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

Saiba como começar com a integração mais recente do Elastic e do Microsoft Azure, que lhe permite simplificar suas operações e obter máxima visibilidade do seu ambiente do Azure.

Nós anunciamos recentemente que <a href="https://www.elastic.co/pt/blog/experience-elasticsearch-microsoft-azure-portal">os usuários podem encontrar, implantar e gerenciar o Elasticsearch no portal do Azure</a>. Essa nova integração fornece uma experiência simplificada, tudo com o portal do Azure e as ferramentas que você já conhece, para que você possa implantar facilmente o Elastic sem precisar se inscrever em um serviço externo ou configurar informações de cobrança. 
Neste post do blog, você aprenderá a criar e gerenciar um recurso Elasticsearch no Azure, bem como automatizar a ingestão de logs e métricas do Azure no Elastic. Consulte a nossa <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentação</a> para obter mais detalhes.
 <h3>Como começar no console do Azure</h3>Primeiro, faça login no portal do <a href="https://portal.azure.com">Azure</a>. Vamos percorrer as etapas necessárias para criar um recurso Elasticsearch no Azure. Nos bastidores, esse processo provisionará uma assinatura do marketplace com o Elastic Cloud.
<ol>
	<li aria-level="1">Sua conta do Azure deverá estar configurada com acesso de proprietário na assinatura na qual você deseja implantar o Elasticsearch. Leia mais sobre as assinaturas do Azure na <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cost-management-billing/manage/add-change-subscription-administrator#assign-a-subscription-administrator">documentação do Microsoft Azure</a>.</li>
</ol><ol start="2">
	<li aria-level="1">Procure <code>Elasticsearch</code> na barra de busca do Azure. Como alternativa, você pode acessar a integração por esta <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">lista do marketplace</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">Clique em Adicionar para começar a criar um recurso Elasticsearch.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">Insira os detalhes necessários do recurso:</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">Assinatura — a assinatura do Azure sob a qual esta compra do marketplace residirá.</li>
	<li aria-level="1">Grupo de recursos — um grupo de recursos é associado ao recurso Elasticsearch</li>
	<li aria-level="1">Nome do recurso — o nome do recurso Elasticsearch</li>
	<li aria-level="1">Região — a região onde o Elasticsearch será implantado. Outras regiões do Azure serão adicionadas com o tempo. Confira a nossa <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentação</a> para saber mais.</li>
	<li aria-level="1">Tamanho — o tamanho do recurso Elasticsearch. O tamanho padrão do cluster é 480 GB de armazenamento e 16 GB de RAM. Você pode modificar o tamanho do cluster após a criação do recurso.</li>
	<li aria-level="1">Plano de preços — o Elasticsearch emprega o modelo de pagamento conforme o uso.</li>
	<li aria-level="1">Preço — o preço aproximado, baseado na região e no tamanho da implantação (editável após a criação do recurso). Para obter uma lista completa de preços, consulte a <a href="https://cloud.elastic.co/pricing">calculadora de preços do 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">Configure logs e métricas. Essas flags permitem a ingestão automática dos logs de atividades da assinatura do Azure e dos logs de recursos em seu cluster do 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">Especifique tags de recurso — de forma semelhante a qualquer outro recurso do 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">Confira suas informações e selecione Revisar + criar. Isso implantará o 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>Parabéns! Você implantou o Elasticsearch pelo portal do Azure! Aguarde alguns minutos e você verá a página de visão geral do recurso Elasticsearch no portal. Você também poderá notar uma assinatura do Elastic na sua conta do Azure. Os recursos Elasticsearch também aparecerão na sua fatura consolidada do Azure.&nbsp;
 <h3>Como gerenciar o Elasticsearch no Azure</h3>Agora que o recurso Elasticsearch foi provisionado, vamos dar uma olhada mais de perto na página de visão geral do recurso Elasticsearch. Você já conhece os campos que abordamos acima, mas essa página também exibe alguns outros detalhes dignos de nota:
