Monitoreo de infraestructura para eficiencia de alta cardinalidad a escala

El monitoreo de infraestructura rastrea la salud y el rendimiento de los sistemas en los que se ejecutan tus aplicaciones, servidores web, contenedores, instancias en cloud, dispositivos de red, cachés, colas, bases de datos, almacenamiento y más. Recopila métricas como el uso de CPU, el consumo de memoria, la E/S de disco y los reinicios de pods para que los equipos puedan detectar la saturación de recursos, identificar fallas antes de que se agraven y comprender cómo las condiciones de la infraestructura afectan el comportamiento de la aplicación. El monitoreo eficaz de la infraestructura correlaciona esas métricas con los logs y los rastros, para que los ingenieros puedan pasar de "este host está sobrecargado" a la causa raíz sin cambiar de herramientas.

Elastic Observability recopila métricas, logs y rastros de hosts, contenedores, servicios en el cloud y clústeres de Kubernetes y los correlaciona en Elasticsearch para que los equipos puedan investigar a través de señales en un solo lugar. Elastic proporciona visibilidad en el cloud, entornos locales, Kubernetes, serverless y hosts con + de 550 integraciones listas para usar y soporte nativo de OpenTelemetry. Elastic Agent maneja la recopilación de forma centralizada a través de Fleet y no requiere una configuración de agente por host. La detección de anomalías basada en machine learning muestra automáticamente patrones de utilización inusuales y, dado que las métricas de infraestructura coexisten con rastros y logs de aplicaciones, los ingenieros pueden pasar directamente de una alerta al contexto correlacionado sin salir de la platforma.

Sí. Elastic Observability está diseñado para monitorear entornos Kubernetes, incluidos los clústeres administrados en EKS, AKS y GKE, y los clústeres autoadministrados. Elastic descubre automáticamente los cambios en las cargas de trabajo dinámicas de Kubernetes y supervisa los servicios y componentes dondequiera que se ejecuten, con enriquecimiento de metadatos en la ingesta para que puedas filtrar, rastrear e identificar atributos comunes en todo tu sistema. A medida que los pods se inician y detienen, Elastic mantiene el ritmo sin una reconfiguración manual. La utilización de recursos del clúster, los logs a nivel de pod, los rastros de aplicaciones y las métricas de infraestructura se recopilan de un solo despliegue y se correlacionan en Kibana, con detección de anomalías y categorización de logs para detectar problemas que no sabías que debías buscar.

Elastic Observability se basa en estándares abiertos. Ingiere de forma nativa el Protocolo OpenTelemetry (OTLP), logs, métricas y rastros, sin conversión de esquema ni traducción propietaria. EDOT, las Distribuciones de Elastic de OpenTelemetry, te proporciona un ecosistema OTel-nativo listo para la producción: instala el Colector EDOT, habilita la instrumentación automática con SDKs de lenguaje y tus datos fluyen hacia Elasticsearch con el esquema OTel intacto. Las métricas de Prometheus y PromQL son compatibles de forma nativa, y + de 450 integraciones de un clic cubren proveedores de cloud, bases de datos, colas de mensajes, dispositivos de red y marcos de trabajo de aplicaciones. Elastic Agent y Beats manejan formatos de logs estructurados y no estructurados de prácticamente todas las fuentes comunes.

Elastic aborda el costo de la observabilidad tanto en las capas de almacenamiento como en las de arquitectura. El modo de índice logsdb puede reducir las necesidades de almacenamiento de logs hasta en un 65 % al optimizar el ordenamiento de datos, eliminar la duplicación con Synthetics _source y mejorar la compresión. Para las métricas, el flujo de datos temporales (TSDS) utilizan almacenamiento columnar y códecs específicos de series temporales, delta de deltas, codificado run-length, codificado XOR para reducir el espacio en disco de las métricas hasta en un 70 % en integraciones como Kubernetes, AWS y Nginx. Para los equipos en Elastic Cloud Serverless, el almacenamiento de objetos nativo de la cloud es el sistema de registro, por lo que todos los datos se almacenan con la economía del almacenamiento de objetos sin necesidad de niveles ni planificación de capacidad.

Elastic Observability utiliza precios basados en el consumo, sin tarifas por host ni facturación por pico de uso. La tarifa por host de Datadog factura los eventos de autoescalado al recuento máximo de nodos durante todo el mes, no el uso promedio. Las métricas personalizadas tienen un costo adicional y pueden representar hasta el 52 % de la factura promedio. El modelo de Elastic representa los trabajos efímeros y los entornos de Prometheus de alta cardinalidad que no generan sorpresas al final del mes.