&nbsp;segundos
	</td>
	<td>
		Primeros 7&nbsp;días: 10&nbsp;segundos
		 
		Después de 7&nbsp;días: 1&nbsp;hora
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Réplicas necesarias
	</td>
	<td>1
	</td>
	<td>
		Nodos calientes: 1
		 
		Nodos tibios: 0
	</td>
	<td>
		Nodos calientes: 1
		 
		Nodos tibios: 0
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Requisitos de almacenamiento
	</td>
	<td>5.184&nbsp;TB
	</td>
	<td>
		Caliente: 1.2096&nbsp;TB (c/replicas)
		 
		Tibio: 1.9872&nbsp;TB (sin replicas)
	</td>
	<td>
		Caliente: 1.2096&nbsp;TB (c/replicas)
		 
		Tibio: 5.52&nbsp;GB (sin replicas, datos en el rollup)
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Tamaño aproximado de cluster requerido
	</td>
	<td>232&nbsp;GB de RAM (6.8&nbsp;TB de almacenamiento en SSD)
	</td>
	<td>
		Caliente: 58&nbsp;GB de RAM con SSD
		 
		Tibio: 15&nbsp;GB de RAM con HDD
	</td>
	<td>
		Caliente: 58&nbsp;GB de RAM con SSD
		 
		Tibio: 2&nbsp;GB de RAM con HDD
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Costo mensual del cluster
	</td>
	<td>USD&nbsp;3772.01
	</td>
	<td>USD&nbsp;1491.05
	</td>
	<td>USD&nbsp;1024.92
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
La diferencia de ahorro de costos es drástica. Cuando agregamos data rollups a nuestro cluster caliente-tibio existente, podemos lograr una reducción del 31&nbsp;% en los costos. Los resultados se amplifican incluso más cuando comparamos nuestra situación final con un cluster tradicional de un solo nivel de hardware y ahorramos el 73&nbsp;%.

<h2>Despliega a tu manera</h2>
Cada método tiene sus beneficios y compensaciones. Tienes la flexibilidad de ajustar cada estrategia para que se adapte lo mejor posible a tus necesidades.

Las políticas de&nbsp;ILM te permiten definir los períodos de desplazamiento según el tamaño del índice, la cantidad de documentos o la antigüedad de los documentos, lo que mueve los datos a nodos tibios en tu cluster caliente-tibio. Los nodos tibios pueden compactar mucho almacenamiento de forma eficiente, lo cual te ayuda a gastar menos en costos informáticos. Es posible que el tiempo de búsqueda no sea tan eficiente como en los nodos calientes, por lo que se prefiere este enfoque para datos que no son de búsqueda frecuente.

Los data rollups resumen los datos en documentos menos granulares que resultan útiles si los datos tienen una antigüedad en la cual no se requiere la granularidad de bajo nivel original. Después se pueden eliminar los documentos fuente para ayudarte a ahorrar en costos de almacenamiento. Puedes definir qué tanto deseas resumir los documentos y cuándo hacerlo. Encuentra el equilibrio adecuado para que los datos en el rollup sigan proporcionándote información clave como las tendencias en el tiempo o el comportamiento del sistema en un aumento de tráfico.

Ahora que estás familiarizado con nuestras estrategias listas para usar de optimización de cargas de trabajo de métricas en tu cluster de Elasticsearch, ¿qué deberías hacer con todo ese espacio de almacenamiento adicional? El Elastic&nbsp;Stack se usa en todo el mundo para múltiples casos de uso: logs, rastreos de APM, eventos de auditoría, datos de endpoint y más.

Elasticsearch&nbsp;Service en Elastic&nbsp;Cloud proporciona todo lo que el Elastic&nbsp;Stack tiene para ofrecer junto con la experiencia operativa de los creadores. Si no estás listo para expandirte a casos de uso nuevos, puedes continuar poniendo tu cluster a trabajar aprovechando la optimización de almacenamiento. Expande el tiempo de retención de datos y almacena incluso más a un punto de precio similar o reduce el tamaño del cluster con solo unos clics sin tener que comprometer la visibilidad y ahorra.

¿Buscas dar los primeros pasos con Elasticsearch&nbsp;Service en Elastic&nbsp;Cloud? <a href="/es/cloud/elasticsearch-service/signup">Activa una prueba gratuita de 14&nbsp;días</a>.

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