<ul>
	<li aria-level="1">Status — o status do recurso Elasticsearch. Se o cluster estiver funcionando sem problemas, você verá <code>Healthy</code>.</li>
	<li aria-level="1">Versão — a versão do Elasticsearch que foi implantada. Por padrão, o Azure implanta a versão mais recente disponível. Se quiser implantar uma versão mais antiga, consulte Configurações avançadas logo abaixo.</li>
	<li aria-level="1">Configurações avançadas — este é um link para o console Elastic Cloud que lhe permite fazer alterações adicionais em seu recurso, se necessário. As ações que você pode realizar no console Elastic Cloud incluem as seguintes:
	<ul>
		<li aria-level="2">Redimensionar o cluster</li>
		<li aria-level="2">Habilitar o redimensionamento automático</li>
		<li aria-level="2">Atualizar para uma versão mais recente do Elasticsearch</li>
		<li aria-level="2">Configurar um filtro de tráfego para proteger a conectividade</li>
	</ul></li>
</ul><ul>
	<li aria-level="1">Endpoint do Elasticsearch — este é o endpoint para a <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rest-apis.html">API do Elasticsearch</a>.</li>
	<li aria-level="1">URL de implantação — o link do Kibana que ajudará você a começar a usar o 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 as soluções da Elastic</h3>Agora você pode explorar tudo o que a Elastic tem a oferecer para casos de uso de busca, observabilidade, segurança e analítica. Para começar, clique em Kibana na página de visão geral do Elasticsearch no Azure. Selecione a sua conta do Azure para prosseguir com o logon único diretamente para o Elastic.
No Elastic, você pode seguir os guias no produto para configurar uma integração, fazer a ingestão dos seus dados e começar a explorá-los para obter insights significativos. Pode também otimizar o seu processo de ingestão de dados aproveitando o Fleet, disponível em versão beta. Basta navegar até o Fleet no menu esquerdo e selecionar Integrations (Integrações) para ver os vários tipos de dados disponíveis para você ingerir.
<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 e métricas do Azure</h3>A integração mais recente da Elastic lhe permite automatizar a ingestão de logs e métricas do Azure no Elastic. Existem dois pontos de integração:
Logs de assinatura e recursos do Azure
Os <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/activity-log-schema">logs de assinatura do Azure</a> fornecem informações sobre quaisquer eventos no nível da assinatura. Os <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/resource-logs-categories">logs de recursos do Azure</a> descrevem a operação desses serviços ou recursos. Juntos, esses logs fornecem uma visão geral da plataforma do Azure para ajudar analistas e administradores a auditar melhor a atividade no Azure. Com esse aprimoramento na integração do Elastic, esses logs podem ser facilmente exportados do Azure para o Elastic com apenas alguns cliques, eliminando a necessidade de implantar manualmente um agente ou configurar uma carga de trabalho de ingestão.
Para começar a fazer a ingestão dos logs de assinatura e recursos:
<ol>
	<li aria-level="1">Navegue até a guia Logs e métricas. Isso pode ser acessado pelo fluxo Criar recurso da Elastic ou de um recurso Elasticsearch existente na página de visão geral.<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">Clique nas caixas de seleção para logs de atividades de assinatura e/ou logs de recursos.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Opcionalmente, você pode especificar regras de tag para incluir ou excluir recursos específicos da coleta de log. Por padrão, se nenhuma regra de tag for especificada, os logs de todos os recursos compatíveis serão ingeridos.</li>
</ol><ol start="4">
	<li aria-level="1">Selecione Salvar (ou conclua a criação do recurso). Os dados de log começarão a aparecer no Elastic logo depois.</li>
</ol><ol start="5">
	<li aria-level="1">Para visualizar os dados de log, faça login no Kibana, que você pode acessar na página de visão geral do Elasticsearch no Azure. Uma vez no Kibana, você pode visualizar a guia Discover (Descobrir) para ver os dados brutos de log. A guia Dashboard exibe alguns dashboards prontos para uso, pré-configurados para dados do 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;">
