O Elastic AutoOps agora é gratuito: Investindo em nossa comunidade

Sistemas distribuídos como o Elasticsearch são projetados para ser dinâmicos, ajustando-se constantemente a cargas de dados e consultas. Em ambientes dinâmicos com demandas variáveis de busca e indexação, como explosões repentinas de dados ou períodos de consulta de pico, manter a eficiência máxima exige mais do que apenas monitoramento básico. Para se antecipar a essas mudanças, as equipes precisam de uma abordagem proativa na otimização de recursos que garanta que o cluster permaneça eficiente mesmo com a evolução das cargas de trabalho. Com a visibilidade adequada, a telemetria e os insights tornam-se um ativo poderoso, permitindo que as equipes ajam sobre melhorias de desempenho antes que se tornem urgentes e detectem possíveis problemas antes que cheguem à produção.

No entanto, interpretar esses sinais exige um conhecimento profundo. Distinguir um pico saudável de recursos e uma falha crítica de configuração requer a compreensão das dependências entre configuração e infraestrutura. Historicamente, as equipes criavam e mantinham suas próprias ferramentas de monitoramento separadas e dependiam da configuração de alertas e dashboards de regras ad hoc para tentar correlacionar métricas e solucionar problemas. Isso dá muito trabalho. Hoje, isso mudou. O Elastic AutoOps agora é gratuito para todos os usuários do Elasticsearch, independentemente do nível de licença. Sem cartão de crédito. Sem atualização de licença. Sem amarras.

O Elastic AutoOps transforma metadados operacionais de seus clusters autogerenciados em diagnósticos de nível especializado e caminhos de resolução acionáveis. Uma vez conectado ao Elastic Cloud via Cloud Connect, o AutoOps identifica gargalos de desempenho e oportunidades de otimização em tempo real, ajudando as equipes a reduzir o MTTR e eliminar o desperdício de infraestrutura sem que seus dados comerciais saiam do ambiente. Como o trabalho pesado acontece no Elastic Cloud, você obtém uma visão centralizada de toda a sua frota sem nenhuma infraestrutura de monitoramento autogerenciada para provisionar ou manter. 

A arquitetura é segura e leve: conecta-se via Cloud Connect ao Elastic Cloud, garantindo que seus dados comerciais reais permaneçam em seu ambiente enquanto apenas os metadados operacionais são processados. Como a análise ocorre inteiramente na nuvem e não na sua infraestrutura, não há necessidade de provisionar ou manter um cluster de monitoramento local.

Quando algo dá errado em um sistema distribuído (por exemplo, consultas lentas, pressão inesperada de recursos e desequilíbrios de shard), o diagnóstico consiste em correlacionar métricas entre Nodes, índices e o estado do cluster. Mesmo operadores experientes podem gastar horas tentando identificar a causa raiz.

O Elastic AutoOps oferece análise automatizada da causa raiz. Ele identifica o problema, explica por que está acontecendo e fornece etapas específicas de correção, incluindo comandos da API do Elasticsearch prontos para execução. Em vez de construir modelos mentais a partir de métricas brutas, você obtém um caminho direto do sintoma à solução. Isso reduz significativamente o tempo médio de resolução, independentemente do nível de conhecimento em Elasticsearch da sua equipe.

Sem insights detalhados sobre utilização, as equipes tendem a superprovisionar. É a escolha racional quando você não tem visibilidade; melhor desperdiçar capacidade do que arriscar uma interrupção. Mas também é caro.

O AutoOps analisa a utilização real de recursos em seus nós e índices. Ele identifica infraestrutura subutilizada, consultas lentas e caras, shards de tamanho subótimo e oportunidades para otimização em níveis de dados. O resultado é uma orientação concreta sobre como ajustar o tamanho das suas implantações, ajudando a reduzir custos de hardware com base em evidências e não em estimativas.

A configuração leva segundos: um único agente lightweight conecta seu cluster ao AutoOps via Conectividade em nuvem. A partir daí, você obtém uma visão centralizada de vários clusters, pronta para uso, com alertas e notificações personalizáveis pré-configuradas via Slack, PagerDuty, Microsoft Teams e muito mais — sem necessidade de fazer uma provisão de um cluster separado, criar um dashboard ou manter uma infraestrutura contínua.

Um exemplo claro disso é a Tipalti, uma líder global em automação de contas a pagar. A Tipalti substituiu seu sistema de monitoramento manual pelo Elastic AutoOps para dar suporte a uma equipe de engenharia enxuta. Antes, diagnosticar problemas de desempenho exigia horas de comparação entre dashboards.

Ao mudar para o AutoOps, a equipe Tipalti:

• Eliminação de despesas gerais: desativou totalmente os clusters de monitoramento legados

• Otimização de recursos: utilizou as recomendações de consolidação do índice do AutoOps para reduzir a pegada da infraestrutura, resultando em uma economia anual de 10%

• Prevenção de interrupções: aproveitou a detecção de anomalias com base no machine learning (ML) para detectar problemas de capacidade de disco antes que eles afetassem os clientes