Elastic Metrics
¿Ya estás usando el Elastic Stack para los logs? Agrega métricas de infraestructura en unos cuantos pasos. Elasticsearch toma lo que amas de los superpoderes de búsqueda de log y lo aplica en las métricas para múltiples fuentes en toda tu infraestructura.
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Comienza con el rastreo de tus logs y métricas de infraestructura en el Elastic Stack.
Ver videoObserva cómo activar rápidamente y mantener en ejecución tu iniciativa de observabilidad con Elasticsearch Service.
Ver videoConoce lo básico para trabajar con datos de métrica y el Elastic Stack.
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La versión 7.6 agrega nuevas vistas de inventario para los servicios de AWS y proporciona una visión general de los servicios de EC2, RDS, S3 y SQS.
Ya sea que estés monitoreando servidores, contenedores de Docker, orquestación de Kubernetes, métricas de estilo Prometheus o telemetría de aplicación, existe un Módulo de Metricbeat que te ayudará a comenzar en minutos. Y la mejor parte es que los datos se correlacionan de forma nativa con tus logs.
Libérate con las dimensiones, las etiquetas, la cardinalidad y los campos. Elastic no limita ni dicta cómo exploras tus datos. En cambio, puedes explorar de manera continua y rápida los atributos (nombre de host, dirección IP, etiquetas) a escala de la forma que quieras, en el orden que quieras, con la visualización que quieras. Además, Beats y sus módulos se encargan de la recolección, el análisis y el etiquetado por ti. También pueden crear dashboards y trabajos de Machine Learning.
Fuimos más allá de la indexación invertida. Creamos nuevos tipos de datos, implementamos árboles de BKD y agregamos un almacén de columnas. Todo da como resultado datos estructurados de forma más eficiente para búsquedas más rápidas, menos uso de memoria y menos uso de disco. En otras palabras: puedes acceder a campos y a valores en los datos escalados por petabyte a velocidades increíbles.
Obtén una vista diferente de tu infraestructura mediante perspectivas alineadas con tu topología. Adéntrate en el rendimiento actual e histórico por CPU, memoria o tráfico de red. Después realiza un análisis granular en Metrics Explorer y crea cuadros de series temporales con base en la agregación que elijas. Selecciona los campos que te gustaría graficar, fragmenta tus datos en subgráficos, agrega filtros opcionales y después mejora tus visualizaciones en el Time Series Visual Builder.
A medida que se escalan los datos, es fácil perder puntos de datos errantes entre los promedios de transmisión, las mediciones y los totales. Y no resulta práctico analizar todas tus visualizaciones todo el tiempo. (Aquí somos todos humanos).
Las capacidades de Machine Learning del Elastic Stack automatizan la detección de anomalías a escala y entre fuentes de datos dispares. Aprende lo que es normal en tus datos para identificar lo que no lo es y después te alerta sobre eso.
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Metricbeat created an index pattern in Kibana with defined fields, searches, visualizations, and dashboards. In a matter of minutes you can start viewing CPU and memory utilization, and process-level statistics.
Metricbeat modules have defaults and configurations for each system they connect to. See the documentation for supported versions and configuration options.
Proporcionar velocidad y redundancia web líder de la industria significa que la base de datos temporales de NS1 necesita recolectar y analizar cantidades increíbles de datos de telemetría desde una infraestructura distribuida globalmente que se extiende entre sistemas, proveedores e integraciones de terceros.
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