Observe que a coleta de log dessa integração depende do suporte ao serviço do Azure e das regiões em que o serviço do Azure é implantado. Consulte a nossa <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentação</a> para obter mais detalhes.
Logs e métricas de máquinas virtuais
Os logs do sistema das suas <a href="https://azure.microsoft.com/en-ca/services/virtual-machines/">máquinas virtuais</a> podem ser facilmente enviados para o Elastic para uma análise mais profunda. No Elastic, você pode fazer buscas, visualizar, receber alertas e solucionar problemas usando os dados das suas máquinas virtuais.
Para começar:
<ol>
	<li aria-level="1">Navegue até a guia Virtual machines (Máquinas virtuais) do recurso da 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">Selecione as máquinas virtuais que você quer monitorar e clique em Install Extension (Instalar extensão). Essa ação instalará a Elastic VM Extension na sua máquina virtual, que implantará o <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/fleet-overview.html#elastic-agent">Elastic Agent</a> para coletar logs e métricas do sistema.</li>
</ol><ol start="3">
	<li aria-level="1">Depois que a extensão for instalada, os logs e as métricas começarão a fluir para o Elastic. Na coluna View data (Visualizar dados), você encontra dois links rápidos de vínculo com o Elastic para poder visualizar seus dados:</li>
</ol><ul>
	<li aria-level="1">Logs: um link para o Logs Stream no Elastic para você poder visualizar os dados de log e fazer buscas neles.</li>
	<li aria-level="1">Metrics (Métricas): um link para um dashboard pré-filtrado que fornece uma visão geral da integridade da sua máquina virtual.</li>
</ul><ol start="4">
	<li aria-level="1">Você pode gerenciar ainda mais os Elastic Agents e os dados que eles coletam, diretamente no Elastic, usando o <a href="https://www.elastic.co/guide/en/fleet/current/agent-policy.html">Fleet</a>.</li>
</ol>Agora que os logs da sua plataforma e os dados das máquinas virtuais estão no Elastic, explore o que o Elastic tem a oferecer:
<ul>
	<li aria-level="1">Faça a ingestão de <a href="https://www.elastic.co/pt/integrations">dados adicionais</a> no seu ambiente</li>
	<li aria-level="1">Descubra padrões anômalos em seus dados com a <a href="https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/xpack-ml.html">detecção de anomalia</a></li>
	<li aria-level="1">Consolide seus dados de logs e métricas com traces do sistema para <a href="https://www.elastic.co/guide/en/apm/index.html">monitoramento de performance de aplicação</a></li>
	<li aria-level="1">Proteja o seu ambiente com detecção de ameaças e prevenção de endpoints usando o <a href="https://www.elastic.co/guide/en/security/current/es-overview.html">Elastic Security</a></li>
	<li aria-level="1">Crie uma experiência de busca customizada e altamente personalizada usando o <a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/index.html">Enterprise Search</a></li>
</ul> <h3>Faturamento consolidado</h3>Toda a sua utilização do Elastic aparecerá como um item de linha na sua fatura consolidada da Microsoft e contará para o seu compromisso de gastos do Azure. Você pode explorar suas taxas de utilização do Elastic por região e implantação na página <a href="https://cloud.elastic.co/account/usage">Elastic Cost Analysis</a> (Análise de custo do 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>Como obter suporte</h3>O suporte para essa integração é fornecido pela Elastic. Estamos aqui para ajudar, e você pode entrar em contato conosco no portal do Azure clicando em Nova solicitação de suporte na visão geral do recurso Elasticsearch. Isso levará você ao console Elastic Cloud, onde você poderá criar um caso de suporte para a equipe de suporte da 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>Experimente</h3>Vimos como começar a usar o <a href="https://portal.azure.com/#blade/Microsoft_Azure_Marketplace/GalleryItemDetailsBladeNopdl/id/elastic.ec-azure-pp">Elasticsearch (Elastic Cloud) no Azure</a> e exploramos as funcionalidades nativas de monitoramento de logs e métricas para fornecer uma visão geral dessa integração. Você pode obter mais detalhes fazendo a implantação pelo portal do Azure.
Para saber mais, confira a nossa <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-azure-marketplace-native.html">documentação</a>. Tem dúvidas ou feedback? Entre em contato conosco pelo e-mail <a href="mailto:azure-co-sell@elastic.co">azure-co-sell@elastic.co</a>.

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Como implantar e gerenciar o Elastic no Microsoft Azure

À medida que sua infraestrutura cresce, seus custos também aumentam. Saiba como o Elasticsearch Service oferece flexibilidade para ampliação com economia.

Milhares de clientes nem pensam duas vezes ao escolher o Elasticsearch Service (ESS) oficial no Elastic Cloud para executar não apenas o Elasticsearch, mas produtos exclusivos como <a href="/pt/log-monitoring">Elastic Logs</a>, <a href="/pt/apm">Elastic APM</a>, <a href="/pt/siem">Elastic SIEM</a> e muitos outros. Com mais de sete anos de experiência operacional, o ESS é o único serviço gerenciado que fornece a experiência completa do Elasticsearch com todos os recursos, todas as soluções e suporte direto da fonte, além de vários benefícios operacionais e de implantação que complementam esses produtos.

Em um <a href="/pt/blog/remove-the-hidden-network-costs-for-your-logs-metrics-and-apm-data-by-using-elasticsearch-service">post anterior</a>, explicamos o custo oculto da rede quando se usa uma solução de SaaS que não está na mesma região que seus serviços, infraestrutura ou dispositivos de logging, o que pode resultar em taxas pesadas. Neste post, destacaremos como o Elasticsearch Service no Elastic Cloud proporciona flexibilidade para você escolher várias estratégias e manter os custos sob controle à medida que suas cargas de trabalho se expandem.

Com qualquer crescimento, principalmente nos espaços de observabilidade e segurança, a infraestrutura necessária para armazenar e analisar logs, métricas, rastreamentos de APM e eventos de segurança gerados pelas suas aplicações aumenta, implicando custos adicionais. O ESS oferece várias maneiras de ajudar você a gerenciar seus dados para controlar os custos e ainda manter dados significativos por períodos mais longos. Além disso, ele fornece os mesmos recursos úteis do Elastic Stack: consolidação de dados de várias fontes, opções de visualização, alerta, detecção de anomalia e muito mais.

Vamos analisar as oportunidades de economia de custos disponíveis para dados de séries temporais, como casos de uso de observabilidade e segurança. Para ilustrar, abordaremos uma das aplicações mais comuns para as quais se utiliza o Elastic Stack: monitoramento de infraestrutura. O Elastic Stack inclui os <a href="/pt/beats">Beats</a>, uma coleção de agentes lightweight que residem nos seus clientes e enviam dados para o seu cluster. O <a href="/pt/beats/metricbeat">Metricbeat</a> é amplamente usado pelas equipes para enviar métricas do sistema como uso da CPU, IOPS de disco ou telemetria de container para aplicações em execução no Kubernetes.

À medida que você for expandindo o espaço ocupado pelas aplicações, suas necessidades de monitoramento exigirão mais armazenamento para abrigar as métricas geradas. A definição de um período de retenção é uma estratégia que as equipes usam atualmente para gerenciar dados de séries temporais em escala. Vamos explorar opções adicionais de eficiência de armazenamento que estão disponíveis imediatamente com o ESS hoje.

<h2>Cenário</h2>
Para fins de continuidade, vamos analisar de forma mais detalhada as estratégias de economia de custos para um cluster que monitora 1.000 hosts onde cada agente coleta 100 bytes por métrica e 100 métricas a cada 10 segundos, com um período de retenção de dados de 30 dias. Também armazenaremos uma réplica dos dados no cluster para <a href="/guide/en/cloud/current/ec-planning.html">alta disponibilidade</a>, o que evita a perda de dados em caso de falha no nó. Vamos fazer as contas para calcular de quanto armazenamento precisaremos:

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>1.000 hosts * 100 bytes * 100 métricas * 60/10 de frequência/minuto * 60*24*30 (por 30 dias) * 2 (para uma réplica)</code>
		
		<code>= 5.184.000.000.000 bytes ou 5,184 TB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Isso define nossos requisitos de armazenamento como 5,2 TB para armazenar essas métricas. Por uma questão de simplicidade, ignoraremos o armazenamento que o cluster do Elasticsearch exige para operação.

Para resumir:

<table style="width:100%">
<tbody>
<tr>
	<td>Hosts monitorados
	</td>
	<td>1.000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>GB diários ingeridos
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Período de retenção
	</td>
	<td>30 dias
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Número de réplicas
	</td>
	<td>1
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Requisitos de armazenamento (incluindo réplicas)
	</td>
	<td>5,184 TB
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>Armazenamento mais eficiente com implantações hot-warm e gestão de ciclo de vida do índice
</h2>
Em casos de uso de observabilidade, como logging e métricas, a utilidade dos dados diminui com o tempo. Normalmente, as equipes utilizam dados recentes para investigar rapidamente incidentes do sistema, picos repentinos no tráfego da rede ou alertas de segurança. Conforme os dados envelhecem, são consultados com menos frequência, mas ainda residem no cluster e utilizam os mesmos recursos de computação, memória e armazenamento que o restante do cluster. Isso resulta em dois padrões muito distintos de acesso aos dados, mas o cluster é otimizado apenas para ingestão rápida e consultas frequentes, não para armazenamento de dados acessados com pouca frequência.

É aí que vemos a importância das <a href="/pt/blog/deploying-a-hot-warm-logging-cluster-on-the-elasticsearch-service">arquiteturas hot-warm</a> no Elasticsearch Service. Essa opção de implantação fornece dois perfis de hardware no mesmo cluster do Elasticsearch. Os nós hot lidam com todos os dados novos recebidos e têm armazenamento mais rápido para garantir que possam ingerir e recuperar dados rapidamente. Os nós warm apresentam densidade de armazenamento mais alta e também um custo-benefício melhor no armazenamento de dados por períodos de retenção mais longos.

No Elasticsearch Service, normalmente provisionamos SSDs NVMe conectados localmente na proporção de 1:30 de RAM para disco para nós hot e discos rígidos altamente densos a 1:160 para nós warm. Essa poderosa arquitetura se combina com outro recurso importante: a <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-lifecycle-management.html">gestão de ciclo de vida do índice</a> (ILM). O ILM fornece os meios para automatizar o gerenciamento de índices ao longo do tempo, o que simplifica a transferência dos dados de nós hot para nós warm com base em determinados critérios como tamanho do índice, número de documentos ou tempo de existência do índice.

Com esses dois recursos trabalhando juntos, você obtém dois perfis de hardware distintos no cluster — e as ferramentas de automação de índice para mover os dados entre as camadas.

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

Agora vamos migrar para uma implantação hot-warm e configurar políticas de ILM. No ESS, você pode criar uma nova <a href="/guide/en/cloud/current/ec-getting-started-templates-hot-warm.html">implantação hot-warm</a> e, opcionalmente, restaurar um snapshot de outro cluster. Se você já tem uma implantação de E/S alta, basta <a href="/guide/en/cloud/current/ec-migrate-templates.html">migrar para uma implantação hot-warm</a> adicionando nós warm ao seu cluster. Usando uma política de ILM, manteremos os dados na camada hot por sete dias e depois os moveremos para nossos nós warm.

Quando os dados passam para a fase warm, não é mais possível gravar nos índices. Isso nos dá outra oportunidade de economizar em custos, pois podemos optar por não armazenar nenhum dado de réplica nos nossos nós warm. Em caso de falha em um nó warm, faríamos a restauração a partir do último snapshot gerado, e não a partir de réplicas.

A desvantagem dessa abordagem é que a restauração a partir de um snapshot geralmente é mais lenta e pode aumentar o tempo de resolução após falha. No entanto, em muitos casos, isso pode ser aceitável, pois os nós warm normalmente contêm dados consultados com menos frequência, reduzindo o impacto no mundo real.

Por fim, excluiremos os dados assim que atingirem 30 dias de existência para alinhamento com a nossa política de retenção original. Usando um cálculo semelhante ao que fizemos acima, aqui está um resumo dessa abordagem:

<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;">Hot-warm + ILM
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Hosts monitorados
	</td>
	<td>1.000
	</td>
	<td>1.000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>GB diários ingeridos
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Período de retenção
	</td>
	<td>30 dias
	</td>
	<td>
		Hot: 7 dias
		 
		Warm: 30 dias
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Réplicas necessárias
	</td>
	<td>1
	</td>
	<td>
		Nós hot: 1
		 
		Nós warm: 0
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Requisitos de armazenamento
	</td>
	<td>5,184 TB
	</td>
	<td>
		Hot: 1,2096 TB (com réplicas)
		 
		Warm: 1,9872 TB (sem réplicas)
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Tamanho aproximado do cluster necessário
	</td>
	<td>232 GB de RAM (armazenamento SSD de 6,8 TB)
	</td>
	<td>
		Hot: 58 GB de RAM com SSD
		 
		Warm: 15 GB de RAM com discos rígidos
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Custo mensal do cluster
	</td>
	<td>US$ 3.772,01
	</td>
	<td>US$ 1.491,05
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Essa abordagem gera uma expressiva economia de 60% nos custos mensais, mantendo a capacidade de busca e a resiliência dos dados. Você pode fazer ajustes finos nas políticas de ILM para encontrar os períodos de rollover ideais a fim de ajudar a maximizar o uso do armazenamento em nós warm.

<h2>Libere mais espaço de armazenamento com rollups de dados</h2>
Outra opção de economia de armazenamento a considerar são os <a href="/pt/blog/how-to-create-manage-and-visualize-elasticsearch-rollup-data-in-kibana">rollups de dados</a>. Ao fazer o rollup dos dados em um único documento de resumo no Elasticsearch, as APIs de rollup possibilitam resumir os dados e armazená-los de forma mais compacta. Então, você pode arquivar ou excluir os dados originais para ganhar espaço de armazenamento.

Ao criar um rollup, você escolhe todos os campos de seu interesse para análises futuras, e um novo índice é criado apenas com esses dados de rollup. Isso é especialmente útil para monitorar casos de uso que lidam principalmente com dados numéricos que podem ser facilmente resumidos em uma granularidade mais alta, como ao nível de minuto, hora ou mesmo diariamente, enquanto continuam mostrando tendências ao longo do tempo. Os índices resumidos estão disponíveis em todo o Kibana e podem ser facilmente adicionados junto aos dashboards existentes para evitar interrupções em qualquer esforço de análise. Tudo isso pode ser configurado diretamente no Kibana.

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

Continuando com o cenário acima, lembre-se de que precisávamos de 5,2 TB de espaço de armazenamento para armazenar dados de métricas de 30 dias de 1.000 hosts, incluindo um conjunto de réplica para garantir alta disponibilidade. Em seguida, descrevemos um cenário usando um modelo de implantação hot-warm. Agora, usaremos a API de rollups de dados para configurar uma tarefa de rollup a ser executada quando os dados tiverem sete dias de existência e sacrificar um pouco de granularidade para ganhar muito mais armazenamento livre.

Vamos definir a tarefa para fazer o rollup dos nossos dados de métricas de 10 segundos em documentos resumidos por hora. Isso ainda nos permitirá consultar e visualizar nossas métricas mais antigas em intervalos de hora em hora, que podem ser usadas nas visualizações do Kibana e no Lens para revelar tendências e outros momentos importantes dos dados. Em seguida, excluiremos os documentos originais cujo rollup acabamos de fazer, liberando um grande volume de armazenamento no cluster. Se fizermos as contas, poderemos calcular quanto armazenamento é necessário para os dados cujo rollup acabamos de fazer.

<table><colgroup><col></colgroup>
<tbody>
<tr>
	<td>
		<code>1.000 hosts * 100 bytes * 100 métricas * 60/3600 de frequência/minuto * 60*24*23 (por 23 dias)</code>
		
		<code>= 5.520.000.000 bytes ou 5,52 GB</code>
		
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Os dados originais desses documentos de rollup tinham mais de sete dias e, portanto, foram armazenados em nós warm no nosso cluster hot-warm. Todos esses 1,99 TB de dados podem ser simplesmente excluídos. A coluna à direita mostra como ficamos:

<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;">Hot-warm + ILM
	</td>
	<td style="text-align: center;">Hot-warm + ILM com dados de rollup
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Hosts monitorados
	</td>
	<td>1.000
	</td>
	<td>1.000
	</td>
	<td>1.000
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>GB diários ingeridos
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
	<td>86,4 GB
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Período de retenção
	</td>
	<td>30 dias
	</td>
	<td>
		Hot: 7 dias
		 
		Warm: 30 dias
	</td>
	<td>
		Hot: 7 dias
		 
		Warm: 30 dias
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Granularidade
	</td>
	<td>10 segundos
	</td>
	<td>10 segundos
	</td>
	<td>
		Primeiros 7 dias: 10 segundos
		 
		Após 7 dias: 1 hora
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Réplicas necessárias
	</td>
	<td>1
	</td>
	<td>
		Nós hot: 1
		 
		Nós warm: 0
	</td>
	<td>
		Nós hot: 1
		 
		Nós warm: 0
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Requisitos de armazenamento
	</td>
	<td>5,184 TB
	</td>
	<td>
		Hot: 1,2096 TB (com réplicas)
		 
		Warm: 1,9872 TB (sem réplicas)
	</td>
	<td>
		Hot: 1,2096 TB (com réplicas)
		 
		Warm: 5,52 GB (sem réplicas, dados de rollup)
	</td>
</tr>
<tr>
	<td>Tamanho aproximado do cluster necessário
	</td>
	<td>232 GB de RAM (armazenamento SSD de 6,8 TB)
	</td>
	<td>
		Hot: 58 GB de RAM com SSDs
		 
		Warm: 15 GB de RAM com discos rígidos
	</td>
	<td>
		Hot: 58 GB de RAM com SSDs
		 
		Warm: 2 GB de RAM com discos rígidos
	</td>
</tr>
<tr style="background-color:#F6F7FA;">
	<td>Custo mensal do cluster
	</td>
	<td>US$ 3.772,01
	</td>
	<td>US$ 1.491,05
	</td>
	<td>US$ 1.024,92
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
A diferença na economia de custos é expressiva. Quando adicionamos rollups de dados ao nosso cluster hot-warm existente, podemos obter uma redução de 31% nos custos. Os resultados são ainda mais amplificados quando comparamos nosso cenário final a um cluster tradicional com hardware de camada única: a economia é de 73%!

<h2>Faça a implantação do seu jeito</h2>
Cada método tem suas vantagens e desvantagens. Você tem a flexibilidade de ajustar cada estratégia da forma que atenda melhor às suas necessidades.

As políticas de ILM permitem definir períodos de rollover com base no tamanho do índice, no número de documentos ou no tempo de existência dos documentos, o que transfere os dados para nós warm no seu cluster hot-warm. Os nós warm podem comportar um grande volume de armazenamento com eficiência, ajudando você a gastar menos em custos de computação. As consultas podem não ter o mesmo desempenho que nos nós hot, tornando essa a abordagem preferida para dados que são consultados com pouca frequência.

Os rollups de dados resumem os dados em documentos menos granulares, o que é útil se os dados envelheceram até um ponto em que a granularidade original não é mais necessária. Os documentos de origem podem ser excluídos, ajudando a economizar nos custos de armazenamento. Você pode definir quanto quer resumir os documentos e também quando. Encontre o equilíbrio certo para que seus dados de rollup continuem fornecendo insights importantes, como tendências ao longo do tempo ou comportamento do sistema devido a um pico de tráfego.

Agora que conhece as estratégias prontas para otimizar as cargas de trabalho das métricas no cluster do Elasticsearch, o que você deve fazer com todo esse espaço extra de armazenamento? O Elastic Stack é usado em todo o mundo para uma infinidade de casos de uso: logs, rastreamentos de APM, eventos de auditoria, dados de endpoint e muito mais.